中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊2024年第11期專題聚焦“大模型時(shí)代下的人機(jī)交互”，深度剖析了這一時(shí)代下人機(jī)交互領(lǐng)域的最新研究成果與前沿趨勢(shì)。該專題邀請(qǐng)了該領(lǐng)域的杰出學(xué)者，精心撰寫了五篇學(xué)術(shù)力作，全方位多維度探討了大模型對(duì)人機(jī)交互的深遠(yuǎn)影響與促進(jìn)作用。《以人為中心的大模型Agent社會(huì)交互模擬——以推薦系統(tǒng)為例》是其中一個(gè)關(guān)鍵議題，它旨在分析和理解用戶與大模型Agent之間的復(fù)雜交互關(guān)系，構(gòu)建與人類價(jià)值對(duì)齊、公平無(wú)偏、可解釋、可信可靠的大模型Agent模擬器，并著重探討這一模擬器如何解釋和評(píng)估其對(duì)用戶期望價(jià)值目標(biāo)的影響、塑造以及潛在風(fēng)險(xiǎn)。這一前沿探索不僅為理解用戶與大模型Agent之間的交互機(jī)制提供了新的視角和方法，更為構(gòu)建更加健康、公平且可持續(xù)的數(shù)字社會(huì)環(huán)境提供了有力支持，引領(lǐng)大模型智能體技術(shù)邁向真正以人為本的新篇章。

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張鵬   復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師

聯(lián)系方式：zhangpeng_@fudan.edu.cn

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[3] Yaqiong Li, Peng Zhang, Hansu Gu, Tun Lu, Siyuan Qiao, Yubo Shu, Yiyang Shao, Ning Gu. DeMod: A Holistic Tool with Explainable Detection and Personalized Modification for Toxicity Censorship. In Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 2025.

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