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

肖立 教授

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。

研究领域：人工智能、医疗影像、AI+生物医学大数据。

了解特刊详情：https://www.mdpi.com/si/235986

•  AI 期刊介绍

主编：Kenji Suzuki, Institute of Science Tokyo, Japan

期刊内容涵盖机器学习、自然语言处理、智能机器人等所有AI子领域。我们鼓励学者发表实验与理论成果，旨在推动学科创新。这本快速成长的期刊诚邀您的投稿，共同探索人工智能的无限可能。

2025 Impact Factor：6.5

2025 CiteScore：7.3

Time to First Decision：20.4 Days

Acceptance to Publication：5.6 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/ai

支持单位：