人工智能必须具有包容性。我们认识到，在数据集和人工智能模型中，知识、文化遗产和文化价值的缺乏存在被滥用和歪曲的风险。我们重申构建合乎伦理的、透明的和负责的框架具有重要意义，例如联合国教科文组织提出的《人工智能伦理问题建议书》。人工智能系统的研发必须充分尊重各国语言、文化、种族、地理及人口多样性。我们为此应开展国际合作，来训练全面、多语种、包容的优质数据集，并培育本土人工智能人才。
必须着力减轻歧视性偏见。我们需要有力工具识别并减少错误及负面算法偏差，确保独立审计机制以维护公平，制定针对偏见风险的评估标准，避免歧视性和排他性现象。使用歧视性数据训练的人工智能系统，往往对女性、少数族裔、残障人士以及儿童、青少年、老年人等弱势群体影响最为严重。推动不同背景人员开展跨学科合作对制定标准、提升模型运行与输出的可解释性、制定切实可行的治理策略至关重要，有助于防范负面偏见，支持负责任、公平地开发人工智能系统。
必须将公共利益置于首位。我们将秉持以人为本的理念，构建和谐的人机交互关系，始终将人工智能作为提升人类自身能力的有力工具，确保人类对人工智能的最终控制权和监督权。我们将构建人类监督机制、提升人工智能决策透明度和健全有效的问责体系作为优先事项，以负责任且安全的方式推进技术研发与应用，降低相关风险，实现社会效益最大化。
必须坚持以事实为基础。人工智能生成的虚假文本、图像、音频及视频内容对信息真实性和完整性构成严峻威胁，可能引发舆论操控、社会动荡，影响公共机构公信力。我们将采取多维治理方式，提升信息完整性，强化媒体教育策略和地方传播工作，包括研发快速识别虚假信息和错误信息的工具，提升个体数字素养与批判性思维以增强网络内容鉴别力，制定明确的伦理准则与法规，在保护隐私权与数据安全的同时，满足人工智能在信息传播领域的开发和应用。
人工智能系统必须坚守安全与信任。我们认识到，需要实现人工智能安全、符合伦理、可信赖且负责任的发展，造福全人类。各国必须在遵循本国政策与安全考量的前提下，协同推动人工智能技术创新与可及性，同时应对人工智能技术引发的即时与长期风险。我们重申，携手应对并防范人工智能技术恶意应用的有关风险的重要性。应审慎设计人工智能系统及其他信息通信技术，使其能有效检测并防止技术滥用，例如欺诈、计算机攻击、网络犯罪或数据操纵等。
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