“一只平凡的小猪”过亿捐款引关注，幻方内部人士：是自愿捐款******

　　一则捐款信息让头部量化私募公司幻方量化在岁末年初火了一把。

　　1月9日晚间，幻方量化发布公告称，2022年度幻方量化共计向慈善机构捐赠2.2138亿元。除此以外，公司员工“一只平凡的小猪”个人向慈善机构捐赠1.38亿元。以上合计3.5938亿元均已完成打款，将支持15家慈善机构的23个公益项目。

　　“过去的几年，幻方量化及员工每年拿出收入的相当一部分投入公益，回馈社会，累计捐赠超过 5.8 亿元。”幻方量化在公告中表示。

　　“均是自愿捐款。”一位幻方量化内部人士对记者说道。

　　捐款3.5938亿元是什么水平？同花顺iFinD数据显示，2022年上半年，A股4901家上市公司中，对外有捐赠的公司为2892家，捐赠总额为54.76亿元，分上市公司来看，2022年上半年长江电力捐赠额2.71亿元居榜首，宝丰能源以2.5亿元紧随其后，伊利股份位列第三，捐赠额为2.17亿元。

　　而上述消息发布后，不少网友对“一只平凡的小猪”的真实身份十分好奇。一位业内人士猜测能一次性捐这么多钱“可能是老板或者股东”。幻方对此未作回应。

　　要知道2022年上半年非银金融行业共计捐赠1.65亿元，幻方量化员工“一只平凡的小猪”个人捐款金额据这一数字仅仅相差0.27亿元。

　　事实上，除幻方量化外，还有多家量化机构同样在慈善方面大举投入。比如鸣石基金资助了陕西省长武县巨家镇中心小学300名师生的计算机设备升级、支持了上海广慈残疾儿童福利院60余名残疾儿童的技能教育、上海财经大学数理金融实验室建设和数理人才培养等。

　　但不少业内人士还是对幻方量化如此巨额的捐款数额感到惊异，“钱从哪里来”成了大家共同的关注焦点。

　　据上述幻方量化内部人士透露，目前幻方量化规模在600亿元左右。按照业内人士的计算，如果一年管理费在1%～2%之间，年收入大概在6～12亿元之间，即使刨掉给渠道的提成(一般20%)，“也是一笔不小的收入”。

　　私募排排网数据显示，幻方量化近一年收益为12.26%，到目前为止的年化收益为18.05%。旗下共有502只基金。

　　近年来一些主观多头私募同样积极投身于公益事业。在2022年1月18日东方港湾2022年线上投资策略报告会中，公司人士表示截至当前时点，东方港湾向慈善机构、各类地方捐款累计已超人民币1.3亿元。

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。