面向人工智能的信息系统设计科学研讨会顺利举办

2024年11月17日，面向人工智能的信息系统设计科学研讨会在我院政立院区顺利举行。本次研讨会由学院信息管理与商业智能系主办，汇集了来自国内众多高校的信息系统顶尖学者专家和师生，深入探讨了人工智能时代的信息系统设计科学研究范式与前沿方向。

北京航空航天大学经济管理学院、网络空间安全学院双聘教授吴俊杰、复旦大学管理学院教授张成洪、上海外国语大学国际工商管理学院教授马宝君、合肥工业大学管理学院教授柴一栋出席会议并作报告，复旦大学管理学院信息管理与商业智能系系主任张诚教授主持报告环节。

研讨会伊始，管理学院信息管理与商业智能系系主任张诚教授回顾了近三十年来信息系统学科设计科学方向研究的发展和变迁，对开展面向人工智能的信息系统设计科学研讨会的学术交流意义给予了深刻肯定，并强调其对推动学术创新的重要意义。

北京航空航天大学经济管理学院、网络空间安全学院双聘教授吴俊杰围绕“参照点依赖的用户细粒度选择行为学习与推荐系统应用”作专题报告，重点探讨了如何基于参考点依赖选择过程理论设计推荐算法以满足用户的购买决策需求，详细介绍了所提算法的设计原理和实验细节。最后他讨论了工业界在推荐系统方面的实践，总结了目前推荐系统研究的潜在方向。

复旦大学管理学院张成洪教授以“AI治理与合规算法设计”为主题作专题报告。报告从AI发展的风险与挑战切入，深入剖析对比了传统AI时代与AIGC时代的算法治理难题。随后从AI治理的政策法规制定、AI合规审计以及AI合规算法设计三个层面，系统探讨了AI治理的内容层次，最后重点围绕AI合规算法设计，分享了自己的见解与思考。

上海外国语大学国际工商管理学院教授马宝君以“脑机协同信息行为研究探索”作专题报告，从信息行为的定义出发，探讨了脑科学与信息行为研究的具体方向，涵盖信息行为加工的大脑认知功能定位、信息行为的规律与脑认知机制等视角，分享了团队在脑机协同信息行为领域的前沿研究成果及落地应用案例。

合肥工业大学管理学院教授柴一栋围绕“具有对抗鲁棒性的智能预测方法研究”作专题报告，从深度学习算法的安全风险和对抗攻击问题切入，基于技术威胁规避理论介绍了团队的两方面研究：如何评估给定深度学习算法的对抗鲁棒性、如何增强给定深度学习算法的对抗鲁棒性，进一步分享了团队在度量指标、样本制作、算法设计与算法管理四方面的研究进展。

17日下午，两场分论坛同时进行，分论坛邀请到来自复旦大学、北京大学、香港中文大学（深圳）、同济大学、上海财经大学等院校的青年教师分享最新的研究成果。

分会场1由复旦大学管理学院信息管理与商业智能系系主任张诚教授主持，来自北京大学光华管理学院的王聪老师、上海财经大学信息管理与工程学院的陈佳威老师、复旦大学管理学院的李文文老师、香港中文大学（深圳）信息系统方向的张宏哲老师分别就推荐公平性、跨渠道购物篮推荐、大模型抑郁检测应用和大模型推荐应用进行了分享。复旦大学管理学院的张成洪教授和上海外国语大学国际工商管理学院的马宝君教授对上述研究进行了点评。

分会场2由复旦大学管理学院信息管理与商业智能系副系主任窦一凡教授主持，复旦大学管理学院的许嘉蓉老师、陈刚老师、石岩松老师和同济大学经济与管理学院的肖帅勇老师分别就AI模型安全、内容产品推荐、推荐算法中的去偏估计和多模态内容理解进行了分享。北京航空航天大学经济管理学院的吴俊杰教授和合肥工业大学管理学院的柴一栋教授对上述研究进行了点评。

本次研讨会汇聚了众多信息系统学科专家学者，围绕人工智能时代信息系统设计科学方向的前沿问题进行了深入研讨。通过探讨推荐系统、算法治理、安全鲁棒性等人工智能热点议题，学者专家分享了各自在设计科学方向的最新研究成果，为信息系统设计科学领域搭建了一个重要的学术交流平台，促进了学术思想的交融与创新。

信息管理与商业智能系

2024年11月25日