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【讲座纪要】 | 董浩:浅谈人工智能与社会科学研究的范式融合:智能体模拟与因果推断

发布:2025-10-11 来源:清风学社

2025年9月26日,中国人民大学“人工智能与历史研究”通识讲座系列第5讲在立德楼906教室举行。本次讲座由北京大学光华管理学院社会研究中心长聘副教授董浩主讲,题目为《浅谈人工智能与社会科学研究的范式融合:智能体模拟与因果推断》,中国人民大学清史研究所副教授林展主持,数十位校内外师生参与。讲座立足于人工智能与社会科学结合的前沿问题,聚焦社会模拟研究中的新方法、新挑战,为历史学、人文社科与计算机科学的交叉研究提供了重要启示。

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讲座旨在超越具体技术来讨论人工智能与社会科学研究结合在方法论层面的可能性,即使面对技术的快速迭代,方法论层面的探索仍具有持久价值。董老师以阿西莫夫的科幻小说《基地》为引子,阐述了“心理史学”对人类群体行为进行建模的思想。这一构想与当代社会科学中的社会模拟有着相似之处,即通过对个体行为的集合建模,揭示社会宏观发展的潜在规律。20世纪末,基于主体的模型(Agent-Based Models, ABM)在社会科学界广泛应用,并在考古学、历史学中展现出独特价值。例如,研究者利用随机游走或最小成本路径算法,尝试复原古代人群的迁徙路线。这些方法弥补了传统史料不足,为探索普通群体的历史经验提供了新的可能。

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董老师介绍了基于智能体的社会模拟的概念,即“把一个系统拆解成最小的组成部分,为每个部分设定简单的行为规则,然后让它们在计算机中‘活’起来,观察它们互动后会产生什么意想不到的全局结果。”经典模型的三个部分包括主体/智能体(Agent),环境(Environment)及规则(Rules)。

接着,董老师回顾了方法论的演变,重点介绍了三种社会科学的经典研究范式,即传统的模拟仿真(Simulation)、随机对照实验(RCT)、观察性研究(Observational Study)。长期以来,三种范式各自独立,在研究设计、数据来源、科学依据、因果行为、反事实构建与社会互动性等方面,社会科学传统模拟与实证研究的范式呈现出一种“割裂”。董老师认为,大语言模型(Large Language Models, LLMs)的出现,带来了方法论上的转折点。

董老师提出,LLMs推进社会科学范式融合的一个潜在交叉点为“模糊的(需识别的)因果性”。 当利用LLMs模拟社会行为进行研究时,既像在做模拟,也像在做实证。随后,董老师以谢林(Schelling)的居住隔离模型、斯坦福小镇的模拟实验为例,进一步阐释了传统ABM与基于LLMs的社会模拟在因果涌现方面的异同。

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讲座最后,从提升因果推断的视角,董老师提出生成式人工智能(GenAI)在社会模拟研究场景四个潜在的范式融合方向。一是GenAI与质性研究(及文本分析)的融合,二是GenAI与随机干预试验设计的融合,三是GenAI与观察性追踪研究的因果推断设计的融合,四是GenAI与人口微观模拟技术的融合。研究者可以从研究的目的决定范式融合与取舍。

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在座师生就国内高校科研机构研发的智能体、文本分析与角色扮演、数字人、人口微观模拟、新石器时代社会复杂化研究等大模型在社会科学研究中的应用与实践等问题进行讨论。