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马斯克破了世界纪录：亏钱第一名！却还是全球第二富......******

　　文/汪俐辰

　　对全球大多数富豪来说，2022年是亏钱的一年。

　　据吉尼斯世界纪录官方网站消息，美国特斯拉公司首席执行官埃隆·马斯克自2021年11月以来损失约1820亿美元(约合人民币1.37万亿元)，更有消息称，这一数字实际上可能接近2000亿美元，一举打破了历史上个人财富损失最大的吉尼斯世界纪录。

　　什么原因使他损失如此惨重？全球富豪们过去一年资产发生了哪些变化？

　　为何少了这么多？

　　据《福布斯》报道，马斯克的净资产从2021年3200亿美元峰值下降到2023年1月的1380亿美元，亏掉了一大半，这主要是由于特斯拉股票表现不佳。

　　据了解，马斯克财富的主要来源于持有的特斯拉股票，然而在过去一年时间里，特斯拉的股票市值已经缩水了约65%。

　　其中，为支付收购推特的440亿美元费用，马斯克抛售特斯拉股票，成为自2010年特斯拉上市以来规模最大的一次抛售，从而导致公司股价暴跌。也有消息表示，冲击特斯拉股价的另外一个原因，是全球纯电车市场需求低迷。

　　虽然不能确定马斯克到底损失了多少，但他的总损失远远超过了这一纪录此前的保持者——日本软银集团首席执行官孙正义。

　　孙正义的个人财富从2000年2月780亿美元的峰值下降至同年7月的194亿美元，短短几个月里其净资产蒸发近600亿美元。

　　尽管马斯克亏损的钱打破了世界纪录，但根据彭博亿万富翁指数显示，他目前仍然是世界第二富有的人。

　　还有谁亏钱了？

　　据彭博亿万富翁指数，2022年，全球最富有的500人财富蒸发了近1.4万亿美元。

　　数据显示，在微软、谷歌、亚马逊、Meta等公司股票下跌的背景下，微软联合创始人比尔·盖茨财富缩水286亿美元，微软前首席执行官史蒂夫·鲍尔默损失194亿美元；

　　亚马逊和蓝色起源公司创始人杰夫·贝索斯损失852亿美元，其前妻麦肯齐·斯格特损失373亿美元；

　　谷歌联合创始人谢尔盖·布林和拉里·佩奇分别损失440亿美元和453亿美元。

　　此外，Meta首席执行官马克·扎克伯格财富损失也很惨重。截至2022年12月30日，扎克伯格的净资产自同年1月初以来缩水了799亿美元，仅剩456亿美元，主要原因包括Meta向元宇宙转型的代价高昂，以及整个科技行业的滑坡拖累了Meta的股价。

　　在2021年年底，扎克伯格曾经是全球第六大富豪。但是在去年底，扎克伯格在彭博财富指数的排名下降了19名，位居第25，是自2014年以来的最低排名。

　　谁是最大赢家？

　　几家忧愁，几家欢喜。要说最大的赢家，非印度企业家高塔姆·阿达尼莫属。2022年以来其身家增加了446亿美元，是亿万富豪阶层前十中身家唯一获得增长的富豪。

　　据报道，阿达尼的阿达尼集团(Adani Group)拥有一个上市公司网络，活跃在发电、水泥、房地产等领域。

　　截至1月9日，阿达尼以1170亿美元的资产位居彭博亿万富豪榜的第三位，超过了比尔·盖茨和沃伦·巴菲特。

　　现在全球首富是谁？据彭博亿万富翁指数显示，截至1月9日，LVMH集团董事长伯纳德·阿尔诺(Bernard Arnault)以1750亿美元的身价位居榜首。

　　阿尔诺是奢侈品巨头LVMH集团的掌舵人，LVMH(酩悦·轩尼诗-路易·威登集团)是全世界最大的奢侈品公司，总部位于法国巴黎。旗下拥有路易威登、DIOR、Tiffany&Co。等75个品牌，涵盖葡萄酒和烈酒、时装和皮具、香水和化妆品、腕表和珠宝以及高端零售等领域。

　　综合自吉尼斯世界纪录官方网站、澎湃新闻、界面新闻等

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）