经济学×人工智能：复杂决策系统的建模与设计｜CNCC Tutorial

Tutorial 第一部分：人工智能与自动机制设计

摘要：机制设计也被称为逆向博弈论，它研究如何设计博弈规则才能使得玩家做出期望行为或得到理想结果，在政策制定、市场设计、立法等领域有着广泛应用。本次报告聚焦机制设计在互联网广告拍卖领域的应用，研究如何将机制设计理论与人工智能算法相结合，利用互联网平台的海量数据进行自动机制优化，探讨在该过程中遇到的关键挑战及其解决方案。

Tutorial 第三部分：在线合作博弈中的激励早加入

摘要：“激励早加入(Incentives for Early Arrival, I4EA)”是Ge等人(2024年)在AAMAS的最佳论文中提出的一个在在线合博弈中的新概念。I4EA的目的是鼓励参与者一旦意识到某个合作机会，就尽早加入，比如投资。这项新的研究具有重要的理论意义和现实应用，包括数据收集、联邦学习和风险投资融资等。本报告将对I4EA进行深入的讨论，并强调它在各个合作场景的重要性和解决思路。

Tutorial 第四部分：校准预测的算法基础与理论性质

摘要：本报告将围绕校准预测(calibrated prediction)的算法基础与理论性质展开。所谓校准预测，是指在经验上准确的概率输出：对于所有预测概率为p的事件，其实际发生的频率也应接近p。这一性质不仅为下游决策提供了稳健保证——使得基于预测进行最优化是最优的，还在近年来与可解释性和算法公平性等问题产生了深刻联系。值得强调的是，校准性也构成了可信人工智能(Trustworthy AI)的重要技术基础之一，因为它为用户提供了关于模型可靠性和透明度的量化保障。我们将介绍预测校准的基本定义、典型算法框架、理论保证条件，并讨论其在复杂决策系统中的应用，包括在线学习、博弈论建模、以及多主体系统等交互式场景中的作用。该领域近年来在理论计算机科学与机器学习交叉研究中涌现出大量进展，值得深入探讨。

讲者介绍

上海财经大学计算机与人工智能学院教授、院长，教育部计算经济交叉学科重点实验室创始主任、理论计算机科学研究中心创始主任

上海财经大学计算机与人工智能学院教授、院长，教育部计算经济交叉学科重点实验室创始主任、理论计算机科学研究中心创始主任。曾入选“长江学者奖励计划”和国家优秀青年科学基金，荣获第八届世界华人数学家大会（ICCM）数学奖银奖、ACM杰出科学家奖、CCF青年科学家奖、上海市先进工作者等多项荣誉。陆教授在国际理论计算机科学领域具有广泛影响，曾担任 FAW-AAIM 2012、WINE 2017、FAW 2018、ISAAC 2019 等国际会议的程序委员会联合主席，并多次受邀担任 STOC、FOCS、SODA 等顶级会议的程序委员会委员。现为拥有逾50年历史的理论计算机科学国际旗舰期刊 Theoretical Computer Science 主编。其研究方向包括算法机制设计、计数问题的复杂性与近似算法、计算经济学等，在 STOC、FOCS、SODA 三大理论计算会议共发表论文30余篇，在 EC、WINE 等计算经济学顶会发表论文20余篇，曾获 ICALP 2007、FAW 2010、ISAAC 2010 和 AAMAS 2024 等国际会议的最佳论文奖。

上海财经大学计算机与人工智能学院长聘副教授、副院长

上海财经大学计算机与人工智能学院长聘副教授、副院长。本博分别毕业于北京大学与香港大学，主要从事理论计算机科学与计算经济学的交叉研究，聚焦非完全信息环境下的算法设计理论，研究领域涵盖在线算法、算法博弈论等。学术成果发表于Journal of the ACM (JACM)、SIAM Journal on Computing (SICOMP)等计算机理论顶刊，并在理论计算机科学三大顶级会议STOC/FOCS/SODA及计算经济学领域旗舰会议EC/WINE累计发表论文20余篇。现任上海市计算机学会理论计算机科学专业委员会副主任、中国计算机学会（CCF）理论计算机科学专业委员会副秘书长。

中国人民大学高瓴人工智能学院准聘副教授

2014年本科毕业于清华大学电子工程系，2019年于清华大学交叉信息研究院获博士学位，2019年至2020年于卡内基梅隆大学担任博士后研究员，并于2020年加入中国人民大学高瓴人工智能学院。沈蔚然目前担任CCF计算经济学专委、理论计算机专委执行委员，主要研究方向为多智能体系统、博弈论、机制设计和机器学习，在相关领域国际会议发表高水平论文数十余篇。担任AAAI、IJCAI、ICML、NeurIPS、WWW、AAMAS等多个国际会议的程序委员会、高级程序委员会委员及领域主席。在机制设计方面的研究成果已在百度、字节跳动等互联网平台落地实现。

上海财经大学助理教授

上海财经大学计算机与人工智能学院助理教授。本科与博士均毕业于清华大学计算机科学与技术系，并曾赴美国杜克大学计算机系理论组进行访问交流。其主要研究方向为算法博弈论与机器学习，目前已在人工智能领域国际顶级会议和期刊上发表论文20余篇，包括 Nature Machine Intelligence、ICML、NeurIPS、ICLR等，部分研究成果被国际知名科普媒体《Scientific American》专题报道。曾获上海市2024年“科技创新行动计划”启明星培育计划（扬帆专项）资助。

上海科技大学信息学院常任副教授

上科大信息学院常任副教授（终身教职）、机器人中心主任，CCF YOCSEF上海副主席，国际多智能体系统基金会董事。他于2006年至2016年先后留学西班牙、德国、澳大利亚、法国、日本和英国。他的主要研究是算法博弈论、多智能体系统和AI Agents。他开创了社交网络中的机制设计问题和在线合作博弈中的激励早加入问题，并分别在AAMAS 2021和AAAI 2025独立发表了两篇Blue Sky Ideas论文，以建立相关研究的议程。他的研究获得了包括AAMAS 2024、PRIMA 2022在内的四项国际顶会的最佳论文奖，并受邀在IJCAI 2022上发表Early Career Spotlight演讲。他是国际多智能体系统基金会（IFAAMAS）自2002年成立以来来自中国区的首位董事，也是IFAAMAS旗下旗舰期刊 JAAMAS 的副主编。他还获得了2022年上海市优秀教学成果一等奖，两项（2024和2022）上海市一流本科课程，和两项（2024和2021）上海市重点课程。

香港科技大学助理教授

Yiding Feng is an assistant professor at HKUST IEDA. Previously, he worked as a principal researcher at the University of Chicago Booth School of Business, and a postdoctoral researcher at Microsoft Research New England. He received his Ph.D. from the Department of Computer Science at Northwestern University in 2021, and his BS degree from ACM Honors Class at Shanghai Jiao Tong University in 2016. His research focuses on operations research, economics & computation, and theoretical computer science. He was the recipient of the INFORMS Auctions and Market Design (AMD) Michael H. Rothkopf Junior Researcher Paper Prize (second place), and the APORS Young Researcher Best Paper Award.

CNCC2025将于10月23-25日在哈尔滨举办。学术专题论坛将在往年多样化主题的基础上，首次通过“基础-前沿-未来”的一体化设计，满足不同背景参会者的需求，构建从知识获取到创新激发的完整路径，打造系统化、进阶式的参会体验。重点设置9大主题板块，每个主题板块的专题论坛由三大核心模块组成：面向前沿领域的体系性Tutorial、聚焦前沿突破的专题论坛以及探讨未来发展路径的思辨论坛。Tutorial作为这一设计的起点，为参会者构建坚实的共同知识基础，能够深度参与后续的前沿报告理解与未来方向思辨。同时面向青年学者、行业新锐等人群，通过系统性教学，助力赋能青年人才发展。