乌镇峰会聚焦互联网企业社会责任:不能虚与委蛇、阳奉阴违

“互联网企业没有边界”是一种误解

2021-09-29 00:00作者:马嘉璐 李娅宁 孙朝 黄慧诗来源:南方都市报编辑:南都
  昨日上午,2021年世界互联网大会乌镇峰会完成各项议程,落下帷幕

  近日,2021年世界互联网大会“互联网之光”博览会在乌镇开幕。图为观众在中国电信展台体验5G智慧矿山电铲驾驶座舱。 新华社发

  昨日上午,2021年世界互联网大会乌镇峰会完成各项议程,落下帷幕。

  作为网络信息服务的提供者,互联网企业应该如何在网络空间治理中承担起自己的社会责任?9月27日,多位产学研专家齐聚2021世界互联网大会“乌镇论道:互联网企业社会责任论坛”,探讨互联网企业如何在实践中依法加强网络空间治理、加强网络内容建设、保护未成年人健康成长、打击各类网络乱象。

  中国音像与数字出版协会第一副理事长张毅君强调,“企业要以最大的诚意去承担社会责任,不能应付差事,不能虚与委蛇,更不能阳奉阴违。”

  互联网企业亟须建立边界规则和秩序

  谈及企业社会责任,“头部企业”总是获得更多关注。

  企业越大责任越大吗?百度集团党委书记、资深副总裁梁志祥认为,再大的企业与整个社会相比都是小的,头部企业能够承担起的责任就是引领规则。比如,头部企业如果可以做好互联互通,就可以对整个行业起到示范作用。

  钛媒体集团创始人赵何娟观察到,企业做大后,有了充分的资本积累、用户积累、数据积累,就开始进军新领域,或通过并购投资,或通过直接开设新业务进入新赛道,“互联网企业没有边界”的说法也随之而来。

  互联网企业真的没有边界吗?赵何娟认为,这是当下商业领域中的一个重大误解。她分析,互联网行业已经经历了长达20年的高速发展,市场环境发生了巨大变化,有些企业没有及时调整发展策略,开始有些跟不上市场变化和国家需要,不知不觉中对创新生态的发展产生了越来越大的摩擦和阻力。在一些企业逐渐形成垄断地位后,创业公司和创新力量却常常会胎死腹中。“长期以增长为导向,互联网企业迅速发展壮大,但与之匹配的社会责任未能跟上,引发了诸多社会问题。”

  赵何娟举例,在互联网平台上,一些面向用户的虚假信息、垃圾信息、误导信息长期存在,隐私泄密时有发生,有害信息的长期传播对社会文化和价值认知产生负面影响,尤其是对未成年人等判断能力弱的人群,影响恶劣。

  “我们既要认识到互联网企业作为创新力量的代表,给用户和社会都创造了巨大的价值;更要认识到,当下由于互联网企业无序扩张带来的垄断、财富不均、边界不清等社会问题愈发突出,不仅不利于社会稳定,对中国经济长期健康发展也将带来难以弥合的伤害。”赵何娟说,互联网企业亟须建立更清晰的边界规则和秩序,去适应新思想、新形势下的发展需要。

  企业要以最大的诚意去承担社会责任

  企业承担社会责任并不是一句空话。如何落到实处?

  阿里巴巴集团公共事务总裁闻佳认为,这不是企业某一个部门、某一个岗位单独的事情,而是需要技术、产品、运营、法务等各个部门都参与进来,并建立制度保障。举例来说,注册登录、内容发布、黑灰产审核、大数据分析等环节,都要处于同一个体系之中,每一条业务线在工作时都严格遵守法律法规和企业规章,才能形成一个有机的治理整体。

  “企业要以最大的诚意去承担社会责任,不能应付了事,不能虚与委蛇,更不能阳奉阴违。”中国音像与数字出版协会第一副理事长张毅君提出,企业可以充分运用技术优势来落实新规要求。比如,目前国家级实名认证系统已经开始运行,可以尽快接入;有条件的企业,可以在符合国家信息安全的前提下,探索更高级别的识别系统。

  焦点

  1 数安法、个保法如何影响AI?

  今年,我国相继出台了数据保护法和个人信息保护法。中国信息通信研究院院长余晓辉认为,目前这一轮人工智能主要是数据驱动的,所以整个数据的安全,包括隐私保护,就变得非常重要。在我国,数据保护法和个人信息保护法的出台是标志性事件;从全球来看,人工智能相关的法律和标准其实都在制定过程中,引起全球高度重视。

  相应的法律法规出台后,应当如何去落地实施?

  中国科学院自动化研究所研究员曾毅认为,法律法规落地的时候,会面临很多痛点。法律法规和伦理规范对于人工智能的技术创新要求非常高。他举了人脸识别的例子。“大家觉得人脸识别很多场景是比较敏感的,去禁用它。但是你会发现有很多的企业在尝试步态识别、指纹识别、远距离虹膜识别,实际上它存在的伦理风险、安全风险跟人脸识别没有什么太大的差别,”他说,“从可信的人工智能的角度,全面地防范生物特征识别可能存在的风险非常关键。”

  他还举了另一个法规落地的技术痛点——数据删除。个人信息保护法、民法典、新一代人工智能伦理规范中都提到,用户可以选择删除自己的数据。他表示,在数据库当中删除数据非常容易,但人工智能训练过的模型中要想把数据特征去掉,除非重新训练模型,否则是做不到的。但法律法规实际上对这个方面提出了要求,这就逼迫产业、学术界联手,尽快地解决法律对于技术创新提出的痛点和难点问题。

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