近日，国际知名期刊Knowledge and Information Systems(KAIS) 公布2025年度最佳论文奖（Best Paper Award）。计算与智能创新学院特聘教授窦德景的论文“Interpretable Deep Learning:Interpretation, Interpretability, Trustworthiness, and Beyond”获此殊荣。
该论文于2022年发表，目前谷歌学术引用超过570次。 KAIS是数据挖掘、知识工程与信息系统领域的国际著名期刊，属于中国计算机学会（CCF）认可的B类国际学术期刊。自2018年起， KAIS每年评选—篇论文授予此奖项，旨在表彰对该领域产生重大影响的杰出研究成果。
图1 窦德景教授团队论文获2025 KAIS 最佳论文奖
据悉，获奖论文为关于可解释深度学习的综合性述评文章。深度神经网络（DNNs） 以其卓越的性能在各种人工智能任务中取得了显著成功，但其高度参数化的“黑盒”特性使其预测结果难以理解。这种可解释性的缺乏在自动驾驶、医疗健康、金融服务等高风险应用中引发了严重的信任问题。
为应对此挑战，该论文首先从可视化分析、鲁棒性扰动分析与敏感性分析三个维度，系统梳理了当前的研究现状。在此基础上，文章又进一步从代理模型、逻辑推理、 网络节点关联分析及传统机器学习模型四个视角，深入探讨了可解释深度学习模型的构建方法。最后，文章概述了可解释深度学习的典型应用，展望了该领域的未来研究方向，并提出了相关建议。
图2 获奖论文中关于语义分割的真值和三种流行算法的解释结果可视化
此次获奖也是对窦德景在人工智能和大数据领域长期研究的再次肯定。多年来，窦德景凭借其深厚的学术造诣，先后在美国俄勒冈大学、百度研究院、波士顿咨询任教和任职，2023年入选国家级领军人才计划， 2024年加入北京北电数智担任首席科学家，2024年6月被引进复旦大学计算机科学技术学院（现为计算与智能创新学院）任特聘教授(Distinguished Professor)和博士生导师。
图3 窦德景出席首届超互联新算力产业暨第三届中国IDC行业DISCOVERY大会
在复旦大学，窦德景建立了数据智能实验室（Data Intelligence Laboratory），主要研究方向包括多模态大模型、大模型安全与对抗学习、人工智能可解释性、联邦学习和可信计算。目前，实验室已配备强大的硬件与软件支持体系，并与产业界建立紧密合作关系，与领先科技企业和国内顶尖医院共同开展项目，推动技术成果在具身智能、智慧医疗、AIGC等领域的应用落地，致力于将理论创新转化为实际生产力，为人工智能生态的可持续发展贡献力量。
实习编辑：何瑞责任编辑：李斯嘉
