麻省理工学院
Social and Ethical Responsibilities of Computing (SERC)
美国 · PhD/Postdoc/Undergraduate
MIT SERC是MIT Schwarzman计算学院的核心跨学科倡议，研究计算技术（特别是AI）的社会与伦理责任。SERC将AI治理研究嵌入MIT的技术教育与研究体系，为AI对齐提供从课堂到政策的完整治理研究链条。
学术历史
SERC成立于2019年，随MIT Schwarzman计算学院（2019年成立，获Stephen Schwarzman 3.5亿美元捐赠）的建立而设立。SERC的建立回应了MIT对AI技术社会影响的系统性关注，将MIT在计算机科学领域的领导力与社会责任研究深度结合。MIT在技术伦理领域有长期积累：Judith Donath的社会计算研究、Harold Abelson的技术教育政策等。SERC将这些分散的研究力量整合为统一平台，并开发嵌入MIT课程体系的AI伦理教育模块。SERC同时与MIT CSAIL、MIT Media Lab等研究机构合作。
当前状态
SERC目前运营多个研究方向：AI伦理教育、算法公平性与问责、AI社会影响评估、AI政策研究等。SERC开发了面向MIT全体本科生的Computing Ethics课程模块，并设有Research Fellowship项目。SERC定期组织AI治理研讨会，并发布计算技术社会影响的研究报告。与MIT Technology and Policy Program (TPP)共享资源，培养技术与政策交叉人才。
实验室 / 研究中心
关键人物
David Kaiser
教授/SERC联合主任
科学史学家与物理学家，MIT科学史系教授。SERC联合主任，研究科学技术的社会责任与历史维度，为AI治理提供历史与制度视角。
Julie Shah
教授
机器人学与人类-AI协作研究专家，MIT航空航天系教授。研究工业机器人中的人机安全协作与AI决策透明性，将AI安全从软件扩展到物理系统。
Catherine D'Ignazio
副教授
数据可视化与数据 Feminism 研究专家，MIT Media Lab/城市研究系。研究数据中的权力结构与偏见，著有《Data Feminism》。
标志性成果
- 建立计算技术社会责任的系统化教育体系：将AI伦理嵌入MIT全课程
- 人机协作安全框架：从工业机器人到AI决策系统的安全设计原则
- Data Feminism研究框架：从性别视角审视数据与AI中的权力结构
- Schwarzman计算学院的跨学科治理范式：将AI治理研究嵌入技术教育核心
学术资源
证据
师资
8 位相关教师
知名：David Kaiser、Julie Shah、Catherine D'Ignazio、Judith Donath、Harold Abelson
研究产出
SERC关联研究者在AIES、FAccT、CSCW等会议持续发表AI伦理、治理与社会影响研究
就业去向
毕业生进入科技公司政策团队、政府机构、NGO，或学术界担任教职。部分进入MIT Technology and Policy Program深造
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