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“球星卡”升温，专业从业人员提醒：新手勿跟风******

　　“球星卡”升温，新手勿跟风

　　本报记者 孙奇茹

　　“一张纸片，上面画着人，最贵的那种签名卡竟然能卖好几百万美元！”一位国内著名脱口秀演员在舞台演讲时讲述了自己近期迷上NBA球星卡的故事。近两年来，继潮玩盲盒、球鞋之后，又一个“小众”收藏品开始走向台前——球星卡。

　　“小卡片”成另类投资新宠？

　　一张印有运动明星肖像的卡片，能值多少钱？今年8月，棒球名宿霍纳斯·瓦格纳的一张球星卡拍出了725万美元的惊人价格。

　　球星卡，是以篮球、棒球、足球、网球等多项运动为主的顶尖运动员形象为元素制作的卡片，是一种兼具收藏和投资价值的体育IP衍生品。在诞生之初，球星卡的意义与不少国内消费者儿时从零食包装袋里拆出来的小浣熊卡、水浒传英雄卡并无二致。1880年左右，美国烟草制造商将球员卡作为买香烟的赠品附在香烟盒中，后来球星卡逐渐成为球迷文化的一部分。

　　记者了解到，球星卡的购买、流通方式有两种：一是通过Topps、PANINI、Upper Deck等具有独家发行权的球星卡发行商购买未开箱的“盲盒”，抽中全球限量、概率低的卡则具备一定的收藏价值；二是购买已开盒、卡面内容已经明确的明卡。

　　球星卡的销售状况和价格与赛事进展、运动员的个人动态、球星卡发行的稀缺程度等密切相关。有些球星卡有球星签名，会更受欢迎。“球星卡价格还受球星比赛表现影响。如果球星因伤退出这一赛季，球星卡价格也会回落。”一位资深从业者说道。

　　业内人士透露，球星卡的成熟市场主要在北美，中国市场正处于高速发展中。

　　兴趣变现带热国内市场

　　一些较早开始玩卡的国内资深“卡友”，逐渐将兴趣变成了生意，也将这项略显小众的收藏品类逐渐在国内推广。据了解，北京目前是中国球星卡收藏与交易量最大的城市。

　　张邱昊是北京最大球星卡店的运营副总。从上世纪90年代末在小学门口围观玩具小摊上的球星卡，初中时每天放学逛卡店，到如今运营一家业内知名的球星卡店，他把对球星卡的喜爱玩成了专业。

　　资深球星卡玩家、T8收藏品廊主理人郑嘉琪从学生时代起就与球星卡结下了不解之缘，从2010年开始有规模、成体系地收藏球星卡，喜欢收藏顶级球星亲笔签名的球星卡。今年8月，郑嘉琪辞去工作开设店铺，专注于球星卡销售，开启了球星卡跨境电商之路。近期，他的店铺在eBay平台上线短短6周，累计销售额就突破20万美元。

　　“在我们平台上，每秒钟就有3张新的球星卡卡片上线。”跨境电商平台eBay相关负责人说，中国庞大的收藏爱好者和球迷基数，为市场的进一步发展奠定了坚实基础。

　　不少卡遭遇缩水三分之二

　　需要留意的是，球星卡价值波动剧烈，新手切忌盲目跟风。一位行业资深人士告诉记者，不少NBA明星球员的卡，都遭遇过从高点缩水三分之二的暴跌行情。

　　记者获悉，在“兴趣变现”案例的激发之下，部分新手抱着想“低进高出”赚一把的心态购买球星卡盲盒，希望自己能开出高价值的稀有球星卡。然而，一位北京球星卡店店主透露，整箱球星卡往往价格较高，动辄几万元到十几万元一箱，很少有人能直接买下，因此“众筹开卡”“组队开卡”成了卡友之间的常态。即便如此，卡友们也常常因为不断开盲盒的冲动而付出高昂代价。

　　从事球星卡行业多年的张邱昊提醒：“建议初入门者不要盲目拆盒，可以先从自己喜欢的球星开始买明卡，这才能真正体现体育收藏的价值，盲目追求稀有的球星卡，投入太大，风险也大。”

　　《北京日报》2022年10月14日第15版

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）