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초개인화 연구 노트 방향(개인화, 유저모델, 정답 없는 평가, user simulator, proactive 개입)에서 들을 만한 ICML 2026(서울, COEX) 워크샵 정리. 워크샵은 7월 10~11일 이틀, 전부 종일(8:00~17:00)이라 같은 날 것끼리는 겹친다. 딱 개인화/recsys/user-simulator 전용 워크샵은 없어서, 인접한 축들로 골랐다.

1순위 (핵심 축에 직결)

  • Continual Adaptation at Scale: Towards Sustainable AI (7/10, ROOM 327) 관찰에서 유저모델을 online으로 갱신하는 흐름, 조건1(세션을 넘어 유지), “batch vs online” 미결과 직결.
  • Pluralistic Alignment (7/11, ROOM 403) 다양하고 충돌하는 개인/집단 선호에 AI를 맞추는 문제. “좋은 개입은 사람마다 다르다 = per-user 선호 모델링”의 정면.
  • Statistical Frameworks for Uncertainty in Agentic Systems (7/11, ROOM E1-E4, 3층) 에이전트의 불확실성 정량화. $z_u$를 point estimate 넘어 분포로 보고 싶다는 방향과 맞물림.

2순위 (평가 철학, 학습 신호)

  • RLxF: RL from World Feedback (7/10, GRAND BALLROOM 101-102) accept/reject, edit 같은 상호작용 신호로부터 학습, proxy reward.
  • Culture x AI: Evaluating AI as a Cultural Technology (7/10, ROOM 307) 정답 없는, 주관적 대상을 어떻게 평가하나. 평가 섹션의 “정답 없는 문제를 recsys처럼” 철학과 통함.
  • Philosophy Meets Machine Learning: What Counts as Trustworthy? (7/11, ROOM 308) 평가의 근거와 신뢰성을 따지는 쪽.

3순위 (proactive 개입, 실패 모드)

  • Workshop on Human-AI Co-Creativity (7/11, ROOM 401) 인간과 AI 상호작용에서 AI가 언제, 어떻게 기여하나. proactive “when to act”의 인접.
  • The Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (7/11, HALL B2) 잘못된 순간의 개입(오발화)이 곧 안전 문제.
  • Failure Modes in Agentic AI: Reproducible Triggers, Trace Diagnostics, and Verified Fixes (7/10, GRAND BALLROOM 104-105) 잘못된 개입을 재현 가능한 실패 모드로 보는 관점.

겹침 노트

전부 종일이라 같은 날은 사실상 하나만 고를 수 있다.

  • 7/10 (금): Continual Adaptation(1순위), RLxF(2순위), Culture x AI(2순위), Failure Modes(3순위)가 같은 날. Continual Adaptation을 메인으로 두고, 세션을 쪼개 RLxF나 Culture x AI를 오가는 정도.
  • 7/11 (토): 곤란하게도 1순위 두 개(Pluralistic Alignment, Uncertainty in Agentic Systems)가 같은 날 종일이라 정면충돌한다. Philosophy(2순위), Human-AI Co-Creativity(3순위), Agents in the Wild(3순위)도 전부 이 날.
    • representation을 “per-user 선호”로 보는 관심이 크면 Pluralistic Alignment
    • “point estimate 넘어 불확실성으로”라는 관심이 크면 Uncertainty in Agentic Systems
  • 현실적 플랜: 10일은 Continual Adaptation, 11일은 위 둘 중 택1.

전용 개인화/recsys/simulator 워크샵이 없으니, 워크샵보다 메인 트랙 포스터에서 개인화, user modeling, simulator 논문을 따로 훑는 편이 밀도가 높을 수 있다.

References