更强的模型之外,ACM MM 2026还在关注什么?

模型能力的提升,正在与更具体的人、更复杂的环境和更长远的影响结合。


    作者丨张璐

    编辑丨张驰

                                                                                                       

更强的模型、更出色的性能,始终是多媒体研究令人期待的进展。但一场学术会议的吸引力,也来自它能够容纳更丰富的话题。

第 34 届国际多媒体领域顶会 ACM Multimedia ,将在 2026 年 11 月 10 日至 14 日在巴西里约热内卢举行。

今年四位主题演讲嘉宾,尤其值得关注。

他们各自的研究经历与问题意识,体现出了技术前沿与多元视角的交汇。从选择性聆听到具身交互,从 AI 摘要的责任到青少年的网络安全,四位嘉宾把信号处理、人机交互、语言学与社会计算带到同一个舞台,也带来了衡量技术进步的不同尺度。雷峰网

▎Elisabeth André:让 AI 参与人与人的交流

德国奥格斯堡大学教授 Elisabeth André 长期研究多模态交互、情感计算、社会信号处理,以及虚拟角色和社交机器人。她关注的信号包括语言、目光、手势和生理数据,这些共同构成了人类交流中,那些难以被文字概括的部分。

在本次演讲中,她将讨论如何让具身 AI 理解并参与具体情境中的互动,涉及辅助沟通、群体讨论和儿童治疗等场景。

这让“多模态”的意义变得鲜活起来。

日常交流里,一个人能否顺利表达,并不完全取决于他有没有把句子说完整。停顿、表情、身体动作,以及其他人是否愿意等待,都可能影响沟通的结果。面对不同的表达习惯和沟通能力,AI 需要学会怎样提供恰当的支持。

▎李海洲:选择性的倾听

香港中文大学(深圳)人工智能学院院长李海洲的研究经历,横跨学术与产业,长期深耕语音和语言技术。他参与过语音产品研发,也持续研究机器如何处理人类复杂的声音世界。

他的演讲以“倾听”为切入口,讨论多人同时说话时的选择性听觉注意,以及人类视听感知对目标说话人提取的启发。

比如在嘈杂的环境中,四周都有谈话声,你却能把注意力放在面前的人身上。对人来说,这往往发生得十分自然;对机器来说,从混合声音中提取目标语音,仍然需要精细的建模。

李海洲参与的相关研究,已经探索了利用嘴唇运动与语音的同步关系,来辅助选择性聆听,也就是视觉能够帮助机器判断该听谁的声音。

这场演讲也让我们重新理解多媒体研究的出发点。人的感知本来就跨越多种感官,注意力又总是带着目标。研究机器如何倾听,也是在研究人怎样从纷繁的信息中,找到对自己有意义的部分。

▎Clarisse Sieckenius de Souza:AI 替你读过之后,忽略了什么?

Clarisse Sieckenius de Souza 的学术经历尤其能体现跨学科的价值。

这位巴西里约热内卢天主教大学荣休教授,接受的是翻译、语言和应用语言学训练,后来进入计算机领域,并与学生、合作者共同发展了人机交互中的符号学工程理论。她的研究把语言、意义和沟通带进了对软件系统的理解。

本次演讲中,她将把目光投向 AI 摘要中的“委托阅读”问题:当系统代读原始材料,摘要中的取舍与遗漏应如何接受审查?这一问题也将延伸到视频、音频和多模态内容。

这是一个与每个人紧密相关的问题。越来越多的人会先让 AI 总结文章、整理资料、提炼视频,再决定是否查看原始材料。于是,摘要在帮助我们节省时间的同时,也参与决定了我们会看到什么。

很容易发生的情况是,一段对话里的犹豫、一场讨论中的少数意见,都可能在压缩过程中消失。留下的信息仍然很顺畅,但读的人未必知道自己错过了什么。

▎Pamela Wisniewski:让年轻人参与安全设计

Pamela Wisniewski 是国际计算机科学研究所 ICSI 的首席研究科学家,也是 STIR 实验室与 Teenovate 的创始人和负责人。她的研究结合计算机科学、社会科学和以用户为中心的设计,长期关注青少年的社交媒体使用、隐私与网络安全。

她将在演讲中讨论如何把安全纳入多媒体系统的设计过程,同时关注青少年的隐私、自主权与社会联系,并让年轻人参与设计。

Wisniewski 所在团队的研究项目,强调结合情境、保护隐私,并通过共同设计来支持青少年。这意味着,年轻人的经验本身就是设计所需要的知识。

她的研究突出,评价技术时,也要听见那些将长期生活在技术影响之中的人。

把这四场演讲放在一起,André 关注人如何参与交流;李海洲研究人如何选择性地倾听;de Souza 追问信息经由 AI 转述之后的责任;Wisniewski 则把年轻人的处境和选择带进系统设计。

这也是 ACM MM 2026 值得期待的地方。模型能力的提升,正在与更具体的人、更复杂的环境和更长远的影响结合。

当多媒体 AI 越来越深入地参与我们的生活,研究者也需要回答,面对如此不同的人,我们究竟希望技术带来怎样的生活?

ACM MM 即将召开,欢迎参会的研究者、学生,以及关注 AI 前沿进展的读者加入我们的交流群。

在这里,你可以认识同行、交流研究,分享招生信息、科研合作、约饭、投稿、组队参会等,寻找潜在的合作伙伴。

大会期间,我们也会持续带来现场报道速递、嘉宾演讲解读、前沿方向梳理和论坛精华。

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