数字治理中人工智能的信任与合法性

21/25数字治理中人工智能的信任与合法性第一部分数字治理中信任的本质与内涵 2第二部分人工智能融入治理带来的信任挑战 4第三部分建立人工智能信任体系的原则 6第四部分法治保障人工智能治理的合法性 9第五部分伦理规范人工智能治理行为 12第六部分确保人工智能治理的透明度与可解释性 15第七部分公众参与人工智能治理决策 18第八部分数字治理中人工智能信任与合法性的持续优化 21

第一部分数字治理中信任的本质与内涵关键词关键要点【信任的本质】

1.信任是一种主观状态，包括对他人或事物的依赖、期望和信心。

2.信任建立在感知到的能力、可靠性和美德等因素之上。

3.信任具有脆弱性，可以通过违背期望或不道德行为受到破坏。

【信任的内涵】

数字治理中信任的本质与内涵

在数字治理语境中，信任是至关重要的基石，它决定着公民、企业和政府之间互动协作的有效性。信任的本质和内涵包括以下几个方面：

1.可靠性和诚信

信任建立在个体或机构的可信度基础之上。可靠性是指个体或机构的行为和决策一致，不会违背既定的承诺或预期。诚信是指遵守道德规范和价值观，保持正直和透明。

2.能力和专业知识

个体或机构拥有的能力和专业知识是信任的重要基础。公民相信有能力、称职的政府能够有效治理；企业相信具有足够专业知识的供应商能够提供高质量的产品或服务。

3.公平和公正

信任要求决策和行动公平公正。个人和集体期望在与政府和企业打交道时受到公平对待，不受歧视或偏见影响。

4.透明度和问责制

透明度是指信息公开和易于获取，而问责制意味着个人和机构对自己的行为负责。信任建立在公民和企业能够理解政府和企业决策过程的基础之上，并相信这些决策是负责任的。

5.隐私和数据安全

个人和企业希望他们的个人信息和数据得到安全保护，不会被滥用或泄露。政府和企业必须建立有效的隐私保护和数据安全措施，以赢得公众信任。

6.尊重和包容性

信任基于对个人、群体和观点的尊重。数字治理必须具有包容性，代表社会各阶层的声音，并尊重不同的观点和需求。

7.回应性和灵活性

公民和企业期望政府和企业能够对不断变化的环境做出回应，并根据需要调整政策和实践。信任建立在信任者相信被信任者能够适应变化并满足他们的需求。

8.互惠和协作

信任是一种双向关系，需要各方的参与和合作。公民、企业和政府之间需要互惠互利，共同努力创造一个信任的数字环境。

9.社会规范和文化因素

信任深受社会规范和文化因素影响。不同的社会和文化对信任有着不同的理解和期望。因此，数字治理中的信任建设方法应适应特定社会文化的背景。

10.技术因素

技术在信任的建立和维护中发挥着至关重要的作用。网络安全措施、加密技术和分布式账本技术等都为建立信任提供了工具。但是，技术本身并不是信任的充分条件，需要与其他因素相结合，例如道德规范、透明度和问责制。第二部分人工智能融入治理带来的信任挑战关键词关键要点人工智能对现有信任关系的破坏

1.人工智能算法的黑匣子性质，导致其决策过程缺乏透明度和可解释性，损害了信任基础。

2.人工智能系统潜在的偏见和歧视，加大了信任鸿沟，尤其是对敏感群体的影响。

3.算法被滥用或操纵的风险，可能侵蚀人们对数字治理系统和institutions的信心。

监督和问责的困难

1.对人工智能系统进行有效的监督和问责具有挑战性，因为其复杂性和难以理解。

2.缺乏明确的监管框架和统一的标准，使得追究人工智能决策的责任变得困难。

3.人工智能决策可能涉及多个利益相关者，这使得تحديد责任变得更加复杂。人工智能融入治理带来的信任挑战

人工智能（AI）的快速发展及其在治理中的应用带来了新的信任挑战，这些挑战需要认真解决，才能保证AI技术负责任和可持续地用于公共服务。

1.算法不透明和黑箱问题

AI算法通常是复杂的，并且由大量数据训练而成。这可能导致其决策过程变得不透明和难以理解。当公民无法了解AI系统如何得出结论时，就难以信任这些系统。

2.偏见和歧视

AI系统可以从训练数据中继承偏见，这可能会导致对某些人群的歧视性决策。例如，如果AI系统在主要由白人男性组成的数据集上进行训练，则它可能在处理涉及不同种族或性别的决策时出现偏差。

3.责任不明确

当AI系统做出错误或有害的决策时，确定责任方可能很困难。这可能会导致责任真空，从而削弱人们对AI系统的信任。

4.缺乏透明度和问责制

AI系统通常是闭源的，公民无法访问其源代码或算法。缺乏透明度使公民难以评估AI系统的可信度或对其决策提出质疑。

5.隐私问题

AI技术可以大量收集和处理个人数据，这引发了隐私问题。如果不采取适当的保护措施，AI系统的滥用可能侵犯个人隐私权。

6.道德困境

AI的发展带来了许多道德困境，需要考虑。例如，在AI决策中是优先考虑人类利益还是算法效率？如何在安全和隐私之间取得平衡？

7.公众担忧和反对

对AI的信任挑战也产生了公众担忧和反对。人们担心AI技术会造成失业、加剧不平等以及威胁人类控制权。这些担忧需要通过透明的沟通和公众参与来解决。

8.社会信任的侵蚀

如果AI系统被用于不道德或不负责任的目的，可能会侵蚀社会信任。当公民对政府使用AI技术的能力失去信心时，就会产生不利影响。

解决信任挑战的措施

为了解决AI融入治理带来的信任挑战，必须采取以下措施：

*确保算法透明度和可解释性

*消除偏见和歧视

*明确责任

*提高透明度和问责制

*保护隐私权

*解决道德困境

*应对公众担忧和反对

*建立信任框架和治理机制第三部分建立人工智能信任体系的原则关键词关键要点主题名称：透明度

1.揭示人工智能系统的决策过程和算法，使利益相关者能够理解人工智能如何做出决定。

2.提供关于人工智能训练数据、模型和预测的可访问的信息，以增强对人工智能可靠性的信心。

3.促进人工智能生态系统中的协作，开放式共享最佳实践和见解以培养信任。

主题名称：公平与包容性

建立人工智能信任体系的原则

1.尊重个人隐私和数据保护

*确保人工智能系统在收集、处理和使用个人数据时符合数据保护法。

*提供透明的信息，说明人工智能系统如何使用数据，并征得个人的同意。

*限制数据收集仅限于系统运作所需。

2.确保公平性、无偏见和可解释性

*训练人工智能系统使用无偏的数据集，以避免算法偏见。

*开发可解释的人工智能模型，以了解其决策过程和结果。

*提供申诉程序，以解决因人工智能决策而产生的不公正。

3.保证安全性和稳健性

*实施强大的安全措施，以保护人工智能系统免受网络攻击。

*确保人工智能系统在各种情况下都能安全可靠地运行。

*制定透明的程序，以应对人工智能系统故障或错误。

4.促进透明度和责任

*向公众透明披露人工智能系统的算法和决策过程。

*明确人工智能系统的责任人和问责机制。

*建立独立的监督机构，以审查人工智能系统并确保其符合伦理和法律标准。

5.加强协作和利益相关者参与

*与技术专家、政策制定者和利益相关者合作，制定人工智能治理原则。

*征求公民社会的意见和反馈，以确保人工智能系统符合社会价值观。

*促进关于人工智能伦理和影响的持续对话。

6.鼓励创新和负责任的发展

*为负责任的人工智能创新提供支持和激励。

*制定政策框架，鼓励企业在人工智能开发和部署中遵循道德准则。

*培育人工智能专业人士的责任感和伦理意识。

7.建立持续改进的机制

*定期审查和更新人工智能治理原则，以适应技术和社会环境的变化。

*监测人工智能系统的影响，并做出必要的调整，以确保其持续符合信任和合法性标准。

*鼓励研究和开发，以提高人工智能的信任度和合法性。

8.确保法律框架和监管

*制定明确的法律框架，以规范人工智能的开发和部署。

*对违反信任和合法性原则的人工智能系统实施适当的处罚和补救措施。

*与国际组织合作，制定全球人工智能治理标准。

9.促进教育和意识

*向公众提供有关人工智能信任和合法性原则的教育和意识培训。

*提高公民对人工智能影响的认识和理解。

*鼓励媒体和社会团体在人工智能治理问题上进行建设性对话。

10.推动国际合作

*与其他国家和国际组织合作，制定协调一致的人工智能治理标准。

*分享最佳实践和创新，以提高全球人工智能的信任和合法性。

*促进人工智能跨国合作，以应对共同挑战和机遇。第四部分法治保障人工智能治理的合法性关键词关键要点人工智能治理的法律体系

1.建立以宪法为基础，适用于人工智能治理各方面的综合法律体系，明确人工智能开发、应用、监管等方面的权利义务关系。

2.完善数据法和隐私法，保障个人数据在人工智能治理中的安全和合理使用，防止数据滥用和侵权。

3.制定人工智能伦理规范，引导人工智能开发和应用符合社会价值观和公共利益，避免人工智能带来的伦理风险和负面影响。

人工智能治理中的监管权责

1.明确政府、企业、行业协会等不同主体的监管权责，形成协同联动的监管机制，避免监管缺失或重复。

2.建立人工智能治理的专门监管机构或部门，负责统筹协调人工智能治理工作，制定监管标准和规范，监督检查人工智能应用。

3.加强国际合作，制定全球性人工智能治理规则，促进跨境数据流动和人工智能应用的国际协作。法治保障人工智能治理的合法性

人工智能（AI）的快速发展带来了巨大的机遇和挑战。为了确保人工智能的负责任和合乎道德的应用，法治至关重要。法治通过提供明确的法律框架，保障人工智能治理的合法性，确保其符合社会价值和伦理规范。

法律规范的制定

法治要求政府制定明确和全面的法律法规，以规范人工智能的开发、部署和使用。这些法律应涵盖以下方面：

*数据隐私和安全：保护个人数据免受未经授权的访问、使用和滥用。

*算法透明度和问责制：确保算法的可解释性和公平性，并明确界定责任。

*自动化决策：管理自动化决策的应用，确保公正、无偏见和可解释性。

*安全和网络安全：保护人工智能系统和基础设施免受网络攻击和滥用。

执法和监督

为了确保法律法规得到遵守，政府应建立有效的执法和监督机制。这包括：

*独立的监管机构：负责监督人工智能行业并执行法律法规。

*透明的问责框架：明确算法开发人员、部署人员和用户在人工智能合规中的作用和责任。

*定期审核和评估：对人工智能系统和实践进行定期审查，以确保其继续符合法律要求和社会规范。

公众参与和问责制

法治还要求公众参与人工智能的治理。这包括：

*信息公开：公众有权获取有关人工智能系统及其使用方式的信息。

*公众咨询：在制定和修订与人工智能相关的法律法规之前，应征求公众意见。

*社会影响评估：在部署人工智能系统之前，应评估其潜在的社会影响，并采取措施减轻潜在的负面后果。

国际合作

随着人工智能在全球范围内的发展，国际合作对于确保法治的有效实施至关重要。这包括：

*信息共享：国家之间分享最佳实践、法规和执法经验。

*国际协定：制定国际协定，促进人工智能的负责任和合乎道德的发展和使用。

*多边机构合作：与国际组织（如联合国和经济合作与发展组织）合作，制定全球人工智能治理标准。

法治的益处

法治保障人工智能治理的合法性具有以下益处：

*增强公众信任：明确的法律框架建立了公众对人工智能使用的信任感，从而促進其廣泛採用。

*保护公民权利：法律法规保护公民免受人工智能滥用和侵犯其隐私、自由和安全的行为的侵害。

*促进创新：明确的法治环境为人工智能创新提供了明确性和可预测性，鼓励企业对开发和部署人工智能技术进行投資。

*维护社会价值：法治确保人工智能的发展和使用符合社会的价值观和倫理原則，促進公平性、正義和包容性。

结论

法治是保障人工智能治理合法性的基石。通过提供明确的法律框架、建立执法和监督机制、促进公众参与和问责制，以及寻求国际合作，政府可以确保人工智能以符合社会规范和价值观的方式开发和使用。这将建立公众对人工智能的信任，保护公民权利，促进创新，并维护社会的福祉。第五部分伦理规范人工智能治理行为关键词关键要点人工智能道德规范的制定

1.识别和解决人工智能开发和应用中的伦理困境，例如偏见、歧视、问责和透明度。

2.建立明确的道德原则和准则，指导人工智能的设计、开发和部署，以确保其尊重人权、促进社会公正。

3.发展机制来评估和监控人工智能系统的伦理影响，包括道德审查和影响评估。

人工智能透明度和可解释性

1.确保人工智能系统能够以人类可以理解的方式解释其决策和预测，从而增强信任和问责制。

2.要求人工智能开发人员提供有关其算法和数据来源的充分信息，以促进透明度和公众审查。

3.鼓励可解释人工智能模型的研究和开发，以便更好地理解和解释人工智能的决策过程。

人工智能问责制和责任

1.明确人工智能系统所有者和操作员的法律责任，包括对任何损害或错误的赔偿。

2.建立机制来追溯和追究人工智能系统产生负面后果时的责任。

3.探索保险和责任框架，以减轻人工智能相关风险并增强公众信心。

人工智能偏见缓解

1.开发工具和技术来检测和减少人工智能系统中的偏见，例如公平性算法和包容性数据集。

2.促进多元化和包容性的人工智能开发团队，以帮助识别和解决潜在偏见。

3.实施持续的监测和审计程序，以评估和缓解人工智能系统中的偏见。

人工智能隐私和数据保护

1.遵守数据保护法规和最佳实践，保护个人数据免受人工智能处理的侵犯。

2.确保人工智能系统收集和处理数据的方式透明、公平和合法的。

3.为个人提供访问和控制其个人数据的能力，包括请求更正或删除的权利。

人工智能与人类价值观的一致性

1.探索人工智能与人类价值观之间的一致性和紧张关系，例如隐私、自主权、公正和可持续性。

2.促进对话和辩论，以塑造人工智能的未来发展方向，确保其与人类价值观保持一致。

3.鼓励通过教育、培训和公众参与来提高对人工智能伦理影响的认识和理解。伦理规范人工智能治理行为

引言

人工智能（AI）在数字治理中的应用日益广泛，但也带来了伦理和合法性方面的挑战。建立明确的伦理规范至关重要，以确保人工智能治理行为符合社会价值观和道德原则。

伦理规范的必要性

伦理规范为人工智能治理行为提供指导，确保其符合道德准则和社会的共同利益。这些规范有助于：

*保护个人隐私和数据安全

*防止歧视和偏见

*促进问责和透明度

*尊重人类尊严和自主权

伦理规范的内容

国际组织和各国政府已经提出了多项伦理规范，以指导人工智能治理行为。这些规范通常包括以下原则：

*公平性：人工智能算法应当不偏不倚，不歧视任何个人或群体。

*透明度：人工智能系统的运作方式应当是透明的，公众能够理解其决策过程。

*问责制：应当明确人工智能决策的责任方，以确保决策的可追溯性和可解释性。

*安全性和保障：人工智能系统应当设计得安全可靠，防止恶意使用或未经授权的访问。

*人类中心：人工智能应当以人为本为设计原则，尊重人类的价值观和尊严。

伦理规范的实施

有效的伦理规范实施涉及多方利益相关者的合作：

*政府：制定和执行法律法规，确保人工智能治理符合伦理原则。

*企业：将伦理规范纳入人工智能产品和服务的设计、开发和部署中。

*学术界：开展研究，探索人工智能伦理规范并提供指导意见。

*非营利组织：倡导人工智能伦理实践，监督企业和政府的合规行为。

*公民：通过参与公共咨询和意识提升活动，提升对人工智能伦理的认知和参与度。

挑战

实施人工智能伦理规范面临以下挑战：

*算法偏见：人工智能算法容易受到偏见数据和不当训练的影响。

*黑匣子效应：某些人工智能系统难以解释其决策过程，导致缺乏透明度和问责制。

*责任分散：在涉及多个利益相关者的复杂人工智能系统中，责任可能难以明确。

*缺乏执法：对违反人工智能伦理规范的行为缺乏明确的惩罚措施或执法机制。

结论

建立明确的伦理规范对于确保人工智能治理行为符合道德准则和社会的共同利益至关重要。通过多方利益相关者的合作和持续努力，可以有效实施这些规范，并构建一个负责任和以人为本的人工智能治理环境。第六部分确保人工智能治理的透明度与可解释性确保人工智能治理的透明度与可解释性

透明度

透明度是人工智能治理的关键原则，它涉及以下方面：

*算法可及性：公开人工智能算法的详细信息，包括其设计、训练数据和决策规则。

*决策流程披露：明确人工智能系统如何做出决策，包括输入、评估标准和输出。

*影响评估：公开披露人工智能系统对社会、经济和环境产生的潜在影响。

*审计：定期对人工智能系统进行独立审计，以确保其符合道德和法律标准。

*公众参与：鼓励公众参与人工智能治理的制定和实施过程。

可解释性

可解释性是指非技术人员也能理解人工智能系统决策的原因。这是人工智能治理的关键要素，因为它涉及以下方面：

*解释性算法：开发能够生成人类可读解释的算法，说明其决策背后的推理过程。

*辩论框架：建立清晰的框架，使利益相关者可以在人工智能决策上进行质疑和讨论。

*可视化工具：使用可视化工具来解释人工智能系统的决策过程，使其更容易理解。

*用户反馈：收集用户对人工智能决策的反馈，以提高其可解释性和可接受性。

确保透明度和可解释性的具体措施

确保人工智能治理的透明度和可解释性需要采取多项具体措施，包括：

*法规和标准：制定法律和行业标准，要求人工智能系统达到一定的透明度和可解释性水平。

*技术开发：投资开发能够提高人工智能系统透明度和可解释性的技术。

*教育和培训：对利益相关者进行人工智能透明度和可解释性的教育和培训。

*文化变革：培养一种开放性和问责的文化，鼓励对人工智能系统进行审查和质疑。

*多利益相关者参与：让来自不同背景和观点的利益相关者参与人工智能治理，以确保透明度和可解释性。

透明度和可解释性的好处

确保人工智能治理的透明度和可解释性具有以下好处：

*增强信任：通过公开人工智能系统的信息，可以建立对人工智能的信任和信心。

*提高责任：明确人工智能系统决策背后的推理过程，可以提高决策者的责任感。

*促进创新：透明度和可解释性鼓励研究和开发更道德和负责任的人工智能系统。

*社会效益：公开人工智能系统对社会的影响，可以促进对话并促进负责任的使用。

*法律合规：遵守透明度和可解释性标准，可以帮助组织避免法律和声誉风险。

结论

透明度和可解释性是人工智能治理的关键原则。通过确保人工智能系统的信息公开并易于理解，我们可以建立信任、提高责任、促进创新并最大化人工智能的社会效益。采取具体措施，制定法规、开发技术、进行教育和文化变革，多利益相关者参与，对于确保人工智能治理的透明度和可解释性至关重要。第七部分公众参与人工智能治理决策关键词关键要点公共参与人工智能治理决策

1.多元化参与：建立广泛而包容的参与机制，确保不同利益相关者（公众、专家、行业代表等）都能参与决策制定过程。

2.透明和问责：制定明确的程序，确保决策过程的透明度，并建立问责机制，促进决策者对公众负责。

教育和赋权

1.公共教育：提高公众对人工智能及其在社会中应用的认识，培养对人工智能能力和局限性的批判性理解。

2.能力建设：为公众提供参与人工智能治理决策所需的技能和知识，包括数字素养和批判性思维能力。

包容性设计

1.无障碍设计：确保人工智能系统和平台是包容的，可供所有人访问，包括残障人士和弱势群体。

2.算法透明度：揭示人工智能算法的工作原理，促进公众对人工智能决策的理解和监督。

监管和执法

1.基于风险的监管：制定基于风险的监管框架，根据人工智能系统的潜在影响和危害确定适当的监管措施。

2.执法和处罚：建立有效的执法机制，对违反人工智能治理规则的个人和组织进行问责。

国际合作

1.全球对话：参与国际论坛，促进不同司法管辖区之间关于人工智能治理的对话和经验共享。

2.共同标准：制定全球认可的标准，指导人工智能的负责任开发和使用。

持续评估和改进

1.持续监测：建立机制，定期监测人工智能治理措施的有效性，并根据需要进行调整。

2.公众反馈：收集公众对人工智能治理的反馈，以识别需要改进的领域并促进决策的灵活性。公众参与人工智能治理决策

为了建立对人工智能治理决策的信任和合法性，公众的参与至关重要。以下是公众参与机制在人工智能治理决策中的作用：

1.提升决策透明度和问责制

公众参与有助于提高人工智能治理决策的透明度和问责制。通过提供决策过程、依据和结果的信息，公众可以了解和监督决策的制定。这促进了决策的合法性，因为它建立在公众知情和认可的基础之上。

2.纳入多样化视角和价值观

人工智能治理决策涉及广泛的社会、经济和伦理问题。公众参与确保了不同利益相关者和公众的声音被听到和考虑在内。这有助于制定考虑到广泛价值观和优先事项的包容性决策。

3.培养信任和社会接受度

公众参与通过赋予公众对决策过程的参与感，培养了对人工智能治理决策的信任和社会接受度。当公众感到自己是决策过程的一部分时，他们更有可能接受和遵守所做出的决定。

4.识别和解决潜在风险

公众参与为识别和解决人工智能部署中的潜在风险提供了机会。通过与公众协商，决策者可以更好地了解公众对人工智能技术的担忧和期望。这可以帮助他们制定更具包容性和预防性的治理措施。

5.促进协作和创新

公众参与为政府、行业和公民社会之间的协作和创新提供了平台。通过参与对话和协商，这些利益相关者可以共同制定平衡人工智能技术进步与社会价值的解决方案。

参与机制

公众参与人工智能治理决策可以通过以下机制实现：

1.公共听证会和磋商

公共听证会和磋商为公众提供了直接参与决策过程并表达意见的机会。这些机制使决策者能够收集公众反馈，了解他们的担忧和期望。

2.公民小组和咨询委员会

公民小组和咨询委员会由代表公众的个人组成。他们参与决策过程，提供建议并代表公众利益。

3.在线平台和社交媒体

在线平台和社交媒体为公众提供了一个参与决策过程并在决策制定中发表意见的空间。这些平台促进了公众对话和协商。

4.教育和宣传活动

教育和宣传活动提高公众对人工智能及其对社会的影响的认识。通过增强公众的知识，他们可以更有能力参与决策并表达他们的担忧。

5.影响评估和公众意见调查

影响评估和公众意见调查有助于了解公众对人工智能治理决策的态度和偏好。这些工具收集数据并提供决策者在制定决策时考虑的重要见解。

结论

公众参与对于建立对人工智能治理决策的信任和合法性至关重要。通过纳入多样化的视角、提高透明度、促进协作和创新，公众参与确保了决策反映社会价值观，并得到公众的广泛接受和支持。第八部分数字治理中人工智能信任与合法性的持续优化关键词关键要点风险评估和缓解机制

*建立全面的风险评估框架，识别和评估人工智能系统在数字治理中的潜在风险。

*制定风险缓解机制，包括技术措施（如安全防护、数据加密）、组织措施（如责任明确、培训计划）和法律措施（如监管、合规指南）。

*持续监控和评估风险，根据需要调整风险评估框架和缓解机制，以确保人工智能系统的安全和可靠使用。

透明度和可解释性

*促进人工智能系统的透明度，让利益相关者理解其运作方式、决策过程和潜在的影响。

*开发可解释性技术，允许用户理解人工智能系统做出的决策并评估其合理性。

*鼓励人工智能供应商提供清晰易懂的文档，阐明其算法和数据使用实践。

责任框架

*建立明晰的责任框架，明确人工智能系统决策的责任归属。

*探索不同的责任分配模型，例如产品责任、行为责任和严格责任，并确定最适用于数字治理中的人工智能系统的模型。

*考虑引入保险等机制，以减轻因人工智能系统失误而产生的潜在责任。

监管和合规

*制定针对数字治理中人工智能系统的具体监管框架，涵盖安全、隐私、透明度和责任等方面。

*鼓励国际合作，共同建立全球监管准则和标准，促进人工智能的跨境使用。

*定期审查和更新监管框架，以跟上人工智能技术的发展和新的应用场景。

社会伦理影响

*考虑人工智能系统在数字治理中的社会伦理影响，例如偏见、歧视和对就业的影响。

*开展伦理评估，识别和解决人工智能系统可能带来的潜在负面社会影响。

*促进公众对话和参与，收集关于人工智能系统伦理使用的意见和担忧。

技术发展和创新

*持续探索和开发新的人工智能技术，以提高其安全性、可解释性和责任感。

*鼓励研究和创新，推进人工智能技术在数字治理中的前沿应用。

*关注人工智能技术与其他新兴技术（如物联网、大数据）的融合，并研究其对信任和合法性的影响。数字治理中人工智能信任与合法性的持续优化

前言

人工智