中国社会科学网讯（记者 赵徐州）8月15-16日，《智能社会研究》期刊首届年度论坛暨期刊学术指导委员会、编委会第二次全体会议在黑龙江哈尔滨举行。来自中国社会科学院、清华大学、北京大学、南京大学等数十家科研机构和高校的近百位专家学者参加会议。
开幕式上，举行了哈尔滨工程大学智能社会治理前沿交叉研究中心揭牌、哈尔滨工程大学智能社会科学实验室系列大模型研发启动和《智能社会研究》期刊智能编辑系统发布仪式。
承担起时代赋予的学术使命
当前以大语言模型为代表的智能技术正以几何级数增长，一种新的智能社会正在快速生成。中国社会科学院学部委员、《智能社会研究》学术指导委员会主任李培林表示，当代社会学的研究者要努力创新理论研究和经验阐释的范式，搭建前瞻性平台，讨论和回应大变革时代提出的理论和现实问题。面对历史性机遇，要把对数字时代的响应作为建构社会学中国自主知识体系的重要维度，要通过研究数字时代的重大理论和现实问题，使社会学更加成为一门真正的显学。
哈尔滨工程大学副校长严汝建表示，社会学学科要紧贴强国强军需要，回应人类关切，呼应人民呼唤。创办《智能社会研究》期刊，正是响应国家构建智能社会核心竞争力的战略需求，推动高水平专门学术平台持续发展的有力举措，期待与学界共同推动中国智能社会研究的范式创新、理论升华和影响力提升。
人工智能的发展带来了前所未有的社会变革，其背后的算法逻辑不仅关乎技术，更深刻影响着权力分配与社会结构。中国社会科学院学部委员、中国社会学会会长张翼认为，面对人工智能带来的不确定性，社会学界应坚持“人领导AI，而不是AI领导人”，在理论上勇于创新，并结合我国实践推动社会学与智能技术的深度融合。社会学要深入研究社会结构的根本性重构，谨慎分析权力与秩序的新的要害，关照中国实践，把社会学的理论建构加到人工智能中。
我们处在一个技术重构社会的时代，以生成式人工智能为代表的智能技术，是我们需要审慎对待的一把双刃剑。南京大学党委副书记、《智能社会研究》编委会主任陈云松表示，面对这一复杂局势，人文社会科学应在方法论上实现双重推进：既坚守传统社会学的洞察优势，又积极引入大数据、机器学习与生成式AI等新工具，提升研究的科学性与精度。同时，当代社会学者应具备文化自觉、理论自觉、实践自觉、方法自觉，承担时代赋予的学术使命。
中国出版协会副理事长、《智能社会研究》特邀主编谢寿光表示，为进一步提升办刊水平，编辑部正在研发上线智能化编务系统，该系统可实现自动排版、动态发布与多语种全球传播，并结合实验室和知识库资源提供技术支撑。未来，期刊将继续秉持学术前沿性和开放性的宗旨，重点支持青年学者，打造具有国际影响力的学术交流平台。
推动智能社会研究高质量发展
在从医学社会学和健康人类学研究转到人工智能社会学研究中，通过开展一些比较经验性的研究，可以发现更为宏观的问题。清华大学社会学系教授景军建议，人工智能社会学研究应把机器和真人作为研究对象，把人机关系和社会影响作为重要议题。
人们已经注定无法回避与机器相处，技术加速与价值对齐的争论需要持续关注并考量。北京大学中国社会与发展研究中心主任邱泽奇认为，机器的行动具有精英性。智能机器代表的是精英对这个社会的认识，这就需要社会学把对于社会的理解带到人工智能之中去，为人工智能把握方向。
信息社会是其基本结构发生了总体性变化的新社会形态，当代社会学发现并概括了信息社会的一些崭新变化，但大部分学术流派和研究成果没有立足新社会形态的总体变化，在揭示和考察社会结构的深刻变迁和重大问题方面存在局限。中国人民大学社会学理论与方法研究中心教授刘少杰认为，社会学及相近学科应突破学术意识形态的自我限制，作出学术创新。
随着人口流动与社会结构复杂化，数据化监控与媒介化监督成为新的治理手段。东南大学人文学院教授王宁分析了现代社会监视方式及其治理模式的演变，认为社交媒体催生了自下而上的“反向监视”，公众通过数字化围观形成对权力与机构的监督。诸多案例显示，公众与政府之间在数字技术推动下形成了一种动态互动与张力合作。这一转变不仅重塑了国家与社会的关系，也对未来公共治理模式的走向提出了新的学术与实践挑战。
相较于“电子化”，“数字化”更能揭示当代社会的根本特征。南京大学社会学院教授成伯清表示，数字社会的关键转变主要围绕现实的建构方式、运行的底层逻辑、社会分层等方面展开。面对数字化浪潮，社会科学亟须在理论创新与现实批判之间取得平衡，为理解和引导数字社会的发展提供坚实支撑。
当前中国式养老服务符合我国国情的现代化特征，涵盖普遍特征、人口基础、实践基础、重要前提及实现途径，并呈现出价值取向明确、责任主体多元、服务内容丰富、实践形态多样、精神内核深厚、服务网络完善六大鲜明特征。中国人民大学人口与健康学院教授陆杰华认为，在此背景下，人工智能赋能中国式养老服务具有多维作用，未来应以“共创、共治、共享、共融、共赢”为核心原则，构建多元业态融合发展模式，实现技术、政策、社会与文化协同赋能，推动中国式养老服务的高质量发展。
随着大数据与人工智能技术快速发展，传统数据收集与分析方法面临分散、非结构化及价值支撑不足的挑战。哈尔滨工程大学人文社会科学学院副教授侯博文认为，现代社会科学研究亟须借助大模型技术，实现数据整合、知识生产和精确分析，从而突破以往依赖抽样与经验的限制。未来的研究路径应以“共建、共享、协同”为核心，在理论创新、技术应用与实践场域之间形成闭环，实现智能时代社会科学研究的高质量发展。
会议由哈尔滨工程大学人文社会科学学院主办，东南大学数智社会学研究所和上海大学城市社会治理研究院联合主办，《智能社会研究》编辑部和哈尔滨工程大学智能社会科学实验室承办。
会议现场 主办方供图
会人员合影 主办方供图
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