第一屆以人為本的推薦系統研討會

Kernekoncepter

推薦系統在提供便利的同時，也帶來了資訊繭房效應、隱私問題和公平性等挑戰，因此開發以人為本的推薦系統 (HCRS) 至關重要，將人類需求、價值觀和能力置於設計和運營的核心。

Resumé

第一屆以人為本的推薦系統研討會摘要

時間：2025年4月28日至5月2日
地點：澳洲雪梨
網址：https://human-centeredrec.github.io/

推薦系統在我們日常生活中扮演著不可或缺的角色，為我們提供便利的資訊過濾和個人化服務。然而，現今的推薦系統也面臨著諸多挑戰，例如資訊繭房效應、隱私洩露、公平性問題等，這些問題可能對個人和社會造成負面影響。

Vigtigste indsigter udtrukket fra

The 1st Workshop on Human-Centered Recommender Systems

by Kaike Zhang,... kl. arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14760.pdf

Dybere Forespørgsler

如何在保護用戶隱私的同時，開發出更加個人化和有效的推薦系統？

在保護用戶隱私的前提下，開發更加個人化和有效的推薦系統，是推薦系統研究領域的一個重要挑戰。以下是一些可行的方向：
1. 採用隱私保護技術：

差分隱私（Differential Privacy）： 在推薦算法的訓練數據中添加噪音，使得攻擊者難以通過分析模型輸出來推斷出特定用戶的數據。
聯邦學習（Federated Learning）： 在用戶設備本地訓練模型，並將模型更新聚合到中央服務器，無需直接訪問用戶原始數據。
同態加密（Homomorphic Encryption）： 允許在加密數據上進行計算，無需解密，保護用戶數據在傳輸和處理過程中的安全。
2. 設計以隱私為中心的推薦算法：

基於內容的推薦（Content-based Recommendation）： 根據用戶過去喜歡的物品的特徵推薦相似物品，減少對用戶行為數據的依賴。
基於群體的推薦（Collaborative Filtering with Differential Privacy）： 在傳統協同過濾算法中引入差分隱私技術，保護用戶評分數據的隱私。
3. 提高系統透明度和可控性：

可解釋推薦（Explainable Recommendation）： 向用戶解釋推薦結果的產生原因，增加用戶對系統的信任，並允許用戶對推薦結果進行調整。
用戶控制的隱私設置（User-controlled Privacy Settings）： 允許用戶自定義數據共享級別和隱私偏好，例如選擇哪些數據可以被用於個性化推薦。
4. 加強數據安全和隱私保護意識：

數據最小化原則（Data Minimization）： 只收集必要的用戶數據，並在使用後及時刪除。
隱私政策透明化（Transparent Privacy Policy）： 清晰易懂地告知用戶系統如何收集、使用和保護他們的數據。
總之，開發兼顧個性化、有效性和隱私保護的推薦系統需要技術和社會責任的共同努力。

以人為本的推薦系統是否會限制用戶接觸到新的資訊和觀點，從而加劇資訊繭房效應？

以人為本的推薦系統，在目標上是為用戶提供更好的個性化體驗，但它與資訊繭房效應之間存在著複雜的關係。一方面，以人為本的設計理念強調用戶需求和偏好，有可能會根據用戶已有的興趣和觀點進行推薦，從而加劇資訊繭房效應。
然而，另一方面，以人為本的推薦系統也可以通過以下方式， 幫助用戶接觸到更多元化的信息，打破信息繭房：

主動引入多元化推薦： 在推薦算法中加入促進信息多樣性的目標，例如推薦不同主題、不同觀點的內容，避免用戶過度沉浸在單一信息環境中。
提供信息來源和背景： 在推薦結果中展示信息的來源、作者背景等，幫助用戶更好地判斷信息的可信度和客觀性，避免被片面信息所影響。
鼓勵用戶探索新領域： 設計一些功能鼓勵用戶探索自己不熟悉的領域，例如推薦用戶可能感興趣但未曾接觸過的主題或內容。
支持用戶自定義推薦策略： 允許用戶調整推薦算法的參數，例如增加推薦結果的多樣性，或降低特定信息來源的權重，讓用戶更好地控制自己的信息環境。
總而言之，以人為本的推薦系統設計理念本身並不與打破資訊繭房相矛盾。關鍵在於如何在系統設計中，將用戶需求和社會責任相結合，通過技術手段和設計理念的創新，在滿足用戶個性化需求的同時，幫助用戶接觸更多元化的信息，避免資訊繭房效應的負面影響。

如何利用人工智慧技術來促進人類的福祉，而不是取代或控制人類？

人工智能技術的發展為人類社會帶來了巨大的機遇和挑戰。為了確保人工智能技術真正造福人類，而不是取代或控制人類，我們需要在以下幾個方面做出努力：
1. 以人为本的设计理念：

将人类价值观融入人工智能系统： 在算法设计、数据使用、模型训练等环节，都要将人类的价值观，例如公平、正义、隐私、安全等，作为重要的考量因素，避免人工智能系统产生歧视、偏见或侵犯人类权益的行为。
保持人类对人工智能系统的控制权： 确保人类能够理解人工智能系统的决策过程，并在必要时进行干预和修正，避免人工智能系统失控或被滥用。
关注人工智能技术对人类社会的影响： 在开发和应用人工智能技术时，要充分考虑其对就业、教育、文化等方面的影响，并采取措施 mitigate 潜在的负面影响，确保人工智能技术促进社会公平与进步。
2. 负责任的人工智能治理：

制定人工智能伦理规范和法律法规： 为人工智能技术的研发、应用和治理提供明确的准则和规范，防止人工智能技术被用于危害人类安全或侵犯人类权益的行为。
加强国际合作与交流： 在人工智能技术发展和治理方面加强国际合作，共同应对人工智能技术带来的全球性挑战。
提升公众对人工智能技术的认知和参与度： 开展人工智能技术的科普教育，提高公众对人工智能技术的认知和参与度，共同推动人工智能技术的健康发展。
3. 关注人工智能技术与人类的协同发展：

发展人机协作的新模式： 探索人工智能技术与人类协同工作的新模式，充分发挥人工智能技术的优势，同时保留人类的创造力和判断力。
利用人工智能技术赋能人类： 将人工智能技术应用于教育、医疗、文化等领域，帮助人类更好地学习、工作和生活，提升人类的福祉。
总而言之，人工智能技术的发展应该始终以人为本，服务于人类的福祉。通过技术创新、伦理规范和社会治理的共同努力，我们可以让人工智能技术成为推动人类社会进步的强大力量。