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二十大代表风采｜李闯：从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭******

　　中新网北京10月14日电题：李闯：从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭

　　记者李纯

　　武警河北总队某部大队长李闯的个人经历很像电视剧《士兵突击》里的许三多，他新兵下连时5公里跑倒数第一，14年后却带队在国际特种兵比武中获得总冠军。如何有此转变？用他自己的话说就是：“从穿上军装那一刻起，我就抱定一个信念：认真做好每一件事，量的积累必会有质的飞跃。”

李闯进行专业学习。　江腾摄

　　曾经的倒数第一

　　刚分到特勤中队时，李闯不仅身体瘦弱，身体素质也是最差的那个。时隔多年，他依然记得那个下午，那次来队之后第一个5公里长跑测试，虽然拼尽了全力，但他还是落在队伍后面，跑了倒数第一。

　　从那时起，训练场上就多了一个“疯子”。练体能，他穿着沙背心长跑10公里，后背磨出了血；练攀登、索降，手臂、迎面骨划伤10余处，他依然坚持完成所有课目；练射击，为提高射击的速度和精度，他每天坚持闭目出枪1000次以上，挂水壶据枪两个小时。一年的艰苦超压训练，李闯脱颖而出，成了班里首屈一指的特战尖兵。

　　入伍19年，“苦练制胜本领，争做特战标兵”始终是李闯激励自己的目标。除完成规定训练任务外，他另外给自己制定了加训内容：早上提前起床，小腿绑上6公斤的沙袋做100个收腹跳，5组100米往返跑、100米蛙跳，然后再随中队出操；上午与中队一起训练，利用训练间隙进行器械训练；晚上做100个俯卧撑，100个单杠拉臂，100个收腹，100个双杠撑臂。

李闯进行理论研讨。　江腾摄

　　多年的努力和付出造就了李闯过硬的军事素质。多年来，他摸索特种作战规律，认真研读《手枪特种射击》《野外生存法则》等书籍，总结的“快速调整呼吸”“手枪快速换弹夹”“运动中击发训练法”等一系列特种训练方法被官兵广泛运用。不仅如此，熟练掌握攀登越障、擒拿格斗、多能射击、近身搏击等10余项特战技能的李闯，“打造出了一群无所畏惧的‘钢铁硬汉’，锻造出了一批‘格斗专家’‘突击精英’‘狙击能手’‘行动专家’等身怀绝技的特战尖兵”。

　　“我们的成绩和荣誉都是队长带我们一路闯出来的。”平时，队员们称李闯为“闯队”。正是凭借一股不服输的闯劲，这位曾经的倒数第一已成长为“特战尖兵”中的“标兵”。

李闯组织射击教学。　江腾摄

　　“特战之王”决胜国际赛场

　　2015年9月21日，李闯带领5名特战队员代表武警河北总队参加武警部队第二届特勤分队比武。这次比赛，他们从33个分队中脱颖而出，取得团体总分第一、狙击专业第一、侦察专业第二名的成绩，团队被誉为“特战之王”。

　　2016年，“巅峰”特勤分队尖子比武竞赛的号角吹响，李闯再次带队参赛。此次比武科目以最大限度贴近实战的原则设置，旨在检验特战队员遂行实战任务的能力。5天4夜持续作战，李闯与队友们取得团体总分第二名，斩获总队组第一名，续写了“特战之王”的辉煌。同时获得了参加“勇士竞赛”国际特种兵比武的“入场券”。

李闯指导狙击训练。　江腾摄

　　经过几个月的备战，2017年5月，李闯带队出国参赛，与来自12个国家的32支代表队展开激烈角逐。初到他国，除了美不胜收的异域风景，更有对环境的陌生。“参加国际级别的比武竞赛，面对12个国家、32支代表队，我们就像是初来乍到的牛犊，”李闯回忆说，“可是我们同样有‘初生牛犊不怕虎’的那股敢打敢拼的劲头。”

　　小组赛第一个科目是“背水一战”。前一天晚上，李闯拿到比武规则后，就与带队人和翻译官共同研究分析。比武科目刚开始，一切都很顺利，然而化学桶在距离终点100米处滑落在地，被扣了分。第一个项目结束时，队员们都累得瘫倒在地。李闯一边鼓励大家“别灰心，上午丢掉的，下午夺回来”，一边反复研究调整战术和人员分工。

　　下午的科目是“死亡奔跑”，李闯反复预测各种突发情况，如何采取相应对策，然后将心得分享给大家。队员们翻越高斜墙、攀大绳、爬网墙、钻泥水低桩网、穿Z形水沟……“第一名”的成绩一宣布，队员们拥抱在了一起。在高手云集的赛场上，中方参赛队最终取得了三个科目第一、一个第二、一个第三，一举斩获总冠军。

　　回国后，李闯和战友们又马上投入到新的备战集训中。

　　“这次国际特种兵比武给了我们许多启迪，让我们看到了自身的许多问题，打铁要趁热。”无论是高温酷暑还是暴雨滂沱，李闯每天都进行着超越身体极限的高强度训练，将在国际比武中的所思所想融入每天的训练中，以严于实战的标准要求自己。(完)

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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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