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用公益诉讼筑牢网售处方药安全堤坝******

时本

　　远程诊疗、网上开方、送药上门……随着互联网医疗的蓬勃发展，网上药店让消费者足不出户就能快速获取药物，然而由此带来的药品误用、滥用、过量服用事件也时有发生。药品安全非同儿戏，网上用药安全该如何保障？近日，最高人民检察院发布了一批药品安全公益诉讼典型案例，其中北京铁路运输检察院办理的督促整治网络平台药店违法销售处方药行政公益诉讼案，对保障用药安全问题进行了一系列探索。(1月9日《检察日报》)

　　“网上药店无处方销售处方药”“轻轻松松能买到12周以上用量的处方药”“药师审核形同虚设”“处方上没有执业药师的签字”……这些网售处方药乱象存在已久。即使《药品网络销售监督管理办法》于去年12月1日起正式实施，网络售药迎来强监管时代，但是问题也并未因此而得到根治，一些网上药店仍然存在“走过场式开方”等现象。

　　网售处方药乱象治理与监督的主体缺失、监督的积极性有时不算太高有关。处方药网售越便捷，销售成本就越低，销量也越大，线上药店和线上医生获取的利益就越多。在这种情况下，只要有机会，处方药随意网售的口子就可能会越开越大。一些消费者只图省事，把药品当成普通电商产品，看不到药品误服和滥用的风险，甚至认为网售处方药不应该管得太严。正因如此，网售处方药的供需双方，形成了事实上的“利益共同体”，他们都不愿意主动监督网售处方药乱象。

　　药监部门是网售处方药的法定监督主体，在治理网售处方药乱象中，发挥了很大作用，诸多网售处方药案件的查处，均是药监部门认真履行监督职责的结果。但也要看到，假如极少数药监部门慢作为或者不作为，网售处方药也会潜滋暗长，用药安全也就面临危机。关键是，互联网具有跨区域等特点，一地失守又将影响全局，一旦网售处方药乱象的危害波及全网，那么远在千里之外的消费者也会成为受害者。

　　倘若监管部门履职好坏全凭自觉，网售处方药乱象就不容易得到遏制。履职情况需要得到监督，在这方面，检察机关可以发挥重要作用。当检察机关发现网售处方药存在一些乱象后，可以通过向药监部门制发检察建议，督促药监部门认真履职。除此之外，检察机关还可作为整个消费群体的诉讼代理人，对于违法销售处方药的平台和个人展开诉讼。这类公益诉讼让维权和监督主体都更加明确，是治理网售处方药乱象不可多得的好方式，理应得到广泛推广。最高检推介这些典型案例，也是希望检察机关在这方面能够发挥更大作用。

　　网售处方药方便了民众求医问药，也使互联网医疗从此告别“有医无药”的困境。但与非处方药相比，处方药既有更强的治疗作用，也有更强的毒副作用。以前处方药在实体药店就存在随意销售等乱象，若想阻止这类乱象向线上蔓延，就得加大网售处方药乱象的治理力度，让包括药品安全公益诉讼在内的监督手段更丰富、更管用，方能让民众安心享有处方药网售带来的巨大便捷与实惠。

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）