2025年8月29日，由清华大学数字政府与治理研究院和《探索与争鸣》编辑部联合举办的“计算未来：算法驱动的社会重塑与治理变革”学术会议于北京成功举办。本次盛会聚集了来自中国社会科学院大学、清华大学、北京大学、中国人民大学、上海交通大学、北京师范大学、华中师范大学等高校及研究机构的十余位学者。与会学者围绕“计算未来”，深入探讨了从技术基础到治理变革的计算社会科学全景，分享交流了政治学研究领域的最新成果和方法变革。会议吸引了40余位师生参会共同交流。
清华大学社会科学学院党委书记、数字政府与治理研究院副院长、政治学系教授孟天广为会议致辞，向前来参会的学界同仁表示欢迎与感谢。
会议设置了“计算驱动的理论范式与研究方法变革”“计算驱动的研究新方法与研究分析实践”“计算驱动的治理新范式与政府实践路径”三个单元，与会学者分别围绕相关议题分享最新研究成果，并交流研究观点与见解。其中，主旨演讲环节由北京大学政府管理学院长聘副教授马啸主持。
北京大学博雅讲席教授邱泽奇以《社会研究中的数智技术：背景、对象还是伙伴》为题进行主旨演讲，他由“AI for science”中的科学智能引申出一个严肃问题：对于知识生产，特别是社会科学知识生产而言，人工智能究竟是研究的背景、对象还是伙伴？邱教授探讨了人工智能在社会科学研究中的角色定位：
一是作为背景，将AI视为环境或新兴资源。早期的研究更多将数字技术作为自变量，探讨其作为工具或中介对人类社会行动的影响。然而随着新一代人工智能技术准社会行动者特征的突显，研究者开始将其假定为一种不变的环境或背景，讨论人类社会行动将发生哪些变化，例如人机社会、数智政府等。
二是作为对象，主要关注AI的能力与局限，如AI的“幻觉”问题。在AI 技术不断迭代的时代，持续测试其能力的研究对社会科学而言是否具有价值，值得进一步思考。
三是作为伙伴，AI在记忆力、计算能力和特定议题关联能力等三个维度上具有远超人类的优势，这些能力可以让AI成为社会科学研究者的伙伴。邱教授提醒年轻学者在应用AI技术时保持清醒和批判性思考。
清华大学政治学系教授孟天广以《解码大语言模型价值对齐：基于云端与本地部署的比较研究》为题作主题分享，聚焦回答生成式AI与人类价值观一致性问题。他指出，这一议题不仅影响个体，也关系社会价值塑造，例如青少年在写作、绘画中频繁使用AI，可能影响其审美与价值观。
研究比较了云端与本地部署模式：前者依托科技公司算力强、服务稳健，但用户定制性有限；后者由用户掌控，更具灵活性与多样性。
研究设计了涵盖教育、社会参与、文化认同等五个维度的100道价值观问题，并从说教-思辨、集体-个人等五个取向进行测评，采用同一模型的云端与本地版本进行中英文测试，并由AI完成自动化标注。结果显示，本地模型输出更长、更稳定，富于思辨和多样性；云端模型则更倾向说教、权威与本土化，且在英文语境下差异更突出。这表明，云端模式可能导致价值趋同，而本地部署有助于培养批判思维。
研究还构建了可复用的价值对齐题库，并探索了“AI评估AI”的新方法，为未来跨文化对齐和多模态伦理研究提供了新视角。
清华大学社会科学学院助理研究员于建钧分享了《数据、算力与表征：计算社会科学的底层基础》，对计算社会科学的定义、特征、范式等进行厘清，着重探讨了“表征”这一概念，即用数字化的方法来表示和提取研究对象的信息，并强调表征是计算社会科学的底层基础。
北京大学政府管理学院长聘副教授马啸以《政治尚贤制的信息维度》开展演讲，指出职能部门官员同样有职业发展激励，但他们的表现更难测量，也更难被归因和比较，这为研究该群体的职业激励与行为逻辑带来了挑战。
北京大学社会学系助理教授乔天宇围绕《因果发现：被忽视的计算社会学工具箱》展开讨论，他认为，因果解释是包括社会科学在内的一切科学的追求。因果发现是一种被忽视的工具，其优势在于能够进行整体结构的推断，拓宽社会学因果分析的研究视域。作为一种数据驱动的方法，能为研究者提供关于因果结构的启发性见解，帮助实现理论假设的开发。
上海交通大学国际与公共事务学院助理教授郑思尧以《国家信息能力：起源、演变与生成机制》为主题展开分享，他指出数字时代的国家能力建设面临治理成本降低、治理场域拓展、治理模式重塑等现实，但同时，信息亦带来稀缺与过载的双重挑战，国家信息能力不仅是国家治理的工具，其建构和发展也带来了重要的社会政治后果，特别是在促进政治平等方面发挥了积极作用。
与会学者以计算驱动的理论范式与研究方法变革为主题开展圆桌讨论，由中国社会科学院政治学研究所研究员、中国社会科学院大学政府管理学院教授郑建君主持。
北京师范大学政府管理学院讲师严宇及其合作者以《公众参与的空间政治经济基础——来自中国超大城市的证据》展开研究分享，研究表明公众参与行为具有空间特性，尤其是社区内部的经济环境对公众参与具有重要影响。
中国社会科学院中国社会科学评价研究院助理研究员陆屹洲做了《智库引导公共舆论的计算与评价》的主题分享，围绕研究动机、选题意义、研究设计、数据结果四个核心问题展开了完整研究分享，其采用跨国调查和实验研究方法，模拟了不同情境下智库引导公共舆论的真实效果，为解决“如何计算和评价”智库的舆论引导提供了创新思路。
中国人民大学国际关系学院讲师张扬围绕《大语言模型如何赋能国家安全研究？》展开分享，他以印度对华边界的历史叙事为具体案例，围绕“大语言模型（LLM）如何赋能国家安全研究”这一核心问题，展示了LLM作为一种新兴工具，可以有效地赋能国家安全研究，尤其是在快速处理和分析海量历史文本方面。
华中师范大学政治学与国家治理研究院特任副教授李立以《皇帝如何分配注意力？来自奏折大数据的讨论》进行生动案例分享，他通过对清代奏折数据的文本分析，发现中央政府的注意力并非持续性、不间断地集中，而是呈现出间歇性和波动性的特点，这种细微的变化发现，证明计量方法和文本分析方法对于社会科学研究的重要潜力。
中国社会科学院政治学研究所助理研究员李熠以《复杂与精准：计算决策的演进、要素和场景》为主题开展演讲，对计算决策的概念、演化历程、要素构成、公共治理中的计算决策及其常见场景进行探讨，对未来研究方向进行介绍，指出计算决策研究和应用要注重技术逻辑和治理逻辑的深度融合，更好发挥其有助于解决公共事务中的信息不对称、资源分配低效和政策效果难以评估等痛点的作用。
清华大学政治学系博士后黄敏璇以《信息与民主：数字时代的民主范式转型》展开主题分享，梳理了民主的发展脉络，并对信息时代的民主演进与计算工具的核心作用做详细解析。
中国社会科学院社会学研究所助理研究员黄种滨以《生成式人工智能与国家形象建构——基于线下实验的研究》为主题进行了最新研究分享，该研究在拉美地区进行了一项线下实验，探索生成式人工智能是否以及如何影响国家形象建构。
清华大学社会科学学院助理研究员吕俊延围绕《生成式AI嵌入与地方政府回应的计算转向：基于成都市大模型嵌入“微网实格”的分析》开展分享，以T市Z区“智慧平台”为案例，展示了该平台通过嵌入AI技术促进了政府回应的计算式变革，展现出政治学对地方治理实践的深度关切与理论总结。
在北京大学政府管理学院助理教授曾渝的主持下，与会学者围绕“计算驱动的治理新范式与实现路径”展开了热烈的圆桌讨论。讨论从“治理新范式”的基础理念出发，关注数智技术能否以及如何重塑治理逻辑。与会者一致认为政务热线、APP、网络平台等渠道拓宽了民意表达与政府回应的通道，为政治参与和政民互动提供了新的可能，也为社会治理带来新的理念与实践空间。
有与会者指出基于计算的治理存在局限性，如民意有测量偏差与被操纵的风险、沉默大多数易被忽视、活跃群体与水军放大噪音、诉求者隐私不受保护、行政权责不匹配、具体实践只是效率提升而非逻辑重构等等。另有与会者提出未来要平衡社会各方对数据和算力的掌控权，推动数字资源更有利于服务国家治理，探索包括诉求驱动、建议征集和智慧汇聚等方式在内的多元政治参与形态。
曾渝老师最后鼓励大家以动态、发展的眼光看待数智时代的民主治理模式，持续关注计算驱动的治理范式转型，深入探索由生产力变革引发的治理形态变化规律。
本次会议的三个单元涵盖了计算民主、计算决策、计算回应等多个计算政治学前沿议题。各个主题论坛上，学者对各自的研究进行了精彩的汇报，通过现场问答以及圆桌讨论环节，研究者们交换彼此对于研究的深刻见解，在观点交锋中推动计算社会科学的建设与繁荣。
在学界同仁的支持下，“计算未来：算法驱动的社会重塑与治理变革”学术会议得以圆满举行。在波澜壮阔的技术变迁下，本次会议致力于回应“计算未来”这一革命性命题，推动中国政治学学科发展带来新的知识积累，引领新的研究方向，旨在促进全国杰出中青年政治学研究者交流的同时，深入探讨中国式现代化的政治学基础，努力为新时代中国式现代化提供坚实的学理支撑和智力支撑。
