西汉八铢半两钱。来源/中国钱币博物馆
而且,由于“秦钱重难用”,汉初允许民间私铸铜钱,那些坐拥铜矿的宠臣、诸侯也凭此机会一夜暴富。(《史记·平准书》)
譬如,文帝时期有个管船的小吏名叫邓通,和文帝关系很好,甚至在文帝病时,为他吸吮痈包。当邓通被人断言“当贫饿死”,文帝看不下去了,寻思自己怎么可能让邓通贫困致死呢?便大手一挥,将蜀郡严道的铜山赐给了他。邓通籍此私铸铜钱,“邓通钱”遍布全国,而他的财产也因此超越王侯。(《史记·佞幸列传》)后来七国之乱的头子吴国,也是“即山铸钱”狠狠地发了一笔。
这种民间铸币滥行,使得市场上的货币轻重不一,物价膨胀,诈伪肆意,管理十分困难:
又民用钱,郡县不同:或用轻钱,百加若干;或用重钱,平称不受。法钱不立,吏急而壹之乎,则大为烦苛,而力不能胜;纵而弗呵乎,则市肆异用,钱文大乱。(《汉书·食货志》)
对于统一的汉王朝来说,既有的货币制度显然已不再适应时代发展的需要。元鼎四年(前113),桑弘羊提出币制改革,为汉武帝所采纳。禁止郡国和民间铸钱,各地私铸的钱币需销毁,由朝廷授权上林三官铸造新的钱币——“五铢钱”。在此次之后,五铢钱得到大规模使用,一直到唐代以后才退出流通的舞台。
海昏侯墓中出土的大量五铢钱,多达300余万枚、重达10余吨。来源/南昌汉代海昏侯国遗址公园
尽管这漫长的七百余年中,五铢钱曾遭受过新莽“禁五铢、行新钱”的挑战,却依然保持着独一无二的地位。三国两晋南北朝时,铸五铢的例子也很多,而历朝铸造的五铢钱,在市场上也有混用的情况。蜀汉政权曾经发行过“直百五铢”,这种五铢的重量不过是蜀五铢的三倍,作价则是百倍,这就使得蜀汉政权能够以等量的铜换取以往三、四十倍的物资和铸币,果然,数月之间,蜀汉府库迅速充盈起来,为诸葛亮北伐等一系列对外作战奠定了财政基础。当然,这种抬高货币的价值而掠夺民财的做法,长此以往造就的经济后果也是显而易见的。
萧梁时期,梁武帝铸梁五铢,又铸造没有外郭的另一种钱币,称为“女钱”,并且多次颁布诏书,要求全国只能适用这两种新铸造的钱。然而,效果并不理想,民间流通依然以旧钱为主,“百姓或私以古钱交易”,当时市场上流通的钱币,有“直百五铢、五铢、女钱、太平百钱、定平一百,五铢稚钱、五铢对文”等,有不少都是前朝铸造的五铢钱种类。(《隋书·食货志》)此外,南北朝时期还出现了一些以年号命名的五铢,如“太和五铢”“永安五铢”等等。
不同时期、不同版式的五铢钱,自左上至右下分别为:西汉五铢、鸡目五铢、剪边五铢蜒环五铢、东汉五铢(背四出)、蜀汉直百五铢、北魏永安五铢、北齐常平五铢、南朝梁五铢(公式女钱)、隋五铢。来源/罗文华《中国钱币的故事》
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)