“全球数据区域化治理面临的挑战”子论坛嘉宾集体合照
随着人工智能、超语言技术等全球化数据驱动模式的不断深入发展，在全球化现实场景中，不同行为主体要如何有效合作，以确保区域性数据的价值独立性与完整性？
2023年10月27至29日，“上海论坛2023大会”在上海召开。期间，“全球数据区域化治理面临的挑战”子论坛于10月29日在复旦大学智库楼举行，旨在探讨面对以全球化方式大规模持续生成的形态复杂的数据，国家、企业、个人等各种行为主体如何合理地进行区域化治理，以有效地对抗平台垄断和数据霸权。来自世界各地的学者、专家齐聚一堂，分享各自对全球数据区域化治理的洞见。
论坛主席、复旦大学新闻学院周笑教授主持
复旦大学新闻学院教授周笑作为论坛主席致开幕词。她热烈欢迎嘉宾的到来，并强调Web 3.0到来之际全球数据区域化治理的重要战略意义及其在跨领域余促进价值创造的关键作用，她期待这次论坛能为全球数据治理问题提供新的见解和解决方案，希望在国际合作的框架下，推动全球数据治理更高效、有序地发展。
清华大学沈阳教授作报告
清华大学教授沈阳以“AI偏见、AI幻觉、AI共识与AI评测的多维角度”为题作主旨演讲。他认为，当今强调AI能力的同时，需努力消除AI偏见、减少AI错误、凝聚AI共识，通过对AI中的价值观体系进行动态的和持续的评测，引导AI健康地走向更远的未来。
上海树图区块链研究院，研究总监杨光作报告
上海树图区块链研究院的研究总监杨光作题为“区块链在人工智能时代全球数据治理体系中的作用”的主旨演讲。他从区块链角度，思考并阐述了区块链在全球数据治理中的前瞻性战略作用。他认为，通过数据加智能合约，能够以区块链技术解决数据确权和数据保护问题。
同济大学法学院黄锫教授作报告
同济大学法学院教授黄锫带来题为“数据确权的法律问题”的主旨演讲。他认为，法律应当明确即使进入到公共领域，数据持有者应始终享有相应的数据删除权，以切实保护信息主体的权益，激励数据的持有者持续生产数据集，并通过赋予相应独占使用权有效期的方式予以激励，以使数据的使用趋向于盗用最大化，即有效期届满后大量数据可以进入公共领域供其他人使用。
南加州大学安纳伯格分校G.Thomas Goodnight教授作报告
南加州大学安纳伯格分校教授，复旦学者G.Thomas Goodnight作题为“AI Personalization, Image Drivers, Middle Market Mediators: A Values Discussion”的主旨演讲。他认为，AI为大家带来很多机遇，其中包含各种不同的竞争模式，我们不需要去选择其中一个完美定义，而需转变思路，把不同的东西混合在一起，并以创新性过程带来创新性结果，虽然有时会出现一些混乱，但恰恰是这些混乱能在未来带来有益的新变革。
复旦大学计算机学院肖仰华教授作报告
复旦大学计算机科学技术学院教授肖仰华作题为“通用人工智能时代的数据治理：机遇与挑战”的主旨演讲。他认为，大模型如今已具备强大的能力，带来了人类历史上第一次知识与学习的元革命。人工智能时代出现的一系列社会问题或多或少都涉及数据治理，要解决问题，将涉及一个包含众多因素的系统工程，要注重以人为本，做好大数据、大模型的数据治理协同问题。
泰国朱拉隆功大学Viroj Wiwanitkit教授作报告
泰国朱拉隆功大学教授Viroj Wiwanitkit作题为“AI and IC: International Concern on Applied Informatics and Computational Technology for Infectious Disease Management”的主旨演讲。他以AI技术在生物信息技术应用为切入点，通过介绍AI在新冠疫情防治中的应用，强调对重大流行病进行社会化管理时，必须具备综合性视角，展开综合性管理，将生态系统、公共护理、文化、政治、规划、经济等相关要素纳入考虑，综合运用多种技术和工具对新的疾病进行公共管理。
华东政法大学的侍孝祥副教授作报告
华东政法大学副教授侍孝祥作题为“人工智能知识生产革命与著作权制度的重塑”的主旨演讲。他提出并描述了著作权在人工智能时代面临的关键挑战，强调保护人的自主能动性，不让其在科技洪流中迷失，应是全世界科技监管和法律监管的基本共识。
与会嘉宾围绕人工智能时代全球化数据的区域化治理中的热点与难点展开圆桌讨论。针对如何更好地控制AI的输入与输出，及如何创新相关法规和治理手段，大家表示要面向公众开展AI教育，引导公众了解AI的能力，与AI做朋友，同时警惕AI的潜在风险，强调只有技术与法治高度同步，才有可能将AI控制在安全、可控边界范围内。
会上，与会嘉宾共同签署了《全球数据区域化治理的国际联合宣言》。
