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2022年6月25日上午，清華大學(xué)文科資深教授、經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院講席教授陳國青受邀在中國留美經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)（CES）2022年會(huì)上做了題為“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)-結(jié)合人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)濟(jì)管理研究新型方法論范式(Bigdata-Driven: a New Methodological Paradigm for Economics and Business Research with AI/Machine Learning)”的主題演講。

陳國青指出，傳統(tǒng)研究范式可以分為兩大類，即“模型驅(qū)動(dòng)”與“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。在模型驅(qū)動(dòng)范式下，以實(shí)證類的行為構(gòu)念模型和統(tǒng)計(jì)計(jì)量模型為例，研究者基于觀察抽象和理論推演建立概念模型和關(guān)系假設(shè)，利用相關(guān)數(shù)據(jù)（如問卷、面板數(shù)據(jù)等）對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。模型驅(qū)動(dòng)范式有助于建立變量之間的因果聯(lián)系，形成對(duì)要素影響路徑的有效解釋。模型驅(qū)動(dòng)范式在經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)研究中發(fā)揮了重要作用。然而，在大數(shù)據(jù)背景下，這種范式的局限性使得不易發(fā)現(xiàn)已有知識(shí)結(jié)構(gòu)之外的潛隱變量，同時(shí)還面臨著一些要素和變量在傳統(tǒng)意義上不可測或不可獲，以及變量組合規(guī)模和復(fù)雜性的激增所帶來的建模困難等問題。

進(jìn)入21世紀(jì)之后，隨著互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化環(huán)境的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式的作用日益顯現(xiàn)，并逐漸得到廣泛運(yùn)用?？傮w說來，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式借助于統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等手段，從數(shù)據(jù)入手，直接發(fā)現(xiàn)特定變量關(guān)系模式，形成問題解決方案。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式下，研究發(fā)現(xiàn)的一類重要關(guān)系模式是關(guān)聯(lián)及其擴(kuò)展形式（如關(guān)聯(lián)規(guī)則、相關(guān)性關(guān)系、模式關(guān)聯(lián)等），并廣泛應(yīng)用到許多領(lǐng)域（如擬合、預(yù)測、模式識(shí)別等）。近年來興起的深度學(xué)習(xí)中的一類主流方法（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）也是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，旨在“輸入—輸出”變量間建立關(guān)聯(lián)，不過其技術(shù)方法自身具有“黑箱（Black Box）”特點(diǎn)。在此意義上講，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)方法在揭示因果關(guān)系及可解釋性方面存在局限。

陳國青接著指出，其實(shí)，經(jīng)濟(jì)管理決策既需要關(guān)聯(lián)也需要因果，這在一定程度上帶來了經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)在研究范式上的挑戰(zhàn)。鑒于此，探索新型研究方法論范式顯得尤為重要。陳國青介紹了近年來凝練提出的一類新型范式，即“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式”?！按髷?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式”具有三個(gè)要素特征：外部嵌入、技術(shù)增強(qiáng)、使能創(chuàng)新。外部嵌入是指通過引入外部視角，將大數(shù)據(jù)提供的、傳統(tǒng)模型視角之外的一些新的重要變量引入到模型的變量集合中。通常新變量的引入將導(dǎo)致構(gòu)建新型變量關(guān)系。技術(shù)增強(qiáng)是指通過機(jī)器學(xué)習(xí)等新型技術(shù)方法和工具將引入的新變量（如視頻、語音、文本、圖片等多模態(tài)變量）融入變量集合，并支持新型變量關(guān)系的構(gòu)建。使能創(chuàng)新是指通過構(gòu)建新型變量關(guān)系，形成大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的價(jià)值創(chuàng)造。這個(gè)過程往往也需要技術(shù)增強(qiáng)，如因果推斷、函數(shù)擬合、可解釋性人工智能等方面的技術(shù)使用和創(chuàng)新。這里，新型變量關(guān)系的形式可能是原模型的簡單變量增拓（如簡單線性增拓），或需要探索與原模型不同的變量間映射關(guān)系。

在大會(huì)主題演講之后的討論中，陳國青還提到人工智能發(fā)展應(yīng)用帶來的一個(gè)重要?jiǎng)酉?，就是人與機(jī)器（如智能機(jī)器人和智能系統(tǒng)）的關(guān)系問題。隨著機(jī)器越來越頻繁地成為決策主體，機(jī)器行為引起關(guān)注，進(jìn)而將對(duì)于經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)的許多方面產(chǎn)生深刻影響。從傳統(tǒng)社會(huì)科學(xué)中的心理、認(rèn)知和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，到管理學(xué)中的消費(fèi)者行為、人力資源和組織行為，到經(jīng)濟(jì)學(xué)中的效用函數(shù)、理性假設(shè)和市場參與者等，都是關(guān)于人及其活動(dòng)的認(rèn)識(shí)。當(dāng)機(jī)器加入進(jìn)來之后，人機(jī)共存形成了新的場景。此時(shí)，傳統(tǒng)的以人為對(duì)象的一系列理論方法需要被重新審視，同時(shí)也使得新的理論方法拓新具有了廣闊的空間。

2022年6月25-26日，中國留美經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)（CES）2022年會(huì)“大數(shù)據(jù)、人工智能與經(jīng)濟(jì)發(fā)展：經(jīng)濟(jì)和管理的融合（Big Data, AI and Economic Development: Merging Economics with Management）”于線上平臺(tái)舉辦。本屆年會(huì)為期兩天，分為四個(gè)主會(huì)場和70個(gè)平行分會(huì)場，累計(jì)500余人次海內(nèi)外高校和研究機(jī)構(gòu)的學(xué)者和研究生參與。

內(nèi)容來源：發(fā)展規(guī)劃與科研辦公室

編輯：符怡

審核：鄭黎光

責(zé)編：衛(wèi)敏麗