该研究探讨了社会技术话语中的关系问题，即语义模糊、概念之间缺乏明确关系和不同的标准术语这些根本本体论问题。作者提出了一个概念框架来组织概念，包括操作性，认识论和规范方面，以帮助开发适当的指标、标准和机制，促进机构 AI 系统的研究和采用。

Mar, 2023

介绍利用自然语言和可编程代码同时表达政策的全球数字政府倡议，以及用 AI，自然语言处理和知识图谱缩短从政策文档到可执行决策模型的路线的方法。使用 AI 可帮助政府机构和政策专家扩大人可读和机器可执行政策规则的生产，同时提高透明度，可解释性，追溯性和决策的问责性。

Nov, 2022

本文分析了人工智能治理的技术解决方案，提出了一个分类目录，分为四个领域：探索伦理困境、个体伦理决策框架、集体伦理决策框架和人工智能交互中的伦理问题，并讨论了面向成功将伦理人工智能系统整合到人类社会的未来研究方向。

Dec, 2018

公共部门使用人工智能的情况在过去十年中悄然上升，但直到最近，对其进行规范的努力才进入文化潮流。本文通过研究巴西、新加坡和加拿大的官员，总结了监管政府人工智能使用的经验教训，提出了改进途径，着重讨论了技术专长、风险框架和透明度三个关键问题。

Apr, 2024

人工智能技术快速发展，已经在艺术创作、文字生成和编程等多个领域带来深刻变革，然而，智能技术的出现也在挑战人类的治理能力以及智能技术自身的治理问题。本文基于机器学习算法，通过分析人类治理人工智能的方式，探讨了人工智能接管人类的可能性，提出了人工智能治理的思路及建议。

May, 2023

研究表明，围绕着五个伦理原则（透明度、正义与公平、非恶意行为、责任和隐私），出现了全球一致性的道德人工智能共识，提出了相关的指导原则和技术标准，同时应该充分融合伦理分析和实施策略的努力。

Jun, 2019

这项研究回顾了在过去两年中发表在 ACM 数字图书馆和 IEEE Xplore 会议记录中的研究论文，以自然语言处理 (NLP) 和文本挖掘 (TM) 的基本概念为支持，旨在了解公共部门中数据隐私、伦理、可解释性、可解释性、可信度和公平性等方面的见解，结果显示公平性是最常见的关注点，数据隐私是最不突出的主题，而可信度最突出，最后，也有可能获得关于 A.I. 在公共部门应用中的这些问题的有益见解。

Jul, 2023

为了实现人工智能的潜在益处并减轻潜在风险，有必要制定一个符合伦理和基本人类价值的治理框架。本文提出了一个多级治理方法，涉及政府、企业和公民三个相互依赖的利益相关者群体，通过信任的维度（如能力、诚信和善意）来研究它们之间的相互关系。通过将治理水平与人工智能的信任维度相结合，提供了可用于进一步增强用户体验和指导与人工智能相关的公共政策的实用见解。

Jul, 2023

本文对人工智能伦理学的现状进行了批判性分析，并认为基于原则性伦理准则的这种治理形式不足以规范人工智能行业及其开发者。建议通过对人工智能相关专业人员的培训过程和增加对其行业的监管来实现根本性变革。为此，建议法律应从生物伦理学中获益，并将人工智能伦理学的探索成果在法律条文中加以明确规范。

Oct, 2022

本文探讨如何规范人工智能系统，研究发现通过两个公共部门采购清单可标识现在和未来技术创新方面的人工智能是否符合规定要求，并且确认需跨学科合作来满足某些要求。

Jun, 2023