机器之心报道
机器之心编辑部

第 36 届 AAAI 人工智能会议已于 2 月 22 日在线上召开 。 目前 ， 大会公布了今年的杰出论文奖（1 篇）和提名奖（2 篇） ， 其中来自巴黎第九大学、Meta AI 等机构的研究者凭借推荐系统赢得了 AAAI 2022 杰出论文奖 。 另外 ， 中科院自动化所博弈学习研究组凭借其研发的轻量型德州扑克 AI 程序 AlphaHoldem 获得了 Distinguished 论文奖（共 6 篇） 。

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作为全球人工智能顶会之一 ， 2022 年的 AAAI 大会热度又创下了历史新高：大会共收到 9251 篇投稿 ， 其中 9020 篇投稿进入了评审环节 。 但令人意外的是 ， 今年的接收率却创下了历史新低 ， 仅 1349 篇论文被接收 ， 接收率仅为 15.0% 。
目前 ， AAAI 2022 已经公布了杰出论文奖、杰出学生论文奖、Distinguished 论文奖、最佳演示奖等多个奖项 。
杰出论文奖
本届会议有 1 篇论文获得杰出论文奖 ， 另有 2 篇论文获得杰出论文提名奖 。

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杰出论文：Online certification of preference-based fairness for personalized recommender systems

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• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.14527.pdf
• 作者：Virginie Do、Sam Corbett-Davies、Jamal Atif、Nicolas Usunier
• 机构：巴黎第九大学、法国国家科学研究中心、Meta AI 等

摘要：推荐系统正面临审查 ， 因为它们对用户的影响越来越大 。 当前的公平审计仅限于敏感群体级别的粗粒度奇偶校验评估 。 该研究建议审计应该「envy-freeness」 ， 这是一个与个人偏好一致的更细化的标准：每个用户都应该更喜欢符合自己的推荐而不是其他用户的推荐 。 由于「envy」审计需要估计用户现有推荐之外的偏好 。 该研究提出了一种样本高效算法 ， 理论上保证推荐系统不会降低用户体验 。 此外 ， 他们还研究了所提方法在现实世界推荐数据集上可以实现的权衡 。
下图为审计场景：审计员要么在当前推荐中向用户展示他们的推荐系统 ， 或通过向其他用户显示推荐来进行探索：

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该研究提出的 OCEF 算法流程如下所示：

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杰出论文提名 1：Bayesian persuasion in sequential decision-making

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• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.05137.pdf
• 作者：Jiarui Gan、Rupak Majumdar、Goran Radanovic、Adish Singla
• 机构：马克斯 · 普朗克软件系统研究所

杰出论文提名 2：Introducing Operator-Potential Heuristics for Symbolic Search

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• 论文地址：https://openreview.net/pdf?id=HJW__woAe7B
• 作者：Daniel Fi?er、Alvaro Torralba、Joerg Hoffmann
• 机构：萨尔兰大学、捷克理工大学、奥尔堡大学

杰出学生论文奖
本届会议共有 1 篇论文获得杰出学生论文奖 ， 另有 2 篇论文获杰出学生论文提名奖 。

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