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人工智能时代的科学:知识、数据和信任


国际科学理事会和ISC数据委员会

会话216

星期二, 7 七月 2026 17:00–17:45 (UTC+02:00) 物理(现场)和虚拟(远程)参与 A室, 国际电联塔楼 互动环节
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物理(现场)和虚拟(远程)参与


背景
人工智能正在重塑科学事业,但目前的治理讨论对人工智能对科学这一知识系统的系统性影响并未给予足够的重视。虽然多边论坛正在讨论人工智能的社会、经济、伦理和技术层面,但对科学知识生产、验证和共享的影响在很大程度上被忽视了。这种差距对于全球南方的科学机构和研究人员来说尤其严重,他们面临着明显的挑战:他们所在地区产生的公开可用的科学数据越来越多地被收集用于训练商业人工智能系统,而没有对等利益或保护科学主权的数据治理框架。

国际科学理事会的科学系统未来计划和研究中的人工智能披露计划,以及 CODATA 在 FAIR 数据和人工智能治理方面的工作表明,国际科学界已经开始解决这些问题。然而,这些举措仍然分散在各个机构网络中。WSIS论坛提供了一个重要的场所,以展示这一证据基础并将其与更广泛的数字治理对话联系起来,确保科学在负责任的人工智能发展中的利害关系被决策者和多边进程所看到。

会议主题
会议研究了三个相互关联的维度:(1)人工智能和知识生成——人工智能在研究中的自主角色如何影响科学方法以及谁算作知识生产者;(2)科学数据和人工智能模型——开放科学原则和数据主权之间的紧张关系,特别是对全球南方而言;(3) 可靠性和研究诚信——当人工智能生成的输出进入科学记录时,需要哪些治理机制。

相关项目和做法
会议借鉴了多项举措的证据:ISC在研究全球人工智能披露标准(温哥华标准)方面的工作;CODATA人工智能数据质量和治理工作组;以及全球南方科学系统围绕新兴技术驾驭公私合作伙伴关系的国家示例。这些举措为讨论需要何种规范、标准和框架提供了实际基础。

2025年后WSIS的愿景
WSIS承诺将科学作为全球公共产品(体现在有关电子科学的C7行动方面)必须不断发展,以解决人工智能在决定产生什么知识、由谁生产这些知识以及谁从中受益方面的作用。2025年后的WSIS应将科学研究界定位为人工智能治理的核心利益攸关方,确保关于数据治理(GDC目标4)和负责任的人工智能(GDC目标5)的讨论基于全球科学企业的需求和公平关切,特别是在全球南方。

小组成员
武科西·马里瓦特教授 ABSA UP 数据科学主席们 比勒陀利亚大学

Vukosi Marivate 教授是比勒陀利亚大学 AfriDSAI 主任和 ABSA UP 数据科学主席们。他领导社会影响数据科学,并共同创立了 Lelapa AI、Masakhane 和 Deep Learning Indaba,推动非洲人使用人工智能。


Marion Mercier 博士 科学预测集成经理 日内瓦科学与外交预测员(瑞士)

Marion Mercier 是 GESDA 科学突破雷达高级别审查的项目经理,她负责监督并促进 GESDA 科学预测工作的评估和战略制定。在此之前,她是惠康信托基金的研究经理,在那里她管理着广泛而多样化的研究组合,并领导了探索科学新兴融资机会的界定工作。


David Castle 教授 公共管理学教授 维多利亚大学(加拿大) 主持人

David Castle博士是维多利亚大学公共管理学院的科学、技术和创新政策教授。他的研究重点是生物多样性的社会经济方面,特别是自然资本核算以及遗传资源的获取和惠益分享。

他是加拿大首席科学顾问办公室的常驻研究员,就科学政策、开放科学、研究安全、主要研究基础设施和生物多样性提供建议。他是国际科学理事会世界数据系统(WDS)科学委员会的主席们。


Kamil Dziubek博士 大学助理 维也纳大学(奥地利)

我正在研究高压对物质的影响,从元素到蛋白质。我的研究旨在更好地了解极端条件下的化学,这通常超出了教科书上的知识,需要修改工作模型。
 


Moses Thiga 博士 信息通信技术总监 埃格顿大学

Moses M. Thiga 博士是 ICT 领域充满活力的领导者和研究员,目前担任埃格顿大学 ICT 主任以及萨凡纳数字研究所的创始人和执行董事。他拥有信息系统博士学位,在制定和实施ICT战略、监督项目和制定政策方面拥有丰富的经验。Thiga 博士还是欧洲商学院的兼职讲师,教授深度学习、数据科学和人工智能课程。


Alistair Nolan先生 高级政策分析师 OECD(法国)

阿利斯泰尔·诺兰(Alistair Nolan)是经合组织科学、技术和创新局的高级政策分析师。在加入经合组织之前,诺兰先生领导了一系列与联合国有关的分析和技术援助项目。在经合组织工作多年后,阿利斯泰尔一直参与技能和教育评估、创业、私营部门发展和政策评估方面的工作。Alistair目前正在协调经合组织(OECD)有关人工智能的各流程工作,并监督AI-WIPS项目下的人工智能传播工作。Nolan 先生监督了 2017 年出版物《下一次生产革命:对政府和企业的影响》的编写工作,该出版物研究了各种新兴技术、其影响和政策影响,并在 2017 年七国集团陶尔米纳行动计划开始时被引用。Nolan 先生领导了 2020 年出版物《科学、技术与创新的数字化:主要发展和政策》的工作,其中除其他主题外,还讨论了人工智能在先进生产中的作用。


Vanessa McBride 博士 科学总监 国际科学理事会 主持人

Vanessa 拥有南安普敦大学的天文学博士学位。她拥有超过 15 年的经验,包括在大学、研究基础设施和国际舞台上的科学促发展环境中担任各种领导职务。她从国际天文学联盟天文学促进发展办公室加入 ISC,在那里她弥合了学术天文学和发展社区之间的鸿沟。Vanessa 带来了对科学和社会的热情、来自全球南方的视角以及与 ISC 成员组织的联系。


主题
人工智能 数字化转型 新兴技术
WSIS行动专线
  • AL C2 logo C2。信息和通信基础设施
  • AL C3 logo C3。获得信息和知识
  • AL C4 logo C4。能力建设
  • AL C6 logo C6。有利环境
  • AL C7 E–SCI logo C7。 ICT应用:生活各个方面的收益-电子科学
  • AL C10 logo C10。信息社会的道德层面
  • AL C11 logo C11。国际和区域合作

C2(信息和通信基础设施):人工智能治理需要了解数据基础设施的存储地点、控制者、流动方式如何塑造不同地区的科学能力。
C3(获取信息和知识):开放科学原则与人工智能对科学数据的使用相互交织;治理框架必须在开放与公平控制和惠益分享之间取得平衡。
C4(能力建设):科学机构需要新的技能和治理能力来引导人工智能融入研究,特别是在南半球。
C6(有利环境):需要政策框架来支持负责任地在研究中使用人工智能,同时保护科学诚信和数据主权。
C7(ICT应用:电子科学):这是核心行动方针;本节会议直接探讨了人工智能作为一种新兴的信息通信技术如何重塑科学发现和研究系统的问题。
C10(信息社会的伦理层面):科学中的人工智能提出了关于研究伦理、问责制和公共利益的根本性问题。
C11(国际和区域合作):科学领域的公平人工智能治理需要多边合作和服务于所有区域的框架。

可持续发展目标
  • 目标4 logo 目标4:确保包容和公平的优质教育,并为所有人提供终身学习机会
  • 目标9 logo 目标9:建立有弹性的基础设施,促进可持续工业化和促进创新
  • 目标16 logo 目标16:促进公正,和平与包容的社会
  • 目标17 logo 目标17:振兴全球可持续发展伙伴关系

SDG 4(优质教育):人工智能在知识生产方面的作用影响着科学教育和研究培训的演变方式。
SDG 9(工业、创新、基础设施):科技创新越来越依赖人工智能;这一交叉点的治理塑造了全球的创新路径。
可持续发展目标16(和平、正义和强大的机构):研究诚信和值得信赖的知识是基于证据的决策的基础。
SDG 17(为实现总体目标结成伙伴关系):科技领域公平的公私伙伴关系取决于保护公共利益和全球南方公平的治理框架。

GDC 目标
  • 目标 1:消除所有数字鸿沟,加快实现可持续发展目标
  • 目标 4:推进负责任、公平、可互操作的数据治理方法
  • 目标五:加强人工智能国际治理,造福人类
链接

https://council.science/events/wsis-forum-2026/

https://council.science/our-work/science-systems-futures/