Mark Findlay教授的报告题目是Understanding AI Governance: What, Why, When, How，他从人工智能和数据治理是什么、人工智能治理面临的问题和挑战、可信性技术的评估、人工智能与数据治理中心（CAIDG）相关项目四个方面展开报告。

Mark Findlay教授先是对比介绍了情境方法中人工智能治理和大数据治理的整体性和相互操作性理解，如人工智能治理中的伦理后果、产品及解决方案、包容性设计、AI团队内部治理以及数据治理中的数据保护和隐私、数据质量、数据主体与数据主体之间的权力动态问题、数据收集问题等。他还介绍了CAIDG对人工智能治理研究的贡献，以及人工智能和数据治理是什么、目标、假设、结果等。其次，Mark Findlay教授介绍了人工智能和数据治理中的伦理挑战和数据相关的挑战，如算法黑箱问题、算法偏见、数据所有权、数据收集及使用方式等。随后Mark Findlay教授探讨了一种解决方案：社区中可信赖的人工智能。他介绍了可信AI的概念及欧盟关于可信AI的7个道德准则，并强调了社区中人工智能治理的“人治”理念。

最后，Mark Findlay教授介绍了CAIDG的目标，并从当地和国际的视角质疑了当下人工智能发展中的一些问题，比如：

全球道德倡议背后的发起人、动机和原则是什么？道德文件和声明真的会导致实践的变化吗？我们可以从新加坡对企业自律的依赖中学到什么？我们可以从正在进行的认证工作中学到什么？年轻的 Al 专业人士和项目团队告诉我们什么？

清华大学人工智能国际治理研究院人工智能国际学术交流项目主任于洋老师主持了本次论坛。在讨论环节，线上参会者与Mark Findlay教授积极互动，提出了很多有价值的问题。比如针对亚洲国家在人工智能治理方面的共同价值观是什么及亚洲视角在哪些方面比较特殊这个问题，Mark Findlay教授提出了人工智能治理的亚洲共识的概念。此外，与会者还就机器学习模型歧视问题、算法影响评估工具、不同文化下人工智能隐私治理问题展开了热烈的互动。