编者按：日前，全球计算机领域影响力最大的专业学术组织国际计算机学会（Association for Computing Machinery，简称 ACM）公布了2023年度 ACM Fellow 名单。微软亚洲研究院资深首席研究员谢幸博士因其在空间数据挖掘和推荐系统方面的卓越贡献获选其中。

学术研究是一个厚积薄发的过程，那么，谢幸博士是如何在漫长的科研道路上保持数十年如一日的研究热情和持续动力的？在科研工作中，他如何能够不断产出具有深远影响的成果？随着人工智能大模型的快速发展对社会造成深刻影响，我们要如何确保这些技术安全、可信、可靠，并且符合人类的价值观？对于希望在学术研究领域深耕的年轻学者们，谢幸博士有哪些经验和建议？为了寻找这些问题的答案，我们与谢幸博士进行了一次深入的对话。

谢幸博士于2001年7月加入微软亚洲研究院，二十多年来，他一直潜心钻研，取得了一系列令人瞩目的成果，并屡获国内外奖项和荣誉。他的学术成就包括但不限于2019年获得 ACM SIGSPATIAL 十年影响力论文奖和中国计算机学会青竹奖，2020年获得 ACM SIGSPATIAL 十年影响力论文荣誉奖，2021年获得 ACM SIGKDD China 时间检验论文奖 (Test of Time Award)，2022年获得 ACM SIGKDD 时间检验论文奖，2023年获得 IEEE MDM 时间检验论文奖和中国计算机学会自然科学一等奖。

微软亚洲研究院资深首席研究员谢幸

Q1：恭喜您获选 2023 ACM Fellow，对此次获选您有什么感受？这对您的科研工作和职业生涯有怎样的意义？

谢幸：ACM Fellow 代表着全球计算机科学领域内极高的荣誉，能与众多著名和有影响力的前辈学者一同入选，我感到非常的荣幸！回顾20多年前，我作为一名刚获得博士学位的研究员加入微软亚洲研究院，开启了我的学术生涯，至今的旅程充满了令人激动的经历。我感谢在这段旅程中给予我支持的每一个人，也希望未来能帮助更多青年学者实现他们的梦想，正如我在这条路上所获得的帮助一样。期待和大家共同努力，继续推动科学的边界！

Q2：您是从何时开始从事空间数据挖掘和推荐系统方面的研究的？这些研究成果有怎样的科研价值和应用价值？

谢幸：我的研究开始于大约20年前，也就是2005年左右。那时传感器，尤其是 GPS，开始被越来越多地集成到移动设备中，其能力也愈发强大。在注意到这一发展趋势之后，我和团队展开了在时空数据挖掘方向上的研究。通过分析脱敏后的用户位置数据，来理解城市人群的移动、出行习惯和生活节奏等，并利用社交媒体或其他来源的数据分析用户行为，以开发个性化的应用，如推荐系统，从而为人们的工作和生活提供更多便利。

这些研究本质上都是对人类行为的探索，属于“社会计算”范畴，即利用计算技术和方法解决社会学问题。这一领域的研究范围广泛，涉及社会学、心理学、脑科学等多个跨学科方向。最初，我们的研究主要是围绕空间数据来展开，选择将人类行为预测作为研究重点。现在，我们又进一步把研究领域扩展到了社会责任人工智能（Societal AI），确保人工智能技术更安全、更负责任、更符合人类价值观。

Q3：您和您所在团队的研究曾获得2019年 ACM SIGSPATIAL “十年影响力论文奖”，并在2021、2022年、2023年分别获得 ACM SIGKDD China、ACM SIGKDD、IEEE MDM 的“时间检验奖”。能否介绍一下这些研究的内容？

谢幸：2019年获奖的论文 “Map-Matching for Low-Sampling-Rate GPS Trajectories” 提出了以地图匹配的方式，把不连续的 GPS 点映射到具有明确语义的地图位置上，并结合人类运动轨迹的特性，提高用户定位的精度。这是一个计算机科学和空间信息科学的交叉问题，也是一项由数据和应用驱动的研究。早在2009年，我们就已经开始了这一跨学科研究，算是这个领域的先行者，这也是我们获奖的主要原因。

2021年，我们的论文 “Driving with Knowledge from the Physical World” （《在物理世界知识指导下驾驶》）获得了 ACM SIGKDD China Chapter 时间检验奖。这篇论文通过对出租车轨迹数据的深入研究，发现了交通模式和驾驶行为的规律，并设计了一种定制化的导航服务，可以根据用户的需求和环境的变化，提供最优的路线建议。

获得 KDD 2022 时间检验奖的论文是发表在 KDD 2012 的 “Discovering Regions of Different Functions in a City Using Human Mobility and POIs” （《基于人类移动规律和兴趣点的城市功能区域发现》）。这篇论文中，我们基于大规模人群移动数据和地图兴趣点数据，提出了一种数据驱动的城市功能分区自动发现方法，可以帮助人们更深入地理解城市的动态变化。

2023年获得时间检验奖的论文是我们2010年发表的 “An interactive-voting based map matching algorithm”（《一种基于交互式投票的地图匹配算法》）。当时为了解决用户 GPS 轨迹语义理解中的低采样率问题，我们研发了一种基于交互式投票的地图匹配算法，大幅提高了地图匹配性能。

这些研究都是以用户轨迹数据社交网络数据和个性化推荐为重点的研究，目的是深入理解人的行为，提升人们的生活质量和满意度。

谢幸和团队获得的时间检验奖证书

Q4：您的很多研究都经受住了时间的考验。您是如何保持对研究的长期热情的？在坚持长期主义研究方面，您有哪些经验和心得？

谢幸：对于如何进行长期主义研究，没有一个确定的答案。对我来说，深入探索一个问题并彻底理解它，带来的满足感是我研究中最大的乐趣。我追求的不仅仅是发表一两篇论文，更重要的是与人交流和讨论的过程。比如，我们会探讨推荐系统的本质是什么，用户行为是否可以被准确预测，如何将推荐系统与知识图谱结合，以及将 Transformer 模型和领域知识与推荐系统结合的可能性。这些讨论虽然不一定直接反映在论文中，但是这种频繁的交流，让我了解了不同人对于领域的理解，这是一个很有趣的过程，也为我提供了持续前进的动力。

另一方面，解决问题需要广泛的知识储备，这不仅要求我们深入理解自己的研究领域，还要紧跟最新的前沿动态。持续的研究还需要投入大量的时间和耐心，不能急于求成，这就需要我们反复实验和实践，验证和改进自己的方法和模型，才能取得好的成果。我想再次强调的是，时间是必不可少的，必须要深入挖掘，这是一个厚积薄发的过程，不能半途而废。

Q5：在选择研究方向时，您有哪些经验可以分享，特别是如何挑选出有价值且能产生更大影响力的研究课题？

谢幸：衡量研究影响力的维度很多，我认为可以从以下几个角度来考虑。首先是定义一个新颖或重要的问题。如果一项研究能够发现一个以前被忽视或者有巨大潜力的问题，就会引起他人的关注，然后再提出一个行之有效的解决方法，这样的研究往往能产生比较大的影响力。这类问题通常存在于不同领域的交叉点，或者是新兴应用场景的早期阶段，这需要我们有敏锐的洞察力和创造力。

另外，着手解决长期存在但尚未解决的难题也是一个好的选择。如果论文能够在一个已有的或者经典的问题上，提出一个比以前更优、更完善的方案，也会引起很大的反响，比如之前长期存在的“量子霸权”问题。但是这类问题的研究往往会有很多的参与者，竞争激烈，很有挑战性，需要研究者具备扎实的理论基础和过硬的技术实力。

再者，紧跟科研热点趋势也是选择研究方向的一个策略。热点就意味着新兴、前沿和快速发展，创新和突破的机会相对较多。比如，六年前我们将热门的推荐系统与知识图谱结合，由此在2018年发表的研究论文《将知识图谱特征学习引入推荐系统的思路与实现方法》也获得了很大的影响。

此外，一些基础性研究也很有价值，例如发布一个领域的基础数据集，这类研究虽然没有提出新问题，但却为该领域提供了标准化的问题框架。还有一些实用性的研究，比如计算机视觉领域的图像生成模型的研究，有助于提高人们的创造力。总之，选择有影响力的研究方向没有固定的套路，需要根据自己的兴趣和能力来决定。

Q6：您的研究成果和经验都显示了跨领域研究的重要性和价值。您是如何看待跨领域研究与合作的？

谢幸：微软亚洲研究院成立之初的一个宗旨就是与各大高校合作，推动计算机科学的前沿研究与发展。我们通过各种形式的项目，比如合作研究、访问学者、联合课程以及“明日之星”实习生项目等等，来开展跨领域和跨学科的研究。此外，我们还积极寻求与产业界的合作，与跨领域的专家探讨他们面临的挑战，从而更有的放矢地解决行业痛点。

我目前重点关注的研究方向——社会责任人工智能，更加需要跨学科的支持，特别是与社会科学的融合。社会科学可以为计算机科学提供新的视角和工具，但这对我们而言是一个全新的领域，需要从零开始搭建理论框架与方法。我们也需要引入“双料人才”，因为目前在社会学、法学等社会学科中，能够掌握跨学科研究所需知识的人才还比较匮乏。

当然，如何平衡并有机结合计算机科学与社会科学这两种截然不同的学科思维和研究方式，我们也还在探索中。我们期待与各行各业、各个学科、各个领域的伙伴门携手合作，共同推进跨学科领域的前沿技术创新与应用。

Q7：当前您重点关注的是社会责任人工智能研究，请介绍一下该领域的研究方向及研究重点？

谢幸：当前人工智能的发展一次次地超出人们的预期，尤其是大模型在不断突破以往的限制，它在促进行业发展和提高效率方面的潜力已经得到了广泛认可。然而，在技术发展给人们带来便利的同时，技术本身是否价值观中立以及技术安全性问题也愈发引人关注。为了确保人工智能谨守造福人类的原则，我们近年来一直致力于社会责任人工智能的研究。

这并不是一个全新的方向，微软多年前在进行人工智能研究时，就制定了“负责任的人工智能（Responsible AI）”准则。过去一年中人工智能的爆发式成长，使得社会责任人工智能 成为了面向人工智能未来的、同样具有前瞻性的研究方向。

我们认为构建社会责任人工智能应该包含五个方面，包括价值观对齐、数据及模型安全、正确性或可验证性、模型评测，以及前面提到的跨学科合作。通过与社会学、心理学等领域的交流与合作，我们已经在这些方向上取得了初步进展，并发表了相关的研究成果，例如《大模型道德价值观对齐问题剖析》等。

让人工智能的创造和决策符合全人类的福祉，使其道德和价值观与人类相一致，这是一个长期而艰巨的任务，还需要我们持续探索研究，也需要所有人共同努力，才能让人工智能技术更好地造福人类社会。

关于社会责任人工智能（Societal AI）研究的更多前瞻观点，请点击阅读谢幸博士的署名文章《跨学科合作构建具有社会责任的人工智能》。

Q8：对于有志于科学研究的青年学子，您认为他们应该具备哪些品质？

谢幸：我觉得科学研究需要有三个重要的品质：兴趣、能力和自驱力。兴趣是科学研究的动力源泉，如果研究者对自己所研究的领域或者问题没有兴趣，就很难坚持长期探索，也就无法做出深入的研究。能力是科学研究的基础，这需要长期培养自己的基础研究能力和积累研究领域的专业知识，因为只有兴趣而没有能力，可能只能做出非常肤浅的研究。

另外一个非常重要的品质是自我驱动力。在博士阶段，我们经常会遇到寻找科题、发表论文等方面的困难，这时候自我驱动力，保持科研热情，坚持不懈的精神就会发挥非常重要的作用，这也是我们考察博士生时最看重的品质。

Q9：您在微软亚洲研究院工作了20多年，研究院给您的科研生涯带来了哪些帮助和影响？

谢幸：微软亚洲研究院是一个国际化的研究平台。在这里，我们不仅有机会进行前沿的基础研究，还能与各领域的杰出科学家合作。这种开放、自由和包容的研究氛围极大地拓宽了我的视野，锻炼了我的学术研究和沟通合作能力。研究院丰富的资源和机遇为我们的成长和进步提供了助力。

此外，研究院还是一个连接学术研究与工业应用的平台。我们与工业界、学术界，以及微软产品团队都有着紧密的合作，这让我们可以更加便捷地参与到既有实际需求又富有应用价值的研究中。紧跟工业界的发展趋势，也使我们能够进行更具创新性和挑战性的研究。