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智齿到底要不要拔？******

　　广州日报讯 (全媒体记者张青梅 通讯员于洋、刘琪莎)很多人都有智齿，长了智齿要不要拔？哪些情况需要拔？广州医科大学附属市八医院口腔科主任钟凡表示，四种情况需要拔除。

　　据介绍，智齿位于口腔内最里面，从大门牙往里数第八颗。它的个数和萌出情况因人而异，大多数人有上下左右对称的4颗牙，但有些人的智齿少于4颗甚至没有，很少人有多于4颗的智齿。它们通常在人18岁-23岁时萌出，而有些则只能部分萌出或完全不能萌出。

　　由于我们吃的食物越来越精细，导致容纳牙齿的下颌骨出现不同程度的退化，无法为智齿的萌出提供足够的空间。为了萌出，没有生长空间的智齿会错位阻生、异位萌出。

　　有些人的智齿因为萌出位置够，所以会正位长出来并像其他牙齿一样建立咬合，用起来像其他牙一样，这样的智齿可以保留。

　　有些人的智齿可能一生都不会萌出，也没有引起其他症状，这样的智齿我们只能花费时间去观察，可以暂不处理。

　　但是出现以下四种情况要重视——

　　冠周炎及间隙感染

　　阻生的智齿未完全萌出，与覆盖的牙龈之间形成空隙，藏污纳垢不易清洁。

　　当身体抵抗力低下时会导致牙龈发炎、流脓，严重炎症会流向各个间隙导致疼痛、面部肿胀，此时需要先消炎，待炎症消除后再拔除“惹祸”的智齿。

　　龋病、牙髓炎或牙周炎

　　没有位置优势的智齿自身容易发生蛀牙并进展为牙髓炎导致剧烈疼痛。

　　智齿向前倾斜萌出，与前面的大牙形成空隙导致食物嵌塞，从而导致大牙龋坏、牙髓炎及牙周炎。

　　此外智齿向前倾斜萌出的力量可能导致前面大牙的牙根吸收，这些情况最终导致牙齿损坏甚至不能保留。当有这种情况发生时，智齿需要拔除。

　　牙列拥挤

　　为了争夺萌出空间，智齿通常会挤压前面的牙齿，从而导致牙列不齐，牙列拥挤，影响美观。

　　而且智齿的萌出会导致牙列拥挤的复发，影响正畸治疗的效果。为此，通常需要拔除多余的智齿，以纠正牙列拥挤。

　　其他疾病

　　有时智齿形成异常的咬合状态，会引起颞下颌关节紊乱病。

　　此外由于反复发作的智齿冠周炎，可能会引起颌骨骨髓炎，导致骨头缺损。

　　而且，由于智齿周围天生存在一层“外衣”，这层“外衣”会因为外界的刺激从而出现颌骨囊性病变，这些都会给人们带来不适及生活的不便。

　　为此，如果出现上述情况，需及时就医并对症治疗。

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）