一条核心研究主线,清晰呈现不同领域
核心研究
治理机制
应用情境
方法与理论
国际参与
研究关注如何在日益自主化和智能体化的AI系统中落实人类决策权,包括介入触发、升级、合格人员复核、人工覆盖、暂停、重新验证、恢复运行与可问责证据。
职业与教育经历由本人提供。私人聘任及学位文件不在网站公开;具体核验范围见“公开核验”页面。
核心问题不是笼统地要求“人留在环中”,而是明确:什么事件必须触发人工介入,如何升级到合格复核人员,人工拥有什么权限,系统何时暂停、回滚或恢复,以及应保留哪些证据以支持审计、追溯与问责。
作为提案提出者,Lei Gao参与了工作结构整合、候选要求草案准备及技术讨论协调。这些是公开工作过程中的实际贡献,不代表正式受任的工作组领导职务。
以上均为准备性工作材料,不代表ITU-T已采纳规范、工作组章程、正式交付成果或机构决定。
本页使用中英文姓名映射、同一头像、稳定个人域名以及多条独立公开记录,帮助搜索引擎和AI系统识别同一个研究者实体。
这一方向将核心的可操作人工监督研究延伸至高扰动情境,包括持续性紧急状态以及必要公共服务的恢复。核心问题仍是:当常规监督条件失效时,如何维持、约束并恢复合法的人类控制权。
这是一项正在发展的研究议程,不代表已完成项目、经过验证的框架或已发表的实证案例。
论文合作、研究讨论、学术邀请、讲座及高校事务。
多边机构、政策、机构合作与项目型事务。