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铁矿石价格疯涨引关注 发改委12天内三次“打铁”******

　　本报记者 杜雨萌

　　1月18日，国家发改委发布消息称，国家发改委价格司、市场监管总局价监竞争局、证监会期货部组织部分铁矿石贸易企业和期货公司召开会议，分析铁矿石市场和价格形势，详细了解有关企业参与铁矿石现货和期货交易情况，提醒告诫有关企业依法合规经营，不得编造发布虚假信息，不得选择性引用数据和信息、故意渲染涨价氛围，不得捏造散布涨价信息，不得哄抬价格，不得过度投机炒作。

　　国家发改委、市场监管总局、证监会将持续密切跟踪市场动态，进一步研究采取措施，加大现货和期货市场监管力度，严厉打击过度投机炒作等违法违规行为，切实维护市场正常秩序。

　　《证券日报》记者梳理发现，为遏制铁矿石过度投机炒作，这已是开年以来国家发改委第三次针对铁矿石市场发声。

　　此前两次分别出自国家发改委1月6日和1月15日发布的两则消息。前者针对近期铁矿石价格过快上涨等情况，国家发改委价格司组织召开会议，研究加强铁矿石价格监管工作。后者是就个别铁矿石资讯企业转载不实旧闻，混淆视听等情况，国家发改委价格司第一时间约谈有关资讯企业，提醒告诫相关企业发布市场和价格信息前必须认真核实、做到准确无误，不得编造发布虚假信息，不得捏造散布涨价信息，不得哄抬价格。

　　监管部门三次“打铁”的背后，与铁矿石现货、期货价格的“疯狂”表现有很大关系。据兰格钢铁网监测数据显示，1月18日，兰格钢铁全国钢材综合价格为4419元/吨，较去年11月初低点上涨8.6%；同期，进口铁矿石中的日照港61.5%澳粉价格为845元/吨，较去年11月份低点上涨32%。

　　再从期货价格看，截至1月18日收盘，铁矿石期价主力合约收于841.5元/吨，上涨0.9%，较去年11月初599.5元/吨的低点价格已累计上涨约40.37%。

　　兰格钢铁研究中心主任王国清在接受《证券日报》记者采访时表示，近期，铁矿石价格上涨主要是受国内稳增长的强预期影响，从而拉动黑色系商品价格。另外，临近春节，钢企补库需求也在短期内出现较为集中的释放。不过，从目前的价格涨幅来看，铁矿石价格涨幅已远超钢价涨幅，将严重蚕食钢铁行业盈利空间。

　　在上海钢联黑色产业研究员张凯东看来，过去的两周，国家发改委相关司局连续召开会议，提示潜在的输入性通胀风险，并特别关注铁矿石价格快速上涨趋势，既为市场敲响警钟，也符合业内对市场春节后走势发展的预判，即春节前后黑色系商品继续保持高位震荡，而且节后随着需求复苏可能推动钢铁产量开始回升，进而带动一轮成本推动型的价格上涨。

　　张凯东认为，需要提示的是，2023年一季度钢铁行业的需求恢复还是建立在“强基建，弱地产”的需求格局之上。如果节后钢厂因为利润改善加大复产力度，一季度末的市场需求难以消化新增产量和累积库存，预计届时钢铁及原材料价格将面临下行调整风险。

　　若拉长维度对2023年全年铁矿石价格走势做判断的话，方正中期期货研究院分析师梁海宽预计，铁矿石全年价格走势或前高后低，年内高点有望出现在二季度。

　　从供应端来看，据兰格钢铁网跟踪数据显示，必和必拓、力拓2023年供应增量分别在300万吨、600万吨左右，FMG供应增量在500万吨左右，淡水河谷供应增量在1000万吨左右。综合来看，预计2023年全年四大矿山铁矿石供应增量在2500万吨左右，同比增加2%左右。此外，印度铁矿石出口关税的下调，也将增加全球及中国铁矿石资源供应；而国内加快“基石计划”的推进，国产铁精粉产量的提升也将增加铁矿石整体供应量。

　　在需求端，王国清认为，2023年中国钢铁产量释放仍将小幅下滑，同时，废钢回收体系的恢复也将使得废钢应用比例扩大，从而带动铁矿石需求继续回落。因此，在供需趋于宽松的背景下，预计2023年铁矿石价格水平将有一定程度下移。（证券日报）

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）