《AI 驱动的社会科学研究与公共治理新范式的构建(厦门大学,2023年10月14日-15日)》

  • 来源专题:数智化图书情报
  • 编译者: 闫亚飞
  • 发布时间:2023-10-11
  • 当今人类社会已进入“人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。”人工智能已成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,广泛应用于包括科学研究和公共治理在内的社会生活各个领域,深刻改变着人们的生产、生活、学习和思维方式。党的二十大报告将发展人工智能科技与产业看作是全面推进数字中国,提升国家治理体系和治理能力现代化战略的重要组成部分。

    智能化催生了科学研究的“第五范式”,即“人工智能驱动的科学研究”(“AI for Science”“AI + Science”“AI4S”)。今年3月,科技部会同国家自然科学基金委启动了“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作。人工智能对社会科学研究必将产生广泛而深远的影响,包括公共治理学科在内的社会科学领域正在经历一场方法论革命,“人工智能驱动的社会科学研究”(“AI for Social Science”,或简称“AI for SS”)的新范式正在兴起,社会科学研究的方法、范围和主题以及知识形态也将随之发生改变。

    为促进智能化时代社会科学及管理科学各学科之间的交流与对话,应对人工智能对社会科学及公共治理研究带来的新挑战新机遇,推动社会科学及管理科学研究的方法创新、范式转变、主题拓展与知识融合以及专业升级,由厦门大学社会科学学部牵头,厦门大学公共事务学院和公共政策研究院会同《公共管理学报》编辑部,联合举办此次高端论坛,就“AI 驱动的社会科学研究与公共治理新范式的建构”这一重大学术前沿课题展开跨学科多视角的深入研讨。

    主要议题:

    1. 数智化时代社会科学发展的新场景

    2. “AI for Science”新范式及其应用

    3. 从“AI for Science”到“AI for Social Science”

    4. 人工智能驱动的公共治理知识增长

    5. 基于AI的经济学和管理学新范式构建

    6. AI驱动的社会科学专业的转型与升级

    7. 智能化技术的政治、经济和社会后果

    8. 人工智能对组织管理尤其是国家治理的影响

    9. 伦理和可问责AI创新的治理框架

    10. 算法决策制定的法律、政治和哲学视角

    11. 全球治理视野中的AI政策、法规和治理

    时间与地点:

    论坛时间:2023年10月14日-15日

    论坛地点:厦门大学科学艺术中心


    报名方式:

    本论坛以特邀嘉宾主旨演讲和特邀专家讨论的形式展开。欢迎全国对论坛研讨主题感兴趣的专家学者与会,请拟参与者将您的姓名、单位、联系方式和发言题目(或拟参与的分论坛)发送至zouxl@xmu.edu.cn,报名截止日期为2023年9月30日。


    举办单位:

    厦门大学社会科学学部

    《公共管理学报》编辑部

    厦门大学公共事务学院

    厦门大学公共政策研究院


    与会嘉宾:

    大会致辞嘉宾

    厦门大学校领导

    国家自然科学基金委员会管理科学部三处领导

    主旨演讲嘉宾

    陈振明  厦门大学

    米加宁  哈尔滨工业大学

    特邀演讲嘉宾

    谭建荣  浙江大学

    汪寿阳  中国科学院大学

    洪永淼  中国科学院 大学

    郁建兴  浙江大学

    吴建南  上海交通大学

    邱   林  新加坡南洋理工大学

    陈定定  暨南大学

    于文轩  厦门大学

    特邀讨论嘉宾

    边   琦  山东大学

    陈科霖  深圳大学

    程镝东  北农业大学

    邓   崧  云南大学

    段忠贤  贵州大学

    冯媛媛  贵州大学

    范炜峰  南京理工大学

    高奇琦  华东政法大学

    顾   绚  西南财经大学

    侯志阳  华侨大学

    胡春艳  中南大学

    郎   玫  兰州大学

    李大宇  哈尔滨商业大学

    李慧凤  苏州大学

    李   礼  湖南省委党校

    刘鲁宁  哈尔滨工业大学

    刘   伦  北京大学

    刘润泽  哈尔滨工业大学

    刘   倩  《中国社会科学》杂志社

    马   亮  中国人民大学

    马   桑  云南大学

    宋丽丽  哈尔滨师范大学

    孙   轩  南开大学

    吴   超  浙江大学

    徐   磊  北京理工大学

    徐   宣  国山东农业大学

    许珂维  香港科技大学

    严国萍 《治理研究》杂志社

    臧雷振  中国农业大学

    张睿涵  东华大学

    张小劲  清华大学

    张   毅  华中科技大学

    张孜仪  中南财经大学

    章昌平  桂林理工大学

    赵   娟  北京化工大学

    赵新峰  山东工商学院

    郑跃平  中山大学

    周鲁耀  浙江工商大学

    赵敬丹  沈阳师范大学


    联系方式:

    联系人:邹老师

    邮箱:zouxl@xmu.edu.cn

    电话:0592-2188711

  • 原文来源:https://mp.weixin.qq.com/s/J1JzFYALmrEJ1-uCXUHZ6w
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    •     5月30日上午,2023中关村论坛“人工智能驱动的科学研究论坛”在京成功举办。本次论坛由科技部主办,中国科学技术信息研究所、北京智源人工智能研究院和北京科学智能研究院共同承办。科技部党组成员、副部长相里斌,北京市政协副主席林抚生等出席并致辞,中国科学技术信息研究所党委书记、所长,科技部新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘主持论坛。论坛以人工智能与科学研究融合创新为主题,邀请到众多知名专家学者及行业领军人物,围绕人工智能在生命科学、材料科学等领域的研究进展和突破展开主旨演讲和高峰对话,并发布“基于大语言模型+向量数据库的文献知识库”重磅成果。        本次论坛有中国科学院院士、北京科学智能研究院院长、北京大学国际机器学习研究中心主任鄂维南,美国国家工程院院士、香港大学工程学院院长、机械工程教授大卫·斯罗洛维茨(David J. Srolovitz),微软亚洲研究院副院长、微软杰出首席科学家刘铁岩,美国科学院院士、普林斯顿大学化学系教授罗伯特·卡尔(Roberto Car),清华大学智能产业研究院卓越访问教授、美国芝加哥丰田计算技术研究所教授许锦波,剑桥大学化学工程和生物技术系教授阿列克谢·拉普金(Alexei Lapkin)等进行主旨演讲,北京智源人工智能研究院黄铁军院长、清华大学化学工程系张强教授、北京大学材料科学与工程学院院长助理雷霆教授、北京科学智能研究院张林峰副院长等出席并进行高峰对话。        科技部副部长相里斌在致辞时指出,当前全球人工智能领域创新活跃,人工智能技术在科学研究领域日益展现出超越传统数学或物理学方法的强大能力,推动人工智能驱动的科学研究从概念导入期进入落地应用的新阶段,正在形成变革科学研究的新范式,引领全球人工智能发展新方向。相里斌强调,要继续凝聚共识、汇聚力量,加快推动人工智能驱动的科学研究。一是鼓励跨学科融合,着力开展重大原创性研究。二是注重重大场景驱动,推动形成科学研究与人工智能技术双向互促的良性循环。三是重视人工智能伦理治理,深入践行科技向善理念。四是倡导全球开放合作,推动科学智能造福社会。        北京市政协副主席林抚生在致辞中表示,北京市深入贯彻习近平总书记重要讲话精神,深刻把握全球科研范式变革趋势,在人工智能领域超前系统布局,支持开展大模型、科学智能等人工智能基础前沿研究,持续产出了一批具有国际影响力的重大原创成果。下一步,北京市将持续发挥新型研发机构“催化剂”作用,加快“人工智能驱动的科学研究”发展,支撑世界级、原创性、基础性的重大科学发现。支持建设科学智能大设施,搭建开源、开放的科学智能基础设施平台;支持以本市新型研发机构为核心建设“人工智能驱动科学研究”创新联合体;坚持“四个面向”的选题方针,推动实现从科学研究到产业创新的“最后一公里”。       主旨演讲环节,来自人工智能与数学、材料科学、生命科学和化学等交叉领域的多位学者带来了主题演讲,分享人工智能助力不同科学研究领域的情况,共同探索人工智能为科学赋能的创新模式和发展潜力。       鄂维南院士以“AI时代的科研体系重构”为题进行了精彩演讲。AI for Science为一系列基础科学问题提供了颠覆性解决方案,帮助科学家突破以往难以解决的研究瓶颈,解决产业中的实际问题。为适应AI for Science发展的需求,不仅亟需开发数据库、软件、模型等新方法和新工具,还需要向“平台科研”模式转变,搭建“垂直整合”的人才团队,以创造新的价值。        材料的创新常常带来技术的革新。美国国家工程院院士、香港大学工程学院院长、机械工程教授大卫·斯罗洛维茨教授在“基于人工智能的材料精确模拟”演讲中谈到,深度势能方法结合了机器学习与物理建模,解决了分子模拟中效率与精度不可兼得的困境,其可以在保持量子力学精度的基础上,将分子动力学模拟的效率提升数个量级,在材料缺陷研究方面发挥重要作用。        微软亚洲研究院副院长、微软杰出首席科学家刘铁岩发表演讲“AI for Science:科学发现的第五范式”,从利用人工智能求解科学方程、分析科学数据以及自动发现科学规律等维度进行探讨,并分享了微软研究院相关研究成果。        美国科学院院士、普林斯顿大学化学系教授罗伯特·卡尔教授以“采用人工智能预测原子的动力学过程”为题进行演讲,提出运用机器学习技术可扩大计算体系的空间和时间尺度,有效地提升分子动力学模拟的效率,应用效果值得期待。        清华大学智能产业研究院卓越访问教授、美国芝加哥丰田计算技术研究所教授许锦波从“AI+生物学”视角切入,带来主题报告“AI蛋白生成技术:引领生物经济新变革”。他认为,在人工智能的加持下,未来10年内生物技术的进步将带来每年高达4万亿美元的经济效益。人工智能加速蛋白质研究进程,已经大幅提升蛋白质结构预测的准确度。下一阶段,根据特定的功能需求设计自然界不存在的蛋白质或改造已有的蛋白质,将为生物科技带来更大颠覆性突破,并为整个生物经济带来重构的机遇。他表示,正在研究的AI蛋白质优化和设计平台MoleculeOS致力于“生成”而非“发现”蛋白质。AI蛋白质优化设计的广泛应用,将变革药物设计、生物育种、环境保护、高性能材料等多领域的发展模式。        最后一位演讲嘉宾是来自剑桥大学化学工程和生物技术系阿列克谢·拉普金教授,他以“化学全栈数字研发技术”为题,介绍了在化学合成开发中实施知识图谱的人工智能工作流程,以及剑桥iDMT中心的全数字化研发工作。       高峰对话环节由北京科学智能研究院张林峰副院长主持。各位嘉宾进一步从构建AI时代的垂直整合科研体系出发,探讨如何把握科学智能突破性发展的关键窗口期,在更多领域充分释放AI for Science的应用潜力。        “科学无边界、探索无止境”。本次论坛聚焦推进人工智能驱动的科学研究,内容丰富,亮点纷呈。论坛为国内外各界专家探索科学智能发展前沿,提供了科技创新高端国际交流平台,必将推动人工智能进一步赋能科学研究。
  • 《研究综述:2019年6月14日》

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    • 编译者:yanyf@mail.las.ac.cn
    • 发布时间:2019-06-19
    • 欢迎阅读2019年6月14日的研究综述,这是Broad研究所科学家及其合作者最近发表的研究的反复快照。 筛选微生物群落 微生物群落在生物技术,农业和医学中具有潜在的应用,但如果没有准确的方法来预测它们的相互作用和环境响应,那么当前的工程策略是有限的。在PNAS中,由Jared Kehe,Anthony Kulesa和核心研究所成员Paul Blainey领导的团队介绍了kChip,这是一个构建和测试微生物合成群落的平台,每天大约有100,000个社区。作为示范,该团队确定了一组促进模式植物共生体Herbaspirillum frisingense生长的细菌。 kChip平台可以帮助发现微生物聚生体,用于抑制病原体或降解用于生物燃料生产的材料,以及测试生态学的一般理论。 血细胞的诞生 称为红细胞生成的多步骤过程会产生红细胞,对这一过程的深入了解可以帮助我们更好地了解贫血并开发新的疗法。在本周的细胞报告中,Leif Ludwig,Caleb Lareau,医学和群体遗传学项目的成员Vijay Sankaran,核心研究所成员和Klarman Cell Observatory主任Aviv Regev以及同事绘制了阶段特定的转录状态和染色质可及性。人类红细胞生成。他们的分析表明阶段特异性转录因子活动,将疾病和特征的基因变异映射到调节区域,并将TMCC2鉴定为终末红细胞生成中的调节因子。这项工作是进一步照亮红细胞生成中遗传调节因子和相关疾病原因的有用资源。 分心偏转器 为了生存,人类和动物必须从环境中提取相关信号。由麦戈文研究所的Miho Nakajima和斯坦利精神病研究中心的成员Michael Halassa领导的神经元报告发现,大脑的前额皮质(PFC)通过一种新的基底神经节通路调节丘脑的感觉活动,这有助于在视觉之间进行选择。通过抑制分散注意力的方式来实现听觉刺激。新的PFC-GC-thalamus途径增强了感官辨别力,并用于以目标导向的方式抑制背景噪音。 微生物糖是IBD中的苦药 研究人员长期以来将肠道微生物组与炎症性肠病的变化联系起来,但推动这些联系的生物学尚不清楚。本周在PNAS,由马修·亨克,Chelsi Cassilly和哈佛大学高级副会员Jon Clardy领导的团队;和Douglas Kenny,Hera Vlamakis以及核心研究所成员和传染病和微生物组计划联合主任Ramnik Xavier在Broad上透露,其中一种肠道虫Ruminococcus gnavus会产生一种刺激克罗恩病免疫系统的多糖。之前的工作将R. gnavus与克罗恩的突发事件联系起来;这是第一项确定连接背后分子机制的研究。阅读更多新闻报道。 可以告诉人(细胞外)基质是什么 由分泌蛋白组成的细胞外基质(ECM)对于许多类型癌症的存活,生长和迁移至关重要。然而,关于ECM分泌中涉及的生物化学途径知之甚少。由Haoxin Li和核心研究所成员Stuart Schreiber(化学生物学和治疗科学计划)及其同事领导的团队使用计算方法寻找扰动破坏ECM分泌的基因。该小组在细胞化学生物学报告中证实,6-磷酸葡萄糖酸脱氢酶是一种参与碳水化合物代谢的细胞酶,是ECM分泌所必需的必需成分,从而为特定的代谢途径提供新的见解。 一种新的自闭症模型,由CRISPR提供 自闭症和其他神经发育障碍的小鼠研究已经产生了在临床试验中进行过测试的候选药物;然而,没有一个成功。由斯坦利中心的研究员冯国平领导的美国/中国研究小组利用CRISPR基因组编辑工程设计猕猴,在一个名为SHANK3的基因中表达自闭症相关突变。他们在自然界中写道,工程猕猴表现出与自闭症谱系障碍相似的行为和神经模式。他们说,新模型可以帮助科学家为某些神经发育障碍开发更好的治疗方案。在麻省理工学院的新闻报道和频谱报道中了解更多信息。