人工智能技术的飞速发展推动了诸多产业的创新变革，也深刻地影响了人类的生产生活方式。近年来，人工智能在金融、医疗、司法等行业取得了广泛的应用，并展现出了其基于大数据挖掘规律，进而辅助决策的巨大潜力。与此同时，现代人工智能系统“面向用户”的特点也提示我们在设计人工智能系统的过程中始终应该将“人”放在中心地位，深入地理解和评估人和人工智能系统交互（“人智交互”）过程中的需求、行为和体验。人智交互研究中的核心问题之一是人对于人工智能的信任机制。本次讲座中，我将围绕人智交互中的信任问题介绍我们开展的一系列实验研究，展示人对于人工智能的信任如何受到多种因素（如系统的名义性能、实际性能，系统与人的一致性等）的影响，并讨论这些发现对于更好地设计人工智能系统的指导意义。

殷明，2011年于清华大学获得学士学位，2017年于哈佛大学获得博士学位，后赴微软研究院纽约实验室担任博士后研究员，现为普渡大学计算机系助理教授。主要研究方向包括人智交互、众包与社会计算、计算社会学等。其研究成果主要在CHI, CSCW, WWW, AAAI, IJCAI等人工智能、人机交互及相关领域高水平国际会议发表。曾两次获得人机交互领域顶尖会议ACM CHI最佳论文提名,及众包领域顶尖会议AAAI HCOMP最佳论文奖。担任CHI, AAAI, IJCAI, WWW, EC, HCOMP等多个国际会议的高级程序委员会委员、程序委员会委员。