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14天期逆回购重启，中标量1000亿！另有7天期100亿******

　　中新经纬客户端12月21日电 14天期逆回购操作重启。

　　21日早间，央行发布公告称，为维护年末流动性平稳，以利率招标方式开展了1100亿元逆回购操作，其中14天期1000亿元，中标利率2.35%，与前次持平；另有7天期100亿元，中标利率2.20%，同样与前次持平。

　　Wind数据显示，今日有200亿元逆回购到期，因此实现净投放900亿元。

　　来源：央行网站

　　上周(12月14日至12月18日)，公开市场共有4500亿逆回购及MLF到期，其中周一到周五逆回购到期规模分别为500亿、600亿、200亿、100亿和100亿元，周三另有3000亿元MLF到期；周五还有500亿元国库现金定存到期。同时，央行进行了600亿元逆回购和9500亿元MLF操作，当周全口径净投放5600亿元。

　　其中在12月15日，公开市场迎来“天量”MLF操作。当日，央行公告称，为维护银行体系流动性合理充裕，开展9500亿元MLF操作和100亿元逆回购操作。MLF操作包含对12月7日和16日两次共计6000亿元MLF到期的续作。这也是央行投放史上单日操作规模最大的MLF，中标利率2.95%，与此前持平。

　　中信证券研究所副所长明明指出，10月份开始，央行流动性投放逐渐增加，公开市场逆回购操作和MLF操作都超预期放量，保持了狭义流动性充裕。

　　华泰证券在研报中指出，MLF超额续作在预期之内，但量超预期，主要为了缓解银行年底阶段负债端压力、支持专项债和再融资债券发行、呵护流动性环境等。在资金面“不缺不溢”的要求下，跨年资金预计相对平稳。而存单最受益于本次MLF操作，预计存单利率继续向波动区间下限MLF利率回归。不过货币政策中性的取向没有改变，预计未来资金面继续不缺不溢，一季度资金面紧平衡为主。

　　值得一提的是，上周五(12月18日)，中央经济工作会议在北京举行。会议指出，明年宏观政策要保持连续性、稳定性、可持续性。要继续实施积极的财政政策和稳健的货币政策，保持对经济恢复的必要支持力度，政策操作上要更加精准有效，不急转弯，把握好政策时度效。

　　会议还要求，稳健的货币政策要灵活精准、合理适度，保持货币供应量和社会融资规模增速同名义经济增速基本匹配，保持宏观杠杆率基本稳定，处理好恢复经济和防范风险关系，多渠道补充银行资本金，完善债券市场法制，加大对科技创新、小微企业、绿色发展的金融支持，深化利率汇率市场化改革，保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定。(中新经纬APP)

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）

[责编：天天中]

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