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【世界说】美媒：美执法机构依赖技术导致错误抓捕 有色人种被误识可能性高于白人100倍******

　　中国日报网1月4日电 据美联社3日报道，日前美国路易斯安那州执法部门因使用面部识别技术，导致一名乔治亚州男子被误认为是逃犯而被捕，律师表示，案件再次引起人们对数码工具使用中的种族差异的关注。

　　据《泰晤士—皮卡尤恩报》/《新奥尔良倡导者报》报道，28岁的黑人男子兰德尔·里德（Randall Reid）于2022年11月底在佐治亚州迪卡尔布县被捕入狱。他的律师汤米·卡洛杰罗（Tommy Calogero）说，执法部门错误地将里德与发生在杰斐逊教区和巴吞鲁日的钱包盗窃案联系起来。里德于11月25日被捕，12月1日被释放。他的被捕引起了人们对该技术新的关注，批评人士认为，这项技术导致有色人种的误认率高于白人。

　　“他们告诉我，我有一张杰斐逊教区的逮捕令。我说，‘杰斐逊教区是什么?’”里德说。“我从未去过路易斯安那州。然后他们告诉我这是偷窃罪。但我不仅没去过路易斯安那州，也没有偷东西。”

　　据《纽约时报》报道，法庭记录显示，巴吞鲁日警察局的一名探员根据杰斐逊教区警长办公室对里德的识别，得到逮捕令，指控里德是同一周另一起奢侈钱包盗窃案的三名嫌疑人之一。杰斐逊警长乔·洛平托（Joe Lopinto）办公室未对此案及该机构对面部识别的使用等相关问题作出回应。

　　里德的案件再次引起了人们对路易斯安那州和其他地方使用面部识别工具的关注。执法部门使用面部扫描和人工智能辅助面部识别软件在美国引起了激烈的争论，并与关于种族不平等的对话交织在一起。一些研究表明，该技术更有可能错误识别黑人和其他有色人种，而不是白人，从而导致错误逮捕。

　　皮尤研究中心2022年的一份报告发现，66%的美国成年人表示，他们认为面部识别技术用于监控黑人和西班牙裔社区的频率将远高于其他社区。另据华盛顿邮报此类报道，在2019年美国的一项联邦研究中被测试的几个算法的结果显示，与白人相比，误识别黑人或亚洲人面孔的可能性高达100倍。

　　一些人认为，面部识别技术应该只用于为警察提供线索，而不是作为唯一的证据，而且警察不应过分依赖其结果，也不应将其应用于所有低级别犯罪。还有批评人士认为，那些过分信任系统结果的官员——或者像研究人员在一些警察部门发现的证据那样，为了获得更好的结果而改变搜索图像，最终可能会把举证的责任推给无辜的人，他们可能不会被告知逮捕他们时使用了什么调查手段。

　　（编译：马芮 编辑：韩鹤）

发挥数据的创新引擎作用******

　　作者：孙辰朔（清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员）

　　随着数字技术创新和迭代速度加快，数据作为关键生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出，“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素，更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用，协同推进技术、模式、业态和制度创新，对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。

　　数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力，需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制，加快构建数据基础制度，让数据要素更好为创新赋能，为推动高质量发展注入强大动能。

　　第一，数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中，通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识，对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模，可以发现新的规律，研究出新的理论，创造新的知识或技术，带来更多经济效益和更大社会价值。

　　第二，数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等，容易产生创新要素供需错配等问题，使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用，可以降低信息交互偏差和要素交易成本，推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业，打通“信息孤岛”和“数据壁垒”，从而实现要素高效配置。

　　第三，数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面，作为数字化、网络化、智能化的基础，数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程，依靠信息技术创新驱动，推动数字产业化，不断催生新产业新业态新模式，培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业，创造更多新需求和新就业岗位，挖掘新的经济增长点。另一方面，促进数据高效流通，推动产业数字化转型，实现数字经济与实体经济深度融合，将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平，提升产业发展的质量和效益。

　　更好发挥数据要素对创新的推动作用，可重点从以下四个方面发力。

　　一是构建彰显创新引领的数据基础制度，鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给，推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度，让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导，激励创新创业创造，让更多数据要素参与创新过程。

　　二是推动数字与产业融合发展，深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合，促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求，统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合，要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合，推动生产要素多领域、多维度、系统性突破，围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链，深入实施工业互联网创新发展战略，发挥数据的创新引擎作用。

　　三是致力打造数字人才高地，强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用，关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系，将数字人才培养作为学科建设的重要内容，提升全民数字素养与技能，培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力，加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。

　　四是构建多方协同治理模式，筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理，要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用，构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任，增强企业社会责任，促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力，把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）