基于群智资源进行任务处理已成为一种基于互联网的新型计算模式,目标是通过汇聚群体智能实现复杂问题求解,其重要性得到学术界和工业界的广泛认可。然而,在动态开放的互联网环境中,参与者的动机、能力水平和投入时间等差异巨大,且受时间、环境和心理等多种因素影响,使得群智资源具有高度的自主性、不确定性和难控性,从而会导致任务处理的不可靠,因而质量保障成为群智系统面临的主要挑战之一。本讲座首先分析群智资源的特点和群智系统所面临的质量问题;其次将系统地介绍国际上针对众包、人本计算等群智系统中的质量保障方法,重点介绍面向群智任务处理的结果汇聚方法,主要包括各类投票和统计机器学习方法;最后,总结该问题面临的主要挑战和未来研究机会。