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访谈｜明治中国总经理松井：没有比中国更具魅力的市场******

　　(第五届进博会)访谈｜明治中国总经理松井：没有比中国更具魅力的市场

　　中新社上海11月6日电 题：访谈｜明治中国总经理松井：没有比中国更具魅力的市场

　　中新社记者 姜煜

　　“没有比中国更具魅力的市场。”明治(中国)投资有限公司总经理松井(MATSUI TAMOTSU)在第五届进博会现场接受中新社记者专访时表示。

　　明治于1916年成立，是日本最大的食品企业，此次首度参展进博会，携乳制品、巧克力/饼干、雪糕、营养食品四大事业板块的“明星产品”亮相，展现其在营养、健康领域的成果，如：凝聚70年乳酸菌科研成果的“明治佰乐益优系列酸奶”、专门为运动爱好者打造的SAVAS匝巴斯系列营养食品等。

　　明治今年将其原本分散经营的四大事业板块进行了整合，希望由此在中国市场实现更大规模的业务发展、满足中国消费者日趋多样的需求。此次参展进博会也是其旗下系列产品进行一体化运营后的首次亮相。

　　1989年通过进口开始在华业务、1993年在广州开设巧克力工厂、1994年在广州设立雪糕工厂、2005年在上海建立巧克力饼干工厂、2011年在苏州建造工厂并在上海开始牛奶和酸奶的生产销售，明治在中国已经深耕30余载，业务不断扩展。现在，中国已经是明治最重要的海外市场。

　　“中国拥有众多人口，GDP也稳步增长，在中国政府共同富裕政策之下，人民的生活和消费水平不断提升。”松井说，“我们相信，作为明治在日本积累起来的营养健康知识、经验与工艺的结晶，我们的产品可以贴近中国消费者的健康需求，为中国消费者不断提供更加具有创新性和更高附加值的产品。”

　　未来，明治在中国市场的事业将会加速发展，其目标是2023年在中国市场的销售目标为其海外销售目标的近一半、至2026年在中国的销售规模比现在增长3倍以上。据松井透露，为了实现这些愿景，明治正不断扩大对中国的投资，其一是在中国同时进行三个工厂的建设，以提升生产供给能力，这些工厂将陆续于2023年和2024年启动。松井说：“我们甚至都没有在日本同时建造过三个工厂”。

　　其二是在广州首次尝试建设牛奶/酸奶以及巧克力饼干的复合型工厂，以强化面向中国市场的创新能力，这也是明治首次尝试建设此类工厂。此外，明治也对在中国的原料供应链进行了投资，以确保优质生牛乳的稳定供应。而进行本土产品研发的“商品开发中心”也正在上海加紧施工。

　　“以上这些投资的总额达到了45亿元人民币以上，我想大家可以体会到明治对于中国市场的重视。”松井说，“此次以‘新朋友’的身份首次亮相进博会，代表着明治开启了在中国市场的新阶段，进一步夯实了品牌积极投入中国健康食品领域的热情与信心。我们期盼与来自世界各地的朋友们在进博会明治展馆相识、结缘。”(完)

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）