中新经纬客户端6月25日电 (张燕征)近日 ， 由中国人民大学高瓴人工智能学院等单位主办的“推荐算法社会价值与可持续发展”研讨会在中国人民大学举行 。 中国科学院信息工程研究所研究员周晓飞在研讨会上表示 ， 推荐算法系统早期目标是为了服务人 ， 随着信息茧房出现 ， 还应进一步探索如何引导人 。
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【推荐算法|周晓飞：推荐算法的基本目标就是服务人和培养人】中国科学院信息工程研究所研究员周晓飞 。 来源：主办方供图
周晓飞指出 ， 在过去二三十年的积累下 ， 推荐算法领域基本形成了三大框架：一是基于内容的相似性；二是基于用户协同的相似性；三是社交关系信息融合的推荐 。 在这三大框架下 ， 近年来深度学习技术推动了整个推荐领域的飞速发展 。 未来 ， 推荐算法在多服务平台和多智能终端的基础上 ， 将以智能助理的形式提供服务 。
不过 ， 基于大数据学习的推荐算法仍存在不少问题 ， 比如信息茧房、可解释性、歧视偏见等 。 在周晓飞看来 ， 信息茧房问题主要涉及人文方面的内容 。 “从技术角度来说 ， 形成信息茧房包含两个层面 ， 一是用户个人兴趣的局限性 ， 二是早期推荐系统为迎合用户兴趣 ， 推送的内容也非常局限 。 ”
那么该如何规避信息茧房？周晓飞介绍道 ， 这不仅需要社会文化、媒介传播等各方面的共同努力 ， 还要用人工智能把推荐算法系统更好的优化 。
“推荐算法系统的目标 ， 主要是发现用户兴趣 ， 那是不是可以做用户兴趣迁移的算法？比如做个人兴趣图谱 ， 能够根据每个人的个性、兴趣 ， 通过图谱的推荐发掘更深的潜质 ， 让他从物质到精神层面都更符合社会需求及社会价值 。 ”周晓飞称 。
周晓飞表示 ， 探索用户兴趣迁移的算法可从几个方面进行尝试 。 一是基于传统的框架 ， 对人工标注和工业界算法进行挖掘 。 二是利用兴趣评价进行建模 ， 引入用户兴趣迁移的评价指标 ， 设计学习推荐策略 。
“我们最终的目标是为了发展人 ， 培养人的高级情绪 。 如果构建兴趣图谱 ， 在推荐算法系统的基础上 ， 规划发展特长 。 那么 ， 可以让整个算法生态服务人、引导人 。 比如在孩子教育方面 ， 任何一个兴趣都可能是他未来有发展潜质的领域 。 通过在兴趣图谱上进行长期的兴趣规划和引导 ， 他以后可能会发展的更好 。 ”周晓飞称 。 (中新经纬APP)
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