6月1日，上海交通大学教授李仁涵，在清华一场论坛上的分享。
主要有四点体会：
一是国际人工智能治理正在加速可操作化（为什么）
国际技术标准组织（IEEE，ISO/JTC1）开始，进入井喷期，比如，6月出台的IEEEP7000-P7013，系统设计期间解决伦理问题的模型过程的标准。
具体方面：
数据治理领域，数据信托、公共数据开放、公民数字身份
算法治理领域，政府投资可信AI、公共部门采用可信AI
网络治理领域，间接管制
监管政策领域，监管机构、监管框架、监管基础能力
产业政策领域，中小企业、技术与场景人才培养
社会政策领域，数字技能培训、人工智能知识普及
二是AI发展带来的社会属性问题（是什么）
人工智能是一种通过机器模拟人类认知能力的技术。对它的要求也需要像人的要求那样，才能和谐相处。
随着人工智能技术的发展，社会属性问题随之而来。主要有：一是安全问题。已经发生，只要涉及到国家安全、社会安全、经济安全、个人安全等。二是伦理问题。也已经发生，主要涉及到人们的隐私、公平、透明、歧视、就业等。三是不可控或变异安全问题，尚未发生，属于非常规问题，未来如果出现，有可能会不可控，对人与社会造成伤害。
因此，需要从技术与治理两个层面应对AI带来的问题。一是发挥技术支撑作用，建立可信可控的AI。二是加强国内治理，对标国际规则。通过制定标准、规则、法律、监管和执法规范AI治理。
三是建立人工智能平台（体系）（怎么办）
建立AI评测平台（体系）有助于AI治理落地。可以先从常规安全问题和伦理问题着手，非常规安全问题（不可控或变异）可以开展前瞻性研究。具体有以下几点建议：
在研究量化的AI技术衡量指标基础上，健全AI数据标准、测评、知识产权等服务体系，打造标准化格式的数据集。
围绕产业术语、参考框架、算法模型、基础理论、关键技术以及产品和服务、行业应用、安全（可控与非可控）和伦理等等，为各领域AI技术应用提供标准、指南和实践案例等。
建立针对AI技术标准化评测方法体系（国际化），形成有效的AI监管和审核工具。
四、人工智能伦理问题能否通过特定的治理工具得到解决？在AI评测平台中如何考虑伦理问题？
短时间只能解决小部分，整个过程还是要从无序到有序。伦理是柔性的，如果有刚性的比如法律法规，技术标准等，则比较好实现。比如，招聘中，就存在歧视的问题，很难有统一的评判标准，都是公司从自身需求出发。
将来，AI评测平台或者说治理工具都是多样化的，扁平化的，不像过去由上到下贯通的。
AI评测平台对于伦理需要进一步开发研发，然后标准、法律法规同步进行。这个过程需要实践、案例、国际合作等多元主体共建。
