2026年4月8日上午，中国科学院大学人工智能学院在雁栖湖校区教一楼209教室举办了本学期的科学前沿讲座。本次讲座特别邀请到了郑晓龙研究员，为同学们带来了题为《数字时代的社会计算与决策智能研究机遇与挑战》的精彩报告。在人工智能与社会系统深度耦合、人类社会正从“信息不对称”转向“认知不对称”的宏大背景下，郑老师深入浅出地探讨了社会计算如何通过复杂系统建模与智能体实验，辅助决策者在复杂多变的数字环境中做出科学决策。
讲座伊始，郑老师首先从宏观视角剖析了数字时代社会形态正在发生的三个根本性转变。他指出，随着大模型技术的普及，传统由“信息差”带来的竞争优势正逐渐瓦解，取而代之的是“认知不对称”。在这一态势下，核心竞争力不再取决于获取信息的多少，而在于对海量信息的深度加工与行动转化能力。这一转变引出了深刻的“知识悖论”，即当知识被算法平权化后，原有的知识红利会迅速消失。紧接着，郑老师论述了社会协作模式从“人人协同”向“人机协同”的飞跃，指出未来的组织形态将演变为由“超级个体”通过调用智能体组成的“一人公司”，实现生产力的指数级跃迁。最后，他解析了虚实交互对社会结构的重构，指出数字孪生与物理世界的融合在提升效率的同时，也带来了认知异化与隐私边界模糊等新挑战。
针对“加速社会”下的治理难题，郑老师提出了“AI for Social Science”这一跨学科研究新范式。他强调，社会计算不应仅是技术的单向输出，而应是人工智能与社会科学的“双向奔赴”。一方面，利用大模型捕捉社会运行的微观特征，可以弥补传统研究在规模与预测能力上的不足；另一方面，引入社会科学的因果框架，能帮助AI突破“算法黑箱”，实现更具解释性的智能输出。在技术路径上，郑老师重点介绍了超图建模与深度因果学习，认为超图能更精准地捕捉多节点间的复杂关联，为理解社会行为的涌现提供科学度量。
报告的核心聚焦于从“社会计算”向“决策智能”的范式演进。郑老师指出，决策智能正从辅助工具进化为一种自主、可信且能动态适应变化的全新体系。他提出了构建基于智能体的“社会实验平台”构想，主张通过合成数据与仿真模拟技术，在虚拟环境中对政策或市场波动进行预演。通过深度剖析Aaru公司的社会模拟技术与Palantir公司的决策支持案例，郑老师展示了决策智能在反恐情报、民意预测等领域发挥的“降维打击”优势。他强调，未来的决策范式将实现从“人主机辅”到“机主人辅”的跨越，让机器在处理高复杂度场景时提供更精准的支持。
讲座尾声，郑老师结合波普尔的“三个世界”理论，探讨了物理、知识与精神世界在数字时代的深度耦合，并勉励同学们在超连接的世界中运用系统化思维应对风险。在互动环节中，郑老师针对“算法公平性”与“科研评价标准”等热点问题，与同学们进行了深入探讨，其严谨的治学态度赢得了阵阵掌声。整场讲座不仅展示了人工智能在社会治理领域的广阔前景，更为国科大学子投身跨学科研究、探索智能决策前沿点亮了思想明灯。
更多专家信息：
郑晓龙，中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师，中国科学院特聘核心岗位研究员，中国科学院大学人工智能学院岗位教授(A类)，国家杰出青年科学基金获得者，中国计算机学会杰出会员，研究方向:大数据与社会计算，大模型与决策智能，AI4S，已主持国家重点研发计划、国家自然科学基金委重点和专项项目、国家科技重大专项、新一代人工智能重大专项等相关项目20余项，发表学术论文200余篇，获省部级科技奖励5项，担任7次领域国际学术会议执行主席以及40余个国际顶级或知名学术会议程序委员会委员，担任中国指挥与控制学会大数据科学与工程专委会副主任委员及总干事、中国自动化学会计算社会与社会智能专委会副主任委员、中国人工智能产业发展联盟学术与知识产权组副组长以及中国发展战略研究会人工智能专业委员会副主任。
