人工智能與計算社會科學

隨著計算機和網絡技術的飛速發展，人工智能的理論和實踐正在不斷更新。人工智能的基礎是計算機科學和認知科學，其應用卻不僅僅局限于此，而是跨界于各個自然科學和社會科學的研究領域。

2009年，拉澤爾等人提出了“計算社會科學”（Computational Social Science）的概念，他們認為以“計算”作為研究的基礎手段的社會科學業已形成，展現出人類在前所未有的廣度、深度和規模上收集和分析數據的能力。人文社會科學的學者開始關注大數據、人工智能等信息技術對社會經濟發展以及科學研究等方面帶來的影響和價值。有學者認為，社會科學之所以有時被認為落后于自然科學，是因為長期以來人們缺乏把握社會復雜性的有效手段。而計算社會科學恰恰是由“技術驅動的新進路”，這就是“借助信息通信技術，特別是計算機建模和基于大數據的網絡分析，來探尋社會關系和社會互動的模式，并預言社會系統的演化”。

一些有識之士已經敏銳地注意到人工智能和計算社會科學兩者相結合的重要性和巨大價值。著名的人工智能學者、圖靈獎得主萊迪（R. Reddy）兩年前就曾倡議：“計算機科學和人工智能必須擁抱計算社會科學。”當越來越多的人工智能技術應用于社會生活的各種領域，定會改變人們的行為和人與人之間的互動方式，也會改變人所處的社會環境甚至自然環境。這就要求計算社會科學家探究社會中個體或群體之間相互作用的基本模式，發現這些模式隨著智能技術和產品的介入而導致的種種問題，并積極地尋找解決問題的方案;而這中間，他們也可以利用人工智能提供的工具和方法。

需要注意的是，人工智能技術雖然使得社會科學與自然科學研究在方法上形成了一定的共通性，但是這兩類研究之間仍然具有幾點本質的不同，如何合理而有效地利用人工智能技術，對社會科學研究者們提出了一些特殊的挑戰性問題。首先，社會科學的主要研究對象是人和人類的行為，存在倫理限制的技術手段無法在人類活動中實現完全實驗環境，因此人工智能所帶來的大數據在社會科學領域很難真正實現理想中的總體而非樣本的情境。其次，人工智能可以協助研究者們從更為微觀的層面對社會科學問題進行分析，在獲得微觀個體的精確行為的同時，也對研究者進行宏觀規律總結帶來了挑戰。人類微觀活動之間的交互作用是非常復雜的，因此宏觀加總的難度也隨著數據的細化而成幾何級數的增加。最后，我們對社會科學的研究成果的應用一般不是具體的產品或者服務，而是一些戰略性的政策，比如說企業的營銷策略、激勵機制、政府的政策方針，等等，因此，社會科學的研究成果的影響面會比較大，在分析過程中的稍許偏差很可能會帶來巨大的社會影響。這些都是需要進一步探討和解答的問題。

《中國人工智能發展報告2018》中已經顯示中國目前是人工智能論文產出和人工智能專利布局最多的國家。這一定程度上是得益于現今人工智能算法的進化，后者很大程度上是以大數據為基礎的，而中國龐大的人口規模是世界上最好的天然的大數據試驗場。可以預見的是，人工智能中的大數據和大數據技術在社會科學研究領域中的運用將會越來越普遍，而成為社會科學研究領域的一個重要趨勢，也將成為助推新時代中國特色哲學社會科學發展的重要動能。

不論是從歷史還是當下，均可以看出，技術驅動社會演進的趨勢是無法逆轉的。在這樣的大背景和大趨勢下，現實的選擇是積極地擁抱人工智能，并通過社會的計算研究來認識其對人的正向的和負面的效應，盡力發揮其對于人類社會的正向作用，扼制或避免可能帶來的副作用。也就是說，讓人工智能與計算社會科學之間實現“攜手”，來共同設計和建構一個更加美好的智能社會。本期特別策劃，我們邀請相關領域的專家學者，聚焦人工智能和計算社會科學發展的現狀、內在的互動，以及兩者相攜而行的前景，敬請垂注！

——《學術前沿》編者