2026年9月10日，由学院举办的智·信讲堂第92期在智信馆117报告厅开讲。本次讲堂邀请英国伦敦国王学院Oya Celiktutan准教授作“Fairness for Human-centred Deep Learning Models”主题报告。
在本次报告中，Celiktutan准教授围绕以人为中心的深度学习模型中的公平性问题展开介绍，首先介绍了面向表情识别模型的特征级偏差评估方法，随后系统阐述了不同人口群体中的模型偏差及其统计评估方式。面向视觉语言模型中的群体偏差问题,教授提出了基于大语言模型引导的群体原型构建与特征空间去偏方法，在减少模型偏差的同时兼顾模型性能。在模型应用与评估层面，报告展示了相关方法在零样本图像分类、图文检索和文本生成图像等任务中的效果，并进一步介绍了模型性能与公平性之间的权衡问题。
报告结束后，Celiktutan准教授和与会师生就如何提高模型的公平性等问题进行了亲切交流和讨论，她也根据自身经历勉励同学们要积极拓宽视野、努力探索、发现并解决新的科学问题。此次报告进一步拓展了我校师生的视野，增强了对人工智能公平性问题的理解和认识。
