本篇推送轉(zhuǎn)載自中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)公眾號(hào)
人智協(xié)同推薦系統(tǒng)(Human-AI Collaborative Recommender Systems)是一個(gè)融合了計(jì)算機(jī)科學(xué),、人工智能、認(rèn)知科學(xué)和社會(huì)科學(xué)等學(xué)科的理論,、模型,、技術(shù)和方法的跨學(xué)科前沿領(lǐng)域，其目標(biāo)是通過(guò)結(jié)合人類(lèi)智能和人工智能的優(yōu)勢(shì),，揭示和解釋用戶與推薦系統(tǒng)之間的互動(dòng)和協(xié)作模式,，以解決推薦過(guò)程中的數(shù)據(jù)稀疏、可解釋性差,、泛化性弱,、隱私泄露等問(wèn)題，并通過(guò)研發(fā)和構(gòu)建能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)用戶期望價(jià)值目標(biāo)和增強(qiáng)決策能力的推薦系統(tǒng),，提供高質(zhì)量推薦和良好推薦體驗(yàn),，確保推薦系統(tǒng)對(duì)個(gè)體、群體和社會(huì)產(chǎn)生積極影響,。
在人智協(xié)同新范式下,，推薦系統(tǒng)由單向的人類(lèi)被動(dòng)接受，轉(zhuǎn)變?yōu)槿祟?lèi)-智能體協(xié)同探索,。在大模型,、AIGC等先進(jìn)AI技術(shù)的加持下，人智協(xié)同推薦系統(tǒng)已成為影響真實(shí)世界的復(fù)雜社會(huì)計(jì)算系統(tǒng),，深刻影響個(gè)體變遷,、群體演化和社會(huì)秩序，也極易帶來(lái)和加劇價(jià)值觀偏移,、人群偏見(jiàn),、隱私泄露等社會(huì)性問(wèn)題，如何確保人智協(xié)同推薦系統(tǒng)在提供個(gè)性化服務(wù)的同時(shí),，符合社會(huì)規(guī)則和個(gè)體規(guī)范,，提升公平和包容性已成為學(xué)界和業(yè)界關(guān)注的前沿問(wèn)題。
本次論壇匯集了來(lái)自學(xué)界和業(yè)界的人工智能,、CSCW與社會(huì)計(jì)算,、人機(jī)交互等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的知名專(zhuān)家學(xué)者，深入探討人智協(xié)同推薦系統(tǒng)在算法,、技術(shù),、系統(tǒng)架構(gòu)、用戶體驗(yàn),、倫理,、政策和實(shí)踐等方面的最新進(jìn)展和實(shí)際應(yīng)用,，旨在搭建一個(gè)交流與合作的平臺(tái),，促進(jìn)跨領(lǐng)域研究人員和從業(yè)者之間的互動(dòng),，推動(dòng)人智協(xié)同推薦系統(tǒng)的持續(xù)發(fā)展和廣泛應(yīng)用。
□ 論壇日程 □
□ 論壇主席及嘉賓介紹 □
論壇主席
盧暾
CCF杰出會(huì)員,、協(xié)同計(jì)算專(zhuān)委秘書(shū)長(zhǎng),，上海市計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)協(xié)同計(jì)算與信息服務(wù)專(zhuān)委會(huì)副主任、復(fù)旦大學(xué)教授,、計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院副院長(zhǎng)
復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授,。研究興趣包括社會(huì)與協(xié)同計(jì)算、人智協(xié)同與交互,、大模型智能體模擬推演,、領(lǐng)域大模型與應(yīng)用、群智協(xié)同與系統(tǒng),、數(shù)字社會(huì)智能治理等,。主持多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題,、863課題和上海市項(xiàng)目,。成果發(fā)表在CSCW、CHI,、UbiComp,、NeurIPS、WWW,、SIGIR,、IEEE TKDE、ACM TOIS等權(quán)威會(huì)議和期刊上,。常規(guī)擔(dān)任CSCW,、CHI等的AC，擔(dān)任多個(gè)國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)會(huì)議的PC/TPC Chair以及多個(gè)國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊的副主編和編委,。
論壇講者
張敏
CCF杰出會(huì)員,、CCF女工委主任，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授
國(guó)家高層次人才,。主要研究領(lǐng)域?yàn)樾畔z索與推薦,、用戶分析與建模?，F(xiàn)任國(guó)際頂級(jí)期刊ACM TOIS主編,。獲大川人才基金，IBM 2020 Global Faculty Award,，中國(guó)高校計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)優(yōu)秀教師獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃,，北京科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng),，中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)錢(qián)偉長(zhǎng)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)，SIGIR’24實(shí)踐檢驗(yàn)獎(jiǎng)等,。長(zhǎng)期與國(guó)內(nèi)外多個(gè)企業(yè)進(jìn)行多項(xiàng)科研合作,。
報(bào)告題目：以用戶為中心的大語(yǔ)言模型評(píng)價(jià)
摘要：大語(yǔ)言模型（LLM）是用戶在各種場(chǎng)景中使用的新興工具。因此,，以用戶為中心的大模型性能評(píng)估對(duì)于指導(dǎo)用戶選擇適合不同任務(wù)的服務(wù)至關(guān)重要,。盡管目前已經(jīng)存在不少針對(duì)大模型的基準(zhǔn)測(cè)試，但它們大多關(guān)注預(yù)定義的模型能力,，如世界知識(shí),、推理等，而很難幫助用戶在完成具體任務(wù)時(shí)做出最適合特定需求的選擇,。本報(bào)告將介紹我們?cè)谶@一方向上的探索成果,，包括用戶體驗(yàn)研究、用戶需求理解,、以及從用戶中心視角對(duì)LLM在實(shí)際場(chǎng)景中效果的評(píng)估,。
何向南
CCF理事、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授,、人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院副院長(zhǎng)
國(guó)家級(jí)青年人才,。長(zhǎng)期從事數(shù)據(jù)挖掘與人工智能領(lǐng)域的研究，在相關(guān)領(lǐng)域的頂會(huì)（如SIGIR,、WWW,、KDD）和頂刊（如IEEE TKDE、ACM TOIS）上發(fā)表論文100余篇,，谷歌學(xué)術(shù)引用4萬(wàn)余次,，Elsevier中國(guó)高被引學(xué)者。曾獲SIGIR 2023,、SIGIR 2021,、WWW 2018最佳論文提名獎(jiǎng)、阿里巴巴達(dá)摩院青橙獎(jiǎng),、教育部技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)等,。擔(dān)任多個(gè)期刊的副主編，如IEEE TKDE,、IEEE TBD, ACM TOIS等,。主持多項(xiàng)國(guó)家級(jí)項(xiàng)目，如基金委重點(diǎn)項(xiàng)目,、科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題,。
報(bào)告題目：大模型驅(qū)動(dòng)的推薦前沿發(fā)展
摘要：預(yù)訓(xùn)練大模型在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域備受關(guān)注，在多個(gè)推薦任務(wù)上的初期探索已展現(xiàn)出大模型對(duì)于推薦的價(jià)值,。本次報(bào)告聚焦大模型驅(qū)動(dòng)的推薦前沿進(jìn)展并探討未來(lái)發(fā)展方向,，具體包括：在大模型中建模協(xié)同過(guò)濾信息,，大模型推薦中的去偏和公平，面向推薦的大模型智能體構(gòu)建等,。同時(shí),，我們將討論這一新興方向的關(guān)鍵挑戰(zhàn)和開(kāi)放問(wèn)題，展望未來(lái)的研究方向,，包括大模型驅(qū)動(dòng)的生成式推薦和引導(dǎo)式推薦 ,。
趙鑫
CCF杰出會(huì)員,，中國(guó)人民大學(xué)教授
2014年7月于北京大學(xué)獲得博士學(xué)位,，隨后進(jìn)入中國(guó)人民大學(xué)工作至今。研究領(lǐng)域?yàn)樾畔z索與自然語(yǔ)言處理,，共計(jì)發(fā)表論文200余篇,，谷歌學(xué)術(shù)引用2.2萬(wàn)余次，曾主導(dǎo)研發(fā)了玉蘭大語(yǔ)言模型,，組織編寫(xiě)了大語(yǔ)言模型綜述論文《A Survey of Large Language Models》(預(yù)印版文章)以及《大語(yǔ)言模型》中文書(shū),。曾榮獲2021年CCF青年科學(xué)家獎(jiǎng)。
報(bào)告題目：大模型賦能的推薦算法
摘要：近年來(lái),，大語(yǔ)言模型受到了社會(huì)的廣泛關(guān)注,，能夠通過(guò)自然語(yǔ)言形式編碼大量的世界知識(shí)，并且具有強(qiáng)大的任務(wù)解決能力,?；诖耍笳Z(yǔ)言模型對(duì)于傳統(tǒng)的信息獲取算法（如推薦系統(tǒng)）也帶來(lái)了重要的影響,。本次報(bào)告將介紹大模型的主要能力特點(diǎn)和相關(guān)技術(shù),，重點(diǎn)介紹大模型背景下推薦算法的改進(jìn)與升級(jí)技術(shù)，將結(jié)合具體研究工作介紹講者在推薦算法領(lǐng)域的研究思考,，并探究未來(lái)推薦系統(tǒng)的研究范式以及可能途徑,。
矣曉沅
微軟亞洲研究院高級(jí)研究員、博士
研究興趣為自然語(yǔ)言生成和社會(huì)責(zé)任人工智能（Societal AI）,，于ICLR,、ACL、EMNLP,、NAACL,、AAAI等權(quán)威會(huì)議發(fā)表論文數(shù)十篇。曾獲2021 CCF優(yōu)博,、2021 IJCAI青年精英論壇新星,、2024 CAAI社會(huì)計(jì)算青年學(xué)者新星、2016北京市海淀區(qū)十大杰出青年,、2019新華網(wǎng)全國(guó)十大年度網(wǎng)絡(luò)人物,、2019中國(guó)計(jì)算語(yǔ)言學(xué)大會(huì)最佳論文獎(jiǎng)等榮譽(yù),。
報(bào)告題目：邁向大模型社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)與價(jià)值傾向的自適應(yīng)于自進(jìn)化評(píng)測(cè)
摘要：隨著大模型與人類(lèi)生活的深度融合，基礎(chǔ)模型潛在的歧視,、偏見(jiàn)及倫理問(wèn)題可能對(duì)推薦系統(tǒng)等下游應(yīng)用的安全性和合規(guī)性產(chǎn)生嚴(yán)重影響,。然而，對(duì)安全性問(wèn)題的評(píng)測(cè)面臨著數(shù)據(jù)污染(常用評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集已納入模型訓(xùn)練中)和難度失配(評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)無(wú)法有效挑戰(zhàn)快速進(jìn)化的大模型)的問(wèn)題,。為此,，我們提出“生成式進(jìn)化評(píng)測(cè)”方法。該方法利用大模型的生成能力,，動(dòng)態(tài)地構(gòu)建評(píng)測(cè)數(shù)據(jù),，避免泄露，同時(shí)通過(guò)迭代更新,，確保題目難度與模型同步進(jìn)化,，更準(zhǔn)確地評(píng)估模型在風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)值觀上的表現(xiàn)，促進(jìn)更加安全,、包容和友好的AI應(yīng)用的構(gòu)建,。
張俊林
新浪微博首席科學(xué)家/新技術(shù)研發(fā)負(fù)責(zé)人
中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)理事，中科院軟件所博士,，目前擔(dān)任新浪微博首席科學(xué)家/新技術(shù)研發(fā)負(fù)責(zé)人,，此前在阿里巴巴擔(dān)任資深技術(shù)專(zhuān)家，負(fù)責(zé)新技術(shù)團(tuán)隊(duì),。技術(shù)書(shū)籍《這就是搜索引擎：核心技術(shù)詳解》,、《大數(shù)據(jù)日知錄：架構(gòu)與算法》的作者。目前的主要研究方向?yàn)橥扑]系統(tǒng)與大模型,，在ACL,、KDD、CIKM,、RecSys,、COLING等國(guó)際會(huì)議發(fā)表多篇相關(guān)學(xué)術(shù)論文。
報(bào)告題目：推薦系統(tǒng)遇到大模型：能力的失配與適配
摘要：推薦系統(tǒng)通過(guò)滿足用戶多樣化的個(gè)性信息需求,，目前已成為滲透每個(gè)人日常生活的最主流人工智能應(yīng)用方向,。大型語(yǔ)言模型（LLMs）擁有廣泛而強(qiáng)大的語(yǔ)言、通用知識(shí)及推理能力,，這為重新定義推薦系統(tǒng)提供了新的視角和可能,。然而，使用LLM重塑推薦系統(tǒng)仍處于探索早期,，能否成功仍存在巨大的不確定性,。本次分享將分析傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)與LLM兩者之間在數(shù)據(jù)、模型建模等方面各自擅長(zhǎng)與缺失之處,，指出兩者目前存在較大的能力失配問(wèn)題,，并深入探討減小能力差異可以采用的能力適配方法,。
特邀嘉賓
謝幸
CCF會(huì)士，全球研究合伙人,、微軟亞洲研究院資深首席研究員,，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)兼職博士生導(dǎo)師、微軟-中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任
博士,，全球研究合伙人,，微軟亞洲研究院資深首席研究員，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)兼職博士生導(dǎo)師,，微軟-中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任,。ACM 會(huì)士, IEEE 會(huì)士, CCF 會(huì)士，主要探索數(shù)據(jù)挖掘,、社會(huì)計(jì)算和普適計(jì)算等領(lǐng)域的研究,。1999年獲首屆微軟學(xué)者獎(jiǎng)，2019年獲ACM SIGSPATIAL十年影響力論文獎(jiǎng)及中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青竹獎(jiǎng),，2020年獲ACM SIGSPATIAL十年影響力論文榮譽(yù)獎(jiǎng)，2021年獲ACM SIGKDD China時(shí)間檢驗(yàn)論文獎(jiǎng),，2022年獲ACM SIGKDD時(shí)間檢驗(yàn)論文獎(jiǎng),，2023年獲IEEE MDM時(shí)間檢驗(yàn)論文獎(jiǎng)和中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)自然科學(xué)一等獎(jiǎng)，并被評(píng)為DeepTech中國(guó)智能計(jì)算科技創(chuàng)新人物,。他曾受邀在ChineseCSCW 2022, CCDM 2022, CCIR 2020, MDM 2019,、HHME 2018、ASONAM 2017,、Mobiquitous 2016,、SocInfo 2015、W2GIS 2011等會(huì)議做大會(huì)主題報(bào)告,。他是ACM Transactions on Recommender Systems,、ACM Transactions on Social Computing、ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology,、CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction等雜志編委,。他曾擔(dān)任ACM UbiComp 2011、PCC 2012,、IEEE UIC 2015,、SMP 2017、ACM SIGSPATIAL 2021,、IEEE MDM 2022,、以及ACM SIGSPATIAL 2022等會(huì)議程序委員會(huì)共同主席，并將擔(dān)任PAKDD 2024與IEEE BigData 2025大會(huì)程序委員會(huì)共同主席,。
李東勝
微軟亞洲研究院首席研究員,，復(fù)旦大學(xué)客座教授
博士,，微軟亞洲研究院首席研究員，上海人工智能組研究經(jīng)理,，復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院客座教授,、兼職博士導(dǎo)師，CCF協(xié)同計(jì)算專(zhuān)業(yè)委員會(huì)執(zhí)委,。主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用,，在相關(guān)領(lǐng)域的知名期刊和會(huì)議發(fā)表論文100余篇，出版專(zhuān)著2部,。曾獲得IBM最高技術(shù)獎(jiǎng)項(xiàng)IBM Corporate Award,，被《麻省理工科技評(píng)論》中國(guó)與DeepTech評(píng)選為“2023年中國(guó)智能計(jì)算創(chuàng)新人物”。
顧寧
CCF會(huì)士,、CCF協(xié)同計(jì)算專(zhuān)委會(huì)榮譽(yù)主任,，復(fù)旦大學(xué)教授
復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,，CCF會(huì)士,，CCF協(xié)同計(jì)算專(zhuān)委會(huì)榮譽(yù)主任。長(zhǎng)期從事以人為中心的協(xié)同計(jì)算研究,，包括分布式協(xié)同,、社會(huì)化協(xié)同和群智協(xié)同的理論與技術(shù)。圍繞上述研究方向,，作為負(fù)責(zé)人先后承擔(dān)了三項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目等,，成果發(fā)表在CSCW、CHI,、UbiComp,、WWW、TPDS等權(quán)威會(huì)議和期刊,。
關(guān)于CNCC2024
CNCC2024將于10月24-26日在浙江省東陽(yáng)市橫店鎮(zhèn)舉辦,，大會(huì)主題為“發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，計(jì)算引領(lǐng)未來(lái)”,。大會(huì)為期三天,，包括18個(gè)特邀報(bào)告、3個(gè)大會(huì)論壇,、138個(gè)專(zhuān)題論壇及34場(chǎng)專(zhuān)題活動(dòng)和100余個(gè)展覽,。圖靈獎(jiǎng)獲得者、兩院院士,、國(guó)內(nèi)外頂尖學(xué)者,、知名企業(yè)家在內(nèi)的超過(guò)800位講者在會(huì)上展望前沿趨勢(shì)，分享創(chuàng)新成果。預(yù)計(jì)參會(huì)者超過(guò)萬(wàn)人,。
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2024-10-10 17:59:36（已編輯）
