講者: 美國聖路易斯華盛頓大學電腦科學與工程學系
何建儒副教授
題目: The Human Side of AI Training 人工智慧訓練中的人類行為與相互影響
參加對象: 全校大三以上學生、教職員與長庚醫師
實體地點: 管理大樓11樓AI講堂
演講時間: 2026年9月22日(二) 13:00-15:00
線上連結：https://reurl.cc/5XD8Kn 或 掃描海報 QR code
講者簡介：
何建儒副教授為現任美國聖路易斯華盛頓大學電腦科學與工程學系副教授，曾於康乃爾大學擔任博士後研究員，目前擔任長庚大學人工智慧學系客座副教授(2026~2027)。他的研究主要探討機器學習、人機互動與協作、人類運算，以及演算法與行為經濟學之間的交會，特別關注人類行為如何影響 AI 系統的學習與決策，以及 AI 系統又如何反過來影響人類。他的研究成果發表於 PNAS、ICML、NeurIPS、WWW、AAAI、IJCAI、ACL、NAACL、AAMAS 等國際期刊與會議。他亦擔任 ACM Conference on Human-AI Complementarity and Alignment（HCOMP）2026 議程共同主席（Program
Co-Chair）。
演講摘要：
近年來，人工智慧快速發展，而這些進展在很大程度上仍仰賴人類所提供的資料、回饋、判斷與示範。然而，人類並非只是被動的資料來源：人類的行為會受到 AI 系統與訓練機制的影響，而人類行為本身的特性，也可能進一步影響 AI 學習的結果。
本演講將以「人工智慧訓練中的人類行為與相互影響」為主題，探討在人工智慧訓練過程中，人類行為及人與人工智慧之間的相互影響，如何改變我們蒐集與使用訓練資料的方式。我將介紹一系列相關研究，包括人們在知道自己的行為將被用來訓練人工智慧時，如何改變自身的決策行為；在從人類示範中學習時，如何考量人類行為的可學習性與脆弱性，以改善人工智慧的學習成果；以及如何結合人類與大型語言模型，更有效率地取得與估計人類的判斷。這些研究共同指出，在訓練人工智慧時，我們不僅需要關注所使用的資料，也需要理解這些資料背後的人類行為，以及人與人工智慧互動所產生的相互影響。
