2019南京大学人机交互暑期学校-第六天

课程: From Discovery to Design: Creating AI Technologies to Support Massive-Scale Online Collaboration
讲师: Haiyi Zhu
讲师简介: Haiyi Zhu, Assistant professor in the Computer Science and Engineering Department at the University of Minnesota
课程简介:
1.在线平台引入
(1)在线平台分为并行生产(如维基百科)、社交网络(如推特)、共享经济(如爱彼迎)。
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图1 在线平台的相关发表

(2)领导模式:传统的领导模式(垂直管理)采用树形管理结构,具有最高领袖;并行生产中的管理(共享领导)则是多人同时协作多个任务,一些核心成员则承担起鼓励他人的责任。
(3)领导的类型:事务型领导,厌恶型领导、指导型领导、以人为本(变革)型领导。
(4)常见领导行为:给予正面反馈,给予负面反馈、命令指导、社会交换。
2.发现:理解在线平台
围绕维基百科中的共享领导模式,开展了三项研究
-机器学习模型:核心管理承担了36%的指导行为
-监督学习:研究不同的领导行为下,管理身份对编辑行为的周变化影响。在所有的领导行为下,具有管理身份的人,编辑行为更多
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图2 不同的领导行为对编辑行为的周变化影响

-田野调查:研究不同的领导行为下,新人与编辑行为周变化的因果关系
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图3 新人对编辑行为周变化的影响

这三项研究得出结论:
-项目成员会通过领导行为相互影响
-外围成员产生更多的领导行为
-正面反馈和社会交换会提升除了特殊任务的一般贡献
-负面反馈和指令会提升特殊任务贡献,但不会增加一般贡献
3.设计:大规模在线生产招募中的AI创造
(1)截至2017年,维基百科有超过500个百科项目,涉及3600万文章,每月有38000的新编辑注册。因此需要理解维基百科工程里的人员变更。
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图4 人员变更中的招募问题

(2)项目挑战
-社群对AI技术的接受程度
-社群对研究“干涉”的低接受度
-多样的利益相关者
-不同的需求和价值观
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图5 基于利益相关者的多样需求和价值观

(3)算法:综合多样利益相关者的背景以及其需求和价值观的差异
-理解利益相关者的价值观
-设计初始算法
-试点部署:半年内,为18个百科项目提供了385个推荐
-评估并迭代改进:算法准确度、利益相关者的接受度、对利益相关者的影响
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图6 算法设计

(4)总结
-算法能够分辨适合的新人
-当前成员会做调查选出更有潜力的新人,邀请其建立师徒关系
4.当前进展:基于AI的管理研究
(1)基于ML的评估系统的挑战
不同的工作情景和多样的利益相关者情况;不同涉众目标之间的平衡
(2)当前研究
关键词:涉众目标,定义;捕捉;交流;导航
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图7 基于ML的评估系统的当前研究

(3)预期结果
-生成符合利益相关者目标的经验知识
-创新对权衡的解释和可视化技术
-发展社会技术解决方案
-基于机器学习的决策过程中,提出获取、沟通、协商涉众目标之间的固有权衡的通用方法
(4)当前工作:改进滴滴客服的智能任务路线
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图8 当前改进客服系统的合作工作

5.全局愿景
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图9 谷歌AI应用于社会问题

(1)AI当前挑战
-理解人类社会环境
-融合人类的需求、价值观、关注点和目标
(2)对应策略
-平衡不同利益相关者的价值(对维基百科招聘的研究)
-平衡不同利益相关者的目标(基于ML的维基百科评估)
-使用上下文信息进行优化(滴滴客服系统改进)
(3)机遇:跨学科合作、工业界合作、一般方法
(4)AI研究应用的时代:AI无处不在;许多研究社群一起协同应用AI解决社会问题;AI仍在迅速扩张和发展

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