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玩梗营销勿碰法律边界******

　　玩梗营销勿碰法律边界

　　黄 骥 何俊强

　　春节假期前夕，某地市场监管部门在检查中发现，有咖啡店的商品包装上贴有“莲花清温咖啡”标签，执法人员责令该店停止使用该标签并对其立案调查。这是继此前某微商因销售“连花清温茶”被市场监管部门查处之后，又一起因玩梗营销引发的案件。

　　近来，针对涉疫药品的玩梗营销不时出现。“莲花清温咖啡”“连花清瘟精酿”“布洛芬凉茶”等玩梗商品，曾多次引发关注。总体上看，监管部门的执法行动及时制止了不当行为，妥善维护了市场秩序，也对涉疫玩梗营销敲响了警钟。

　　或许有人觉得，“玩梗”只图一乐，无伤大雅，“段子”不会成为“案子”。其实不然。上述玩梗营销，涉及疫情防控救治的常用、紧俏药品，主要情形是将药品名称用在食品、保健品的包装上。许多消费者是在应急情况下搜寻、选购这些药品的。当消费者看到与药品名称相同或近似的标记时，通常没有足够的耐心与时间去仔细考察、辨别具体情况，很容易认为这些“玩梗商品”包含特定药物成分，具有类似疗效功能。但实际上，大多数“玩梗商品”与上述药品没有任何关联。

　　许多玩梗营销在擅自使用知名药品名称的同时，还使用了与该药品高度近似的包装设计，甚至标上“同款配方”“防治新冠”之类的宣传用语，这进一步增加了迷惑性和欺骗性。这种行为与其说是幽默，不如说是打擦边球，很可能导致消费者做出错误的决策，损失金钱且延误治疗。

　　此外，某些被玩梗的药品名称是医药企业的注册商标和知名品牌，玩梗营销容易侵犯医药企业的商标权益，损害其商业信誉和品牌形象。也有个别玩梗营销真的在食品中违规添加药品，这种行为违反医药产品监管方面的法律规范，严重情况下，甚至可能构成犯罪。

　　疫情防控救治关系到人民健康与社会安定。不论是“挂羊头卖狗肉”，还是真把药品当食材，对涉疫药品玩梗营销，都可能成为医药资源顺畅流通、合理配置、规范使用的掣肘因素，干扰防疫大局。玩梗营销还可能违反多方面法律规范，在消费者权益、竞争秩序、营商环境、公共健康等多个层面造成危害后果和不良影响。创意不能任意，蹭热度也得适度。严格规制涉疫玩梗营销，确保其遵循法度，既是维护市场秩序的应有之义，也是强化食品药品安全监管和守护人民生命健康的必行之举。

　　要更加全面、长效地规制和防范相关违法行为，除了罚款、责令停止生产销售等常规执法手段外，还可以考虑运用公益诉讼、惩罚性赔偿、信用惩戒、行业公约等多种法治举措，实现综合惩戒、联动治理。

　　不少玩梗商品是通过网络推广、销售的，有必要进一步优化互联网平台经营者的管理权责，引导其加强涉疫营销信息的监测审查，以及时、能动、高效的方式屏蔽移除违法产品及其宣传内容。

　　严惩违法的同时，也有必要为经营者提供更清晰的合规指引。通过发布典型案例、预警信息、出台指导意见等，帮助经营者明确良性创意与不当营销的分界线，不失为降低经营者合规成本，兼顾社会秩序与商业创新的可行之策。（经济日报）

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）