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(新春见闻)走近国家级非遗摆手舞:起舞“阳光照耀的山坡”******

  中新社湖北来凤2月2日电 题:走近国家级非遗摆手舞:起舞“阳光照耀的山坡”

  中新社记者 郭晓莹

  “舍巴喔(摆手哟)!”农历正月初十,在湖北省来凤县百福司镇舍米湖村,有着300多年历史的摆手堂里,“鼓王”彭承金一声吆喝声,划破了土家山寨的宁静。

  “恩祖勒玛(来哒)!”20多位村民高声应和,围着“普舍树”,踏着铿锵的鼓点跳起了摆手舞。

  锣鼓声中,众人甩同边手,迈同边脚,躬腰屈膝,蹁跹进退。74岁的彭大丙老人是男性舞者中的佼佼者。他的舞姿干净利落,粗犷有力,质朴刚劲,有“龙行虎步”之风。

  “别看我年纪大,只要锣鼓一响,我就要跳。”老人说,跳摆手舞就是要吃力(使劲)。

  作为第一批国家级非物质文化遗产,摆手舞是流传于酉水流域土家族的一种祭祀舞蹈,以载歌载舞的形式讲述土家族的民族迁徙、狩猎征战及农事活动的故事,已传承千年之久。清朝土家族诗人彭施铎曾描写其场面:“福石城中锦作窝,土王宫畔水生波。红灯万盏人千叠,一片缠绵摆手歌。”

  诗中的“福石城”就是来凤县百福司镇。“舍米湖”是土家语,意为“阳光照耀的山坡”。舍米湖村是原生态摆手舞的发源地,村里600余人,上至耄耋老人,下至垂髫孩童,皆会跳摆手舞。

  “土家鼓王”彭承金是舍米湖原生态摆手舞第27代传人。作为国家级非物质文化遗产代表性项目代表性传承人,彭承金数百次亮相各类舞台,传授摆手舞上千人次。

  多年来,彭大丙、彭承金一直致力于保护、传承、弘扬摆手舞文化,展示摆手舞风采。他们和村民一起“摆”进了上海世博会、西安世园会,“摆”到了澳大利亚、新西兰等国家。

  彭承金说,摆手舞带着土家族人从乡野走向了更广阔的舞台。

  然而,随着村民越来越多地走出大山读书、务工,传承人群自然降低,摆手舞也一度面临后继乏人的危机。“摆手舞的传承应是开放、面向未来的姿态。”百福司镇镇长汤超说。

  为保护传承摆手舞,来凤县设立了百福司镇文化生态保护区。该镇实施“土家族摆手舞”传承计划,组建了全民摆手舞教学队伍,推动摆手舞进机关、进学校、进企业、进景区、进社区、进农村,让饱含了土家族历史积淀的摆手舞,融入今天的生活现实。

  年后,舍米湖村日渐恢复宁静。“哐咚咚、哐咚咚”的鼓声,却依旧在群山间回响。(完)

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。

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