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Windows 7落幕 硬件市场准备好了吗******

　　北京时间1月10日，Windows 7操作系统将结束ESU，即付费外延扩展支持，对于企业用户来说，即便是想再掏钱，微软也不会再下发安全补丁了。在运营了14年之后，微软这款经典产品告别市场，随着软件不断更新升级，硬件真的准备好了吗？

　　系统“走太快”

　　资料显示，Windows 7发布于2009年10月，2015年结束主流支持，2020年结束外延支持，随后微软上线了ESU，允许通过付费的方式订阅安全补丁。据了解， 虽然微软官方已经暂停Windows 7的维护，但是安装了Windows 7的用户，依然可以继续使用。

　　虽然从2020年开始，Windows 7便开始了下线倒计时，许多用户不得已开始升级至Windows 10，但值得关注的是，不少用户升级后便删除了该系统，转回了Windows 8.1的出厂设置系统，而怀念Windows 7的声音则开始发酵，数据也反映了这一点，截至2019年10月，Windows 7市场占有率仍接近57%。

　　朱先生是一名国企职工，疫情居家办公期间，他常用自己的笔记本电脑处理一些表单，他向北京商报记者表示，虽然现在已经习惯于Windows 10，但上手之初却感到诸多不便，觉得新系统太过花哨，例如Windows 10有两套界面风格，即Win23和UWP，界面风格不统一，而更改设置的地方则有两个，即控制面板和“设置”，这些新的设计并未增强使用体验，反而容易让用户混淆。

　　不过更多的声音反映Windows 10比此前的版本更慢，北京商报记者在微博等平台发现，不少用户称Windows 10和自己手里面老旧的电脑不相匹配，界面闪退、电脑蓝屏等问题并不少见，就连开机用时也比此前的Windows 7长了不少，更加花哨的Windows 10自然也多出不少后台进程，让一些搭载了i5处理器的用户也感觉“带不动”。

　　电脑“卖不动”

　　尽管如此，微软更新的脚步丝毫不慢，2021年10月，微软推出了Windows 11，据悉，Windows 11会保持一年一更的节奏，每年下半年上线，支持时间24个月，而企业客户则为36个月。

　　实际上，微软并非意识不到老电脑用户对新系统的抵触，微软在官网支持页面中写道：“大多数Windows 7设备将不符合升级到Windows 11的硬件要求，作为替代方案，兼容的Windows 7电脑可以通过购买和安装完整版本的软件升级到Windows 10。”

　　产业观察家洪仕斌认为，微软作为软件大厂，在一定程度上已经察觉到软件、硬件的更新速度不一，尤其近年来个人电脑出货下滑明显，用户换新电脑的周期越来越长，这些因素不利于新版系统的铺开。

　　数据也佐证了这一点，据分析机构Canalys发布数据，2022年三季度个人电脑遭遇需求大幅下滑，台式机和笔记本电脑在三季度的总出货量同比下降18%至6940万台，其中，笔记本电脑出货量受影响最大，同比下降19%至5470万台。

　　洪仕斌指出，从大背景看，近年来持续的疫情以及多国经济下行叠加高通胀影响，让消费电子市场笼罩着一片愁云惨雾，从个人PC这一品类来看，如今越来越多的电子产品都能作为互联网入口，无疑分摊掉了许多PC电脑方面的需求，而更为重要的是，尽管市场上游戏本依旧是一重要品类，不过从整体PC产业来看，它并没有踏上如今游戏、社交需求的风口，反而是手机以肉眼可见的速度变得愈发智能，承担了以上需求。

　　专家指出，面对此种情况，整机厂商或应考虑对笔记本功能的进一步细分，将更多精力放置在轻薄本、独显本这样的办公刚需品类，游戏本尽管能够撑起高端产品条线，但其毕竟属于改善型消费，在个人消费日益谨慎的今天恐增长有限，突出电脑生产工具属性的同时，进一步改善成本结构，下探价格或是当前较为实际的策略。

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）