简介
2026年7月17日，习近平总书记在世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上的主旨讲话，指出人类不得不直面时代之问：当机器开始思考，人类如何与之相处？当算法参与决策，安全如何保障？当技术挑战伦理，治理如何跟上？当鸿沟不断拉大，普惠如何实现？这些问题需要国际社会深入思考、共同作答。论坛围绕"共处·安全·治理·普惠"四个维度展开研讨，邀请来自人工智能伦理、公共政策、教育等交叉领域的学者，探讨人机关系的边界与秩序、智能决策的安全保障、伦理治理的制度供给、智能红利的普惠共享等关键问题。力求凝练共识、厘清分歧，共同推动人工智能伦理与治理研究，助力构建以人为本、向上向善的人机共生新秩序。
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人员
主席
- 吴飞 · 浙江大学
嘉宾
- 张圣宇 · 浙江大学
- 郭耀 · 北京大学
- 李超 · 上海交通大学
- 苗嘉旭 · 哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
- 林俊宇 · 复旦大学
报告安排
人工智能时代计算机伦理学教育的一些思考
郭耀 · 北京大学
简介
人工智能技术的迅猛发展，在带来巨大机遇的同时，也引发了算法偏见、隐私侵犯、责任归属等严峻伦理挑战。本报告探讨在AI时代背景下，计算机伦理学教育应如何革新，将新兴技术（如深度学习、大数据）的伦理困境深度融入课程体系，以培养兼具精湛技术能力与高度伦理责任感的未来科技人才，引导技术向善。报告结合作者翻译的计算机伦理学教材（《火的礼物（第5版）》）与北大的相关教学实践，介绍计算机伦理学教育遇到的挑战与对策。
人机和谐发展的框架规则思考
李超 · 上海交通大学
简介
本次报告思考未来如何促进人与技术和谐共生，主要类比计算机系统结构研究视角。具体来说，尝试把计算伦理看作一门关于人机耦合大系统的接口设计与交互运行的艺术和方法的学科，剖析技术向善所需的框架规则。
生成式视觉模型的隐私安全
苗嘉旭 · 哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
简介
生成式视觉模型如Diffusion Models极大促进了AIGC产业的发展，同时也带来了新的隐私安全问题。生成式视觉模型隐私风险主要来源于三个方面，首先是分布式训练，多个机构进行联合训练有可能造成数据泄漏问题；二是模型攻击，包括模型的反演攻击、后门攻击等；三是GAN、Diffusion Models等生成式模型，可以直接对训练数据进行重现，引发隐私风险。本次报告从这三个层面介绍了AIGC时代的数据隐私保护方法与策略，包括模型层面的记忆缓解训练策略、针对Diffusion Models联邦学习后门攻击以及数据层面的噪声保护等。
价值对齐：共识的幻觉？
林俊宇 · 复旦大学
简介
价值对齐常被包装为AI伦理的"标准答案"，但谁有权定义"价值"？不同文化、阶层、个体间的价值排序本就充满张力。当我们谈论对齐时，往往是在用局部共识遮蔽深层分歧——对齐的不是价值，而是权力的边界。本报告指出价值对齐的困境不在于技术不可达，而在于共识本身就是一种幻觉——我们真正需要的或许不是"对齐"，而是对分歧的容纳机制。