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多光子非线性量子干涉首次实现 为新型量子态制备等应用奠定基础******

　　科技日报合肥1月16日电 (记者吴长锋)记者16日从中国科学技术大学获悉，该校郭光灿院士团队任希锋研究组与国外同行合作，基于光量子集成芯片，在国际上首次展示了四光子非线性产生过程的干涉。相关成果日前发表在光学权威学术期刊《光学》上。

　　量子干涉是众多量子应用的基础，特别是近年来基于路径不可区分性产生的非线性干涉过程越来越引起人们的关注。尽管双光子非线性干涉过程已经实现了20多年，并且在许多新兴量子技术中得到应用，直到2017年，人们才在理论上将该现象扩展到多光子过程，但实验上由于需要极高的相位稳定性和路径重合性，一直未获得新进展。光量子集成芯片，以其极高的相位稳定性和可重构性逐渐发展成为展示新型量子应用、开发新型量子器件的理想平台，也为多光子非线性干涉研究提供了实现的可能性。

　　任希锋研究组长期致力于硅基光量子集成芯片开发及相关应用研究并取得系列重要进展。在前工作基础上，研究组通过进一步将多光子量子光源模块、滤波模块和延时模块等结构片上级联，在国际上首次展示了四光子非线性产生过程的相干相长、相消过程，其四光子干涉可见度为0.78。而双光子符合并未观测到随相位的明显变化，这同理论预期一致。整个实验在一个尺寸仅为3.8×0.8平方毫米的硅基集成光子芯片上完成。

　　这一成果成功地将两光子非线性干涉过程扩展到多光子过程，为新型量子态制备、远程量子计量以及新的非局域多光子干涉效应观测等应用奠定了基础。审稿人一致认为这是一个重要的研究工作，并给出了高度评价：该芯片设计精良，包含多种集成光学元件，如纠缠光子源、干涉仪、频率滤波器/组合器；这项工作推动了集成光子量子信息科学与技术研究领域的发展。

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）