11月4日，由武汉大学经济与管理学院主办的“珞珈经管前沿方法训练营第十期暨AI+社会科学工作坊”在学院378成功举行。本次活动围绕人工智能技术与社会科学研究的深度融合，通过主题报告、方法训练和内部研讨三大模块，展示了AI驱动的研究方法在行为经济学、公共政策、金融科技与组织管理等领域的最新进展。活动邀请来自牛津大学、马斯特里赫特大学、香港浸会大学等知名高校的专家学者，与武汉大学经济与管理学院学者共同探讨生成式人工智能（Generative AI）在未来社会科学研究中的新场景、新方法与新范式。来自校内外的教师、博士生与硕士生积极参与本次活动。

前沿方法介绍环节聚焦生成式人工智能对社会科学研究范式的重塑。牛津大学 Raymond Duch 教授介绍大型语言模型作为“研究对象、民调者与市场分析师”的全新角色，强调其可被系统分析的行为特征已具备实验替代性；武汉大学经济与管理学院魏立佳教授展示“匹配式大语言模型”在公众意见预测中的方法创新及其在政策、民意与行为测度领域的应用潜力。两位学者围绕方法严谨性、模型可解释性以及跨领域应用展开评论与讨论，为AI驱动的社会科学研究提供了前瞻性框架和方法指引。

研究方法训练环节中，三位青年学者展示了AI如何在不同研究场景中提升实证深度与解释力。武汉大学经济与管理学院薛莲副教授基于医学AI的解释机制，揭示医患场景中解释方式对患者信念更新的双面影响；马斯特里赫特大学教沛然副教授利用Glassdoor员工点评内容构建多维度指标体系，探讨员工点评对企业估值与信用风险的影响路径；香港浸会大学杨阳助理教授则从预测性能、算法偏差与信任机制角度系统评估LLM在金融科技信贷筛选中的使用边界。三场报告展示了AI在健康、组织管理与金融科技中的方法突破，引发在场师生的热烈讨论和互动。

内部研讨聚焦跨机构、跨学科合作的深化。参会学者围绕AI在实验设计、公共政策评估、跨国数据平台、实地实验推广等方向进行深入交流，探讨如何将大型语言模型融入行为实验、如何在医疗与教育等真实场景中构建可推广的RCT设计，以及如何在武汉大学经济与管理学院布局具有国际竞争力的 AI × 社会科学研究体系。研讨为未来联合课题申报、长期跨校合作以及AI+社会科学平台建设奠定了坚实基础。

（通讯员：魏立佳；审核：黄敏学）