慈善会是政府自上而下发展慈善事业的产物，从诞生之初就具有浓厚的行政色彩，其官办慈善的特性在一定程度上为其带来了资源优势和政策便利，但也使其陷入了行政化的困局。佛山市的慈善会发展不足二十年，一直担当着佛山市慈善事业的先行者角色，推动着佛山市的慈善事业不断向前。近年来，佛山市的慈善会系统勇于创新，取得了丰硕的成果，然而，其发展过程中难以避免地出现一些问题。在“慈善法时代”，慈善会系统需要适应新的时代要求，逐渐脱离行政化，向社区基金会的方向改革，全面推动慈善会系统社会化运作转型。

欧盟发布的《人工智能法案》基于风险预防的理念为人工智能制定了一套覆盖全过程的风险规制体系，其提出的风险分类思路、产品规制路径、负责任创新和实验主义治理理念等对我国人工智能的立法规制具有重要的借鉴意义。立法必要性、立法体例、立法内容和立法的价值取向是讨论我国人工智能立法的四个重要面向。研究认为，我国人工智能立法是大势所趋，在立法体例上可以采取综合性立法方式，单独制定一部人工智能法；在立法内容上进行“事前—事中—事后”全链条监管机制设计；对于立法的价值取向，应坚持规范与发展并行的原则，制定一部兼具规制治理与产业发展的人工智能法。

对具有高度敏感性的人脸信息进行识别处理，存在巨大的信息安全隐患。人脸识别的风险涉及数据、算法和应用三个环节，包括隐私侵犯、歧视、错误和滥用等，应从数据治理、算法治理和规范具体应用场景方面提出治理策略。在数据方面，应保证数据控制者具有安全保障能力，尊重用户的各项数据权利。在算法方面，开发者应完善训练数据集，不断调试算法，避免歧视和错误。对于监管者而言，在数据治理上，应加快数据规则的构建，确立用户同意规则体系；在算法治理上，应建立算法评测机制，推出市场准入标准，避免“劣质”算法进入市场；在应用场景规范上，应建立风险评估机制，对不同应用场景进行分类监管。

算法治理是实现人工智能“向善”的重要一环，算法监控、算法歧视、算法滥用等问题频发，治理算法迫在眉睫。但算法治理不是一场“打地鼠游戏”，应为算法建立一套体系化的综合治理框架。以治理目标、治理主体、治理对象、治理手段和治理模式这五项治理要素为维度，对比分析欧盟和美国算法治理的相同点和不同点，这些域外算法治理的最新实践可以为我国构建算法治理框架提供借鉴。基于此，本文提出：在治理目标上，实现算法可问责与算法经济高质量发展；在治理主体上，通过部际联席会议制度形成算法治理合力；在治理对象上，从算法应用主体和应用场景角度拓宽算法治理的范围；在治理手段上，补强司法救济和技术治理措施；在治理模式上，优化多元主体参与的协同共治模式。