丁炳生

h1 人工智能伦理研究的新突破
h2 丁炳生教授的核心贡献
p 丁炳生教授在人工智能伦理领域的研究具有系统性
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li 提出"算法透明度三原则"：可解释性、可审计性、可追溯性
li 建立首个中文AI伦理评估框架（2021版）
li 发现深度学习模型的"黑箱悖论"现象
p 其研究成果被纳入《新一代人工智能伦理规范》国家标准
h3 关键论文目录
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li 《智能系统的道德责任边界》（《中国社会科学》2020.5）
li 《算法歧视的量化检测方法》（IEEE TPAMI 2022）
li 《人机协同决策的伦理冲突解决模型》（科学通报 2023.1）
h2 学术影响数据
p 截至2023年6月：
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td 研究被引次数：28,647次
td 国际会议报告：47场
td 产学研合作项目：33项
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td 核心团队规模：156人
td 研究生培养：217名
td 企业合作方：89家
p 主要学术观点：
em "人工智能伦理不是技术限制，而是价值导航"
strong 该研究已形成完整的理论-方法-应用闭环
h3 未来研究方向
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li 跨模态AI的伦理风险图谱
li 柔性自动化系统的责任分配机制
li 数字孪生技术的道德约束框架
p 丁炳生教授团队将持续推动AI伦理治理体系建设