MDPI特刊征稿 可控与可靠的人工智能。期刊名：AI

　　 期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/ai

　　 随着人工智能技术在医疗健康、自动驾驶、金融决策及公共政策等关键领域的深度融合与应用，其系统的可控性与可靠性已上升为亟待解决的核心议题。当前，AI系统虽展现出卓越的性能，但在实际部署中仍面临透明度不足、决策难以追溯、对抗性攻击脆弱性以及价值对齐困难等严峻挑战。这些局限性不仅可能引发技术失效与安全风险，更会带来深刻的伦理与社会影响。因此，推动AI技术向更高阶的安全、稳健与可信方向发展，并建立与之匹配的伦理治理框架，已成为学术界与工业界的共同迫切需求。

　　 AI 邀请了北京邮电大学肖立教授等学者合作创建特刊Controllable and Reliable AI (可控与可靠的人工智能)。特刊旨在汇聚前沿研究，从理论架构、方法创新与实践应用等多个维度，系统探讨如何构建既高性能又具备透明性、可问责性并能契合人类价值观的AI系统。特刊力求为构建真正可控、可靠且负责任的人工智能提供坚实的学术支撑与实践指南。特刊包括但不限于以下主题：

　　 计算机视觉

　　 边缘计算

　　 基础模型

　　 一体化感知与通信

　　 物联网

　　 伦理与政策

　　 投稿截止日期：2027年1月31日

　　 客座编辑介绍

　　 客座编辑

　　 肖立教授

　　 个人简介：肖立，清华大学本科，美国加州大学博士，北京邮电大学特聘研究员，博士生导师。长期从事多模态跨尺度生物医学问题的建模计算研究工作，系统地解决了数据稀疏标注、域迁移、强干扰等非理想数据条件下的医学图像识别和多模态融合问题，提出了增强医学特征泛化性和鲁棒性的系列方法，取得了疾病诊断、病灶识别、影像报告生成、关键点检测等国际标准评测集上的领先性能。在MedIA，TMI，JCB，IJCAI等国际知名期刊和会议上发表论文40余篇，被同行引用近1800次。获得CCF项目-腾讯犀牛鸟项目优秀奖。

　　 研究领域：人工智能；医疗影像；AI+生物医学大数据

　　 特刊链接及二维码：

　　 https://www.mdpi.com/journal/ai/special_issues/CJNW8KG98V

　　 期刊简介：

　　 AI（ISSN 2673-2688）是一个国际性、跨学科的开放获取英文学术期刊，聚焦人工智能领域的前沿研究，广泛覆盖机器学习、自然语言处理、智能机器人等所有AI子方向。期刊现已被ESCI（Web of Science）、Scopus和DOAJ等权威数据库收录，并展现出强劲的学术影响力：最新影响因子已达6.5，年增长30%，在JCR计算机科学：跨学科应用和计算机科学：人工智能两个领域中均位列Q1；CiteScore为7.3，2025年SCImago期刊排名（SJR）亦位于人工智能领域Q1。诚邀广大研究者投稿原创论文、综述及快讯，共同推动AI学术创新。

　　 期刊主编: Prof. Dr. Kenji Suzuki, Tokyo Institute of Technology

　　 研究领域：machine learning; deep learning; artificial intelligence; medical image analysis; medical imaging; computer-aided diagnosis; signal and image processing; computer vision

　　
来源：AI