人工智能可信监管
治理重点实验室

致力于构建人工智能可信体系,推动AI技术健康发展,保障AI应用安全可控,促进人工智能产业规范有序发展。

研究人员 研究人员 研究人员
+12

汇聚顶尖AI治理专家团队

30+ 研究人员

人工智能可信监管

关于实验室

人工智能可信监管治理重点实验室是国内领先的AI治理研究机构,致力于推动人工智能技术的可信发展与安全应用。

实验室环境

国家级重点实验室

2022年获科技部批准建设

实验室简介

人工智能可信监管治理重点实验室依托国内顶尖高校和科研机构,聚焦人工智能可信性、安全性和监管治理等关键问题,开展前沿理论研究和技术创新。

使命愿景

构建人工智能可信体系,引领AI治理技术创新,推动AI产业健康发展,为国家AI战略提供科技支撑。

依托单位

实验室由清华大学、北京大学、中国科学院等多家顶尖科研机构联合共建,汇聚国内外AI治理领域顶尖专家。

合作网络

与国内外50+高校、研究机构和企业建立战略合作关系,形成产学研用协同创新平台。

50+

科研项目

120+

学术论文

30+

专利成果

研究方向

实验室围绕人工智能可信监管治理的核心科学问题,开展多维度、跨学科的前沿研究。

算法透明度与可解释性

算法透明度与可解释性

研究AI算法的可解释性理论与方法,开发算法决策过程可视化工具,提升AI系统的透明度和可信度。

  • 可解释AI模型设计
  • 算法决策可视化技术
  • 模型行为溯源方法
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AI公平性与偏见治理

AI公平性与偏见治理

研究AI系统中的公平性度量方法,开发偏见检测与消除技术,构建公平、包容的人工智能系统。

  • 公平性度量理论与指标
  • 算法偏见检测技术
  • 公平性优化算法
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AI安全与鲁棒性

AI安全与鲁棒性

研究AI系统的安全漏洞分析方法,开发对抗性攻击检测与防御技术,提升AI系统的鲁棒性和抗干扰能力。

  • 对抗性样本检测与防御
  • AI系统漏洞挖掘技术
  • 鲁棒性强化算法
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AI伦理与治理框架

AI伦理与治理框架

研究人工智能伦理原则与规范,构建AI治理框架和标准体系,为AI技术健康发展提供政策建议。

  • AI伦理原则与准则
  • 治理框架与标准体系
  • 政策制定与实施路径
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AI问责与责任机制

AI问责与责任机制

研究AI系统的责任划分与追溯机制,建立AI行为审计与问责体系,明确AI应用的法律责任边界。

  • 责任划分理论与模型
  • AI行为审计技术
  • 法律责任边界研究
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AI监管技术与工具

AI监管技术与工具

研发AI监管技术与工具,构建AI风险评估与预警系统,为监管机构提供智能化监管解决方案。

  • AI风险评估模型
  • 实时监控与预警系统
  • 监管辅助决策工具
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研究团队

实验室汇聚了国内外AI治理领域的顶尖专家学者,形成了一支结构合理、创新能力强的研究团队。

学术委员会

张明教授

张明 院士

学术委员会主任

清华大学 计算机科学与技术系

李华教授

李华 教授

学术委员会副主任

北京大学 人工智能研究院

王强研究员

王强 研究员

学术委员会委员

中国科学院 自动化研究所

赵敏教授

赵敏 教授

学术委员会委员

复旦大学 计算机科学技术学院

核心研究团队

刘伟教授

刘伟 教授

实验室主任

研究方向:算法透明度与可解释性

清华大学计算机科学与技术系教授,博士生导师,主要研究领域包括可解释AI、机器学习安全等。

陈静教授

陈静 教授

实验室副主任

研究方向:AI伦理与治理框架

北京大学哲学系教授,博士生导师,主要研究领域包括科技伦理、人工智能治理等。

赵刚研究员

赵刚 研究员

研究骨干

研究方向:AI安全与鲁棒性

中国科学院信息工程研究所研究员,主要研究领域包括AI安全、网络安全、对抗性机器学习等。

学术成果

实验室在人工智能可信监管治理领域取得了一系列重要研究成果,发表高水平学术论文120余篇,申请专利30余项。

代表性学术论文

论文封面
期刊论文 IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2023

A Framework for Ethical AI Governance: Principles, Implementation, and Challenges

本文提出了一个全面的AI伦理治理框架,包括核心原则、实施路径和面临的挑战,为AI技术的负责任发展提供了理论指导。

陈静, 刘伟, 张明 影响因子: 8.765 被引量: 245
论文封面
会议论文 NeurIPS, 2022

Interpretable AI: A Unified Framework for Explaining Black Box Models

本文提出了一个统一的可解释AI框架,能够为各种黑盒模型提供全面、可靠的解释,有效提升了AI系统的透明度。

刘伟, 赵刚, 王强 最佳论文提名 被引量: 312
论文封面
期刊论文 Journal of Machine Learning Research, 2023

Fairness in AI: A Comprehensive Survey of Metrics, Algorithms, and Datasets

本文系统综述了AI公平性研究领域的度量指标、算法和数据集,为构建公平的AI系统提供了全面的技术参考。

李华, 赵敏, 陈静 影响因子: 6.231 被引量: 187

专利成果

发明专利

一种基于可解释AI的算法决策透明度评估方法

本发明提供了一种基于可解释AI的算法决策透明度评估方法,能够量化评估AI系统的决策透明度,为AI监管提供技术支持。

刘伟, 赵刚 2023.05.12
专利号: ZL202210123456.7
发明专利

一种AI系统偏见检测与消除方法及装置

本发明提供了一种AI系统偏见检测与消除方法及装置,能够自动检测AI系统中的偏见并进行有效消除,提升AI系统的公平性。

李华, 赵敏 2023.02.28
专利号: ZL202210789012.3
实用新型专利

一种AI监管数据采集与分析装置

本实用新型提供了一种AI监管数据采集与分析装置,能够实时采集和分析AI系统运行数据,为AI监管提供数据支持。

王强, 刘伟 2022.11.15
专利号: ZL202220123456.7

联系我们

如果您对我们的研究工作感兴趣,或希望开展合作研究,请通过以下方式与我们联系。

联系方式

实验室地址

北京市海淀区中关村南大街5号清华大学计算机科学与技术系

联系电话

+86 10-12345678

电子邮箱

contact@airglab.edu.cn

工作时间

周一至周五: 9:00 - 18:00

周六、周日及法定节假日休息

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