本书研究的核心问题是考察欧盟可信人工智能的顶层设计问题，即欧盟可信人工智能有哪些法律和战略依据，以及可信的实现路径。具体包括： 一是欧盟可信人工智能的理论基础，结合心理学、经济学、社会学等基础理论与信任理论等，分析并回答“可信”的由来及其发展脉络，以及人工智能语境下“可信”的角色、地位和影响； 二是战略、法律规制的范式变革及公私法规制情况，结合规制理论，分析并回答可信人工智能在欧洲战略中的发展、人工智能法律规制方法的探索、法律规制的发展历程、公法规制视角下《人工智能法》的立法进程与大模型监管、私法规制视角下的责任问题； 三是从人工智能的数据和算力组成部分的角度，结合实践案例，分析欧洲数据战略、数据立法与算力发展政策，回答人工智能相关的训练数据等的可信规制、绿色算力与能源法等问题。

苏苗罕系中国社会科学院法学博士，同济大学法学院副教授，上海市人工智能社会治理协同创新中心研究员，英国诺丁汉大学欧盟公共采购法项目访问学者；深度参与《能源法》《上海市人工智能产业发展条例》的起草；以风险监管为视角，在能源、气候变化和公共卫生领域发表相关论文，在欧盟人工智能、数据治理等领域撰写多篇决策咨询报告；出版皮尔斯《行政法》（三卷本）、《人工智能与法律高级导论》等多部译著。,王梦菲系上海赛博研究院研究员，曾在阿里巴巴淘天集团和理想汽车公司的数据合规团队实习，在上海市数据局数据安全与合规处挂职，现为德国莱比锡大学法学在读博士，博士论文选题为《欧盟可信人工智能的法律规制》。完成数字信任报告、上海市数据安全与合规“十五五”规划研究；深度参与《上海市数据产品知识产权登记存证暂行办法》《浦东新区公共数据授权运营管理办法》等地方立法的起草；合译《平等机器》一书和《自动化国家的行政法》等译文。