哥伦比亚AI技术中心公布四项教师研究奖项

哥伦比亚工程学院与某中心宣布为哥伦比亚AI技术中心（CAIT）设立四项新的教师研究奖项。本轮获奖项目将探索人工智能领域的多项挑战，具体包括算法公平性、互联网艺术图像解析的统一方法、可扩展的差分隐私数据市场系统开发，以及CAIT首个专注于人机交互的研究项目。

CAIT成立于2020年9月，是哥伦比亚大学与某中心的战略合作项目，旨在推动人工智能前沿研究。除支持科研外，CAIT还为博士奖学金、系列研讨会和年度研究论坛提供资金支持。

获资助的四项教师研究项目

基于因果推理的算法公平性研究

计算机科学副教授Elias Bareinboim提出：“尽管人们对透明度和公平性问题的关注日益增加，且这项任务涉及高度复杂性，但对这些AI系统基本特性的理解仍然不足。我们将基于因果推理的最新进展，开发一个原则性通用因果框架，以捕捉和分离可能同时存在的不同因果机制。除了为公平性分析提供因果形式化框架外，我们还将研究所提出的细粒度因果公平性度量的可容许性条件、可分解性和效力。”

面部表情机器人技术研究

机械工程系创新教授Hod Lipson指出：“人机交互中的非语言部分未能跟上语言模型的持续进展。这种不断扩大的语言内容进步与非语言能力薄弱之间的差距，将阻碍AI在完全人类参与方面发挥其潜力。本研究试点旨在探索使机器人开始学习物理面部表情这种微妙但关键技术的架构。“Lipson实验室已开发出包含26个软性执行器的软性动画面部平台，其中大部分位于嘴唇和眼睛等关键表情区域。“我们旨在研究两个关键通信路径：第一是基于对话语境学习何时做出何种面部表情，第二是学习如何在给定的软性面部上物理表达这些表情。”

艺术作品的神经解析方法研究

某机构学者兼计算机科学教授Kathleen McKeown表示：“互联网上艺术作品的普遍存在需要更好的组织和理解方式。我们建议研究表示和描述这些艺术图像的统一方法，首先研究大型预训练视觉和语言模型产生的表示，以理解它们编码的审美信息类型。“这些信息包括颜色、形式、风格、情感和主题内容。McKeown还提出了一个难度更大的后续研究：生成描述性和解释性标题。“我们相信这项研究有潜力推动社会公益和商业价值，在扩大视障人士访问权限的同时，为一系列商业场景提供更好的工具。”

DataEx：面向现代用户的数据市场系统

计算机科学副教授Eugene Wu提出：“我们将开发一个可扩展的差分隐私数据市场系统，并在哥伦比亚校园部署版本。该数据市场系统允许任何拥有机器学习任务的用户以差分隐私方式上传训练数据集，并搜索可用于增强训练数据的其他数据集，以产生更高精度的模型。同时，数据提供者可以上传其数据集的差分隐私摘要，由平台建立索引。“差分隐私是数据隐私领域的黄金标准，能保证个人匿名性。Wu的系统将允许共享敏感信息而不暴露个人可识别信息。“在哥伦比亚的部署中，全校研究人员和团队将能够注册他们可用的数据，并从整个大学的集体能力中受益。”

Wu的项目得到了某机构学者兼宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系教授Michael Kearns的协助。Wu与Kearns的合作展示了某机构学术界与新兴研究人员之间的交叉融合，这是CAIT自成立以来的目标之一。