【系列讲座】| 《政治分析》国际期刊主编Prof. Jeff Gill谈人工智能如何赋能社会科学研究

文摘   科学   2024-04-02 18:30   北京  

学术讲座资讯

[编者按]以大型语言模型(LLM)的迅速发展为代表的人工智能(AI)技术进步正在对世界造成巨大冲击,在知识探索路径和方式上开辟了革命性的“第五范式”(AI4Science)。第五范式为社会科学发展带来前所未有的机遇,人工智能基于人类社会数据和对人类认知、行为和互动的探索,为研究人及其组成的社会提供了新的可能和广阔前景。近年来,社会科学界对第五范式进行了积极探索,取得了富有启发性的成果,并为人工智能进一步发展和演化提供了有益的“输入”。当然,人工智能赋能的社会科学研究目前还处于尝试阶段,有待尚处于分割状态的不同学科增进了解、加深合作、携手探索。北京大学全球风险政治分析实验室和外交学院外交谈判模拟与数据实验室在2024年春季联合开启“人工智能赋能的社会科学研究”系列讲座,将邀请人工智能领域和社会科学领域的学者分享他们的相关研究、以及基于研究经验对人工智能赋能社会科学的路径和前景的思考和心得。系列讲座的第一讲邀请了政治学方法领域标志性国际期刊《政治分析》(Political Analysis)主编Jeff Gill教授作为主讲嘉宾。Gill教授长期从事跨学科研究、推动文理交叉,其主编的《政治分析》积极推动和勇于开拓人工智能赋能的社会科学研究。



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//  讲座信息 Outline


讲座主题:人工智能、机器学习与社会科学研究

Topic: AI, Machine Learning, and the Impact on Social Science Research


讲座时间:2024412日(周五)19:00-21:00(北京时间)

Time: 19:00-21:00 (UTC+8), 12 April 2024 (Friday)


主讲嘉宾:杰夫·吉尔教授 Prof. Jeff Gill Political Analysis期刊主编,政治学方法国际学会前主席,美利坚大学政府系和数学与统计学系杰出教授

Speaker: Prof. Jeff GillEditor-in-Chief of the journal Political Analysis, inaugural Fellow and past-President of the Society for Political Methodology, distinguished Professor of Government and of Mathematics & Statistics at American University, USA


主持人:庞珣教授,北京大学国际关系学院教授、北京大学全球风险政治分析实验室主任、Political Analysis期刊副主编

Host: Prof. Xun Pang, Professor in School of International Studies at PKU, Director of PKU Analytics Lab for Global Risk Politics, and Associate Editor of Political Analysis


讲座语言:英文

Language: English


讲座形式:线上ZOOM会议(会议链接将通过邮件发送给成功报名的听众)

Format: ZOOM online meeting (the link will be sent via email to successfully registered attendees)


报名方式:请于202448日(周一)12:00前扫描二维码或点击“阅读原文”填写问卷。ZOOM会议链接将通过邮件发送给报名成功的参会者(完整填写问卷并填写希望向嘉宾提出的问题将提高报名的成功率)。

Registration: Please scan the QR code or click "Read More" for registration before 12:00 PM, 8 April 2024 (Monday). Zoom link will be sent to pre-registered attendees via email (completion of all the survey questions especially the question-raising will increase the chance of successful pre-registration).


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//  讲座提要和嘉宾简介


讲座提要

Outline of the Talk


历史上还没有哪个时代像今天一样,机器对人类生活产生如此根本性的影响。 个人生活和社会运转的几乎每个方面都受到来自数据收集、数据分析、机器学习和人工智能的影响。本次讲座将聚焦于特定种类的人工智能,讨论社会科学研究人员如何最大限度地利用这些现代工具来进行数据搜集和处理。 讲座涵盖当前用于收集、保护、聚合、处理、表征和解释数据的一系列方法和技术,并讨论政策制定者如何使用这些数据和工具(例如开源、地理空间和现场信息)、以及人工智能用于社会科会研究数据工作所需关注的基本伦理问题。


There has never been a time when machines have affected human life like the current era. Almost every facet of individuals and society are affected by data collection, data analysis, machine learning, and artificial intelligence. This talk is about specific AI tools, data collection in the 21st century, and how social science researchers can maximally take advantage of the wide array of modern tools. This includes an overview of current methods and technology used for collecting, protecting, aggregating, processing, representing, and interpreting data, how policymakers can use data tools (such as open source, geospatial, and in-situ information), and basic ethical standards behind data collection and use.


嘉宾简介

Bio of the Speaker


杰夫·吉尔(Jeff Gill)教授是《政治分析》期刊现任主编、政治方法论国际学会首任会士和前任主席、美利坚大学政府和数学与统计学杰出教授。 他还是神经科学和行为研究中心的成员,也是 SPA 数据科学中心的首任主任,吉尔教授领导的中心为美利坚大学全校的教师和研究生提供研究支持,协调和支持整个校园的实证研究。构建基础设施来处理大型且复杂的数据集。他的研究将贝叶斯建模和数据分析(决策理论、测试、模型选择、引出先验)应用于大量重要场景,使用计算密集型工具(蒙特卡洛方法、MCMC、随机优化、非参数)来推动社会科学定量方法研究、政治行为和政治制度研究、医疗/健康数据分析(特别是生理学、循环/血液、儿科创伤性脑损伤)中的问题以及流行病学测量/数据问题。吉尔教授的研究成果发表在多个学科的顶级期刊上,如《柳叶刀·神经病学》、《皇家统计学会杂志》、《美国统计协会杂志》等等。


Jeff Gill, Editor-in-Chief of the journal Political Analysis, inaugural Fellow and past-President of the Society for Political Methodology, distinguished Professor of Government and of Mathematics & Statistics. He is also a member of the Center for Neuroscience and Behavior and the inaugural Director at SPA's Center for Data Science, where he coordinates and supports empirical research across the campus, providing research support to faculty and graduate students, and building infrastructure to handle large and complex datasets. His research applies Bayesian modeling and data analysis (decision theory, testing, model selection, elicited priors) to questions in general social science quantitative methodology, political behavior and institutions, medical/health data analysis especially physiology, circulation/blood, pediatric traumatic brain injury, and epidemiological measurement/data issues, using computationally intensive tools (Monte Carlo methods, MCMC, stochastic optimization, non-parametrics). Prof. Gill's research appears in leading journals in multiple disciplines, including Lancet–Neurology,Journal of the Royal Statistical Society, Journal of the American Statistical Association, Mathematics, and many others.



编辑:王远航

审校:庞   珣


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