| 标题 | 人工智能与计算社会科学 |
| 范文 | 随着计算机和网络技术的飞速发展，人工智能的理论和实践正在不断更新。人工智能的基础是计算机科学和认知科学，其应用却不仅仅局限于此，而是跨界于各个自然科学和社会科學的研究领域。 2009年，拉泽尔等人提出了“计算社会科学”（Computational Social Science）的概念，他们认为以“计算”作为研究的基础手段的社会科学业已形成，展现出人类在前所未有的广度、深度和规模上收集和分析数据的能力。人文社会科学的学者开始关注大数据、人工智能等信息技术对社会经济发展以及科学研究等方面带来的影响和价值。有学者认为，社会科学之所以有时被认为落后于自然科学，是因为长期以来人们缺乏把握社会复杂性的有效手段。而计算社会科学恰恰是由“技术驱动的新进路”，这就是“借助信息通信技术，特别是计算机建模和基于大数据的网络分析，来探寻社会关系和社会互动的模式，并预言社会系统的演化”。 一些有识之士已经敏锐地注意到人工智能和计算社会科学两者相结合的重要性和巨大价值。著名的人工智能学者、图灵奖得主莱迪（R. Reddy）两年前就曾倡议：“计算机科学和人工智能必须拥抱计算社会科学。”当越来越多的人工智能技术应用于社会生活的各种领域，定会改变人们的行为和人与人之间的互动方式，也会改变人所处的社会环境甚至自然环境。这就要求计算社会科学家探究社会中个体或群体之间相互作用的基本模式，发现这些模式随着智能技术和产品的介入而导致的种种问题，并积极地寻找解决问题的方案;而这中间，他们也可以利用人工智能提供的工具和方法。 需要注意的是，人工智能技术虽然使得社会科学与自然科学研究在方法上形成了一定的共通性，但是这两类研究之间仍然具有几点本质的不同，如何合理而有效地利用人工智能技术，对社会科学研究者们提出了一些特殊的挑战性问题。首先，社会科学的主要研究对象是人和人类的行为，存在伦理限制的技术手段无法在人类活动中实现完全实验环境，因此人工智能所带来的大数据在社会科学领域很难真正实现理想中的总体而非样本的情境。其次，人工智能可以协助研究者们从更为微观的层面对社会科学问题进行分析，在获得微观个体的精确行为的同时，也对研究者进行宏观规律总结带来了挑战。人类微观活动之间的交互作用是非常复杂的，因此宏观加总的难度也随着数据的细化而成几何级数的增加。最后，我们对社会科学的研究成果的应用一般不是具体的产品或者服务，而是一些战略性的政策，比如说企业的营销策略、激励机制、政府的政策方针，等等，因此，社会科学的研究成果的影响面会比较大，在分析过程中的稍许偏差很可能会带来巨大的社会影响。这些都是需要进一步探讨和解答的问题。 《中国人工智能发展报告2018》中已经显示中国目前是人工智能论文产出和人工智能专利布局最多的国家。这一定程度上是得益于现今人工智能算法的进化，后者很大程度上是以大数据为基础的，而中国庞大的人口规模是世界上最好的天然的大数据试验场。可以预见的是，人工智能中的大数据和大数据技术在社会科学研究领域中的运用将会越来越普遍，而成为社会科学研究领域的一个重要趋势，也将成为助推新时代中国特色哲学社会科学发展的重要动能。 不论是从历史还是当下，均可以看出，技术驱动社会演进的趋势是无法逆转的。在这样的大背景和大趋势下，现实的选择是积极地拥抱人工智能，并通过社会的计算研究来认识其对人的正向的和负面的效应，尽力发挥其对于人类社会的正向作用，扼制或避免可能带来的副作用。也就是说，让人工智能与计算社会科学之间实现“携手”，来共同设计和建构一个更加美好的智能社会。本期特别策划，我们邀请相关领域的专家学者，聚焦人工智能和计算社会科学发展的现状、内在的互动，以及两者相携而行的前景，敬请垂注！ ——《学术前沿》编者 |
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