大模型智能体驱动的社会模拟
8月22日（星期五）15：30-17：30
地点: 三楼南京厅

简介：
       李勇，清华大学电子系长聘教授、博士生导师，教育部长江学者。长期从事数据科学与智能方面的科研工作，在Nat. Sustain.、Nat. Mach. Intell.、Nat. Hum. Behav.、Nat. Cities等自然子刊发表论文10余篇，在ICLR、NeurIPS、KDD、WWW等CCF A类国际会议和期刊发表学术论文100余篇，文章引用31000余次，6次获国际会议最佳论文/提名奖。先后入选全球“高被引科学家”名单、国家“万人计划”青年拔尖人才计划，获IEEE ComSoc亚太区杰出青年学者奖、教育部科技进步一等奖、湖北省技术发明一等奖、电子学会科技进步一等奖、电子学会自然科学二等奖、吴文俊人工智能优秀青年奖等。

报告题目： 大型社会模拟器

报告摘要： 

       当下，我国正处于转型发展的关键时期，经济转型、社会矛盾、多元化诉求和全球化冲击等复杂性问题日益凸显，对社会治理的智能化、科学化、精准化水平提出了更高要求。因此，亟需对复杂社会系统进行大规模精准模拟，以支撑社会治理政策的精准制定与评估。在“数据、算力、算法”全面突破的时代浪潮下，“大型社会模拟器” 这一曾经仅存于社会学家愿景中的宏伟构想，终于迎来了属于它的AlphaFold时刻。在此背景下，我们提出了 “大型社会模拟器 AgentSociety”。该模拟器由三个核心模块组成：第一，具备类人心智的社会人智能体，融合情感、动机与认知能力，使个体决策更贴近真实人类行为；第二，高精度城市环境仿真系统，精准建模物理空间与社会资源的约束及反馈；第三，大规模社会模拟引擎，实现高效、可扩展的智能体交互与社会行为模拟。为了验证 AgentSociety 的应用价值，我们开展了一系列计算社会实验，涵盖干预实验、访谈和调查问卷等方法，围绕观点极化、煽动性消息的传播与治理、全民基本收入政策影响及飓风冲击下的社会动态四大场景，深入探讨个体与群体行为在不同社会机制下的演化规律。实验结果与现实世界高度一致，不仅验证了 AgentSociety 在社会模拟中的有效性，也进一步证明了其作为低成本实验场地在政策评估与社会治理研究中的巨大潜力。为进一步提升AgentSociety的开放性与可用性，我们同步开发了可视化的在线实验平台，支持零代码的实验设计与仿真操作，降低了社会科学研究者与政策制定者的技术门槛，促进跨学科研究协同与智能治理工具的广泛应用。

简介：
       瞿晶晶，上海人工智能实验室副研究员，Epitome人工智能社会实验平台创始人。目前主要研究方向：AI for Social Science、人机协作可信、人类反馈式大模型思维链干预、多智能体反馈干预、AI场景创新与风险控制等。曾深度参与多个国家及上海市人工智能治理相关重大工作，主持国家科技部2030以及省部级课题多余项。

报告题目： Epitome：人机协作实验新工具

报告简介： 

       AI是文化-社会技术（Science, 2025）, AI如何更好地与社会融合，场景下如何实现专通融合，交互可信，需要大量社会科学知识注入，并需要大量的社会实验进行测试验证。AI for social science 以及social science of AI研究面临着技术开发成本高，跨学科组织难度大、实验实施复杂等挑战，目前尚没有工具平台支撑此类研究。因此，我们推出Epitome平台：全球首个专注于人工智能与社会科学深度融合的开放平台。Epitome平台通过7大模块，实现基础模型-复杂应用开发-用户反馈一栈式综合实验解决方案，社会科学实验中经典的控制-对照-比较因果逻辑嵌入到对话、群聊、多智能体虚拟场景等多层次的人机交互实验环境中。并以画布式用户友好交互，帮助研究者轻松设计并运行复杂的实验场景，从而实现对人工智能社会影响的系统性研究和综合解决方案的探索。

简介：
       卢暾，复旦大学计算与智能创新学院教授、博导、副院长，上海市数据科学重点实验室副主任，复旦大学社会计算研究中心主任，美国卡耐基梅隆大学（CMU）访问学者。现为中国计算机学会杰出会员、协同计算专委秘书长，上海市计算机学会协同信息服务专委会副主任。研究方向为社会与协同计算、人智协同与交互、群智协同与系统、大模型智能体模拟推演、数字社会智能治理等。作为项目负责人承担多项自然科学基金项目、科技部重点研发计划课题、863课题和上海市项目。研究成果发表在CSCW、CHI、UbiComp、NeurIPS、ICLR、WWW、SIGIR、IEEE TKDE、ACM TOIS等领域权威会议和期刊上，曾共同获得过包括CSCW在内的多个国际学术会议最佳论文（提名）奖，担任CHI、CSCW等的AC，多个国内外知名学术会议的程序委员会（共同）主席，以及多个国内外学术期刊的副主编和编委。

报告题目： RECOSIM：精准可扩展的在线社区推荐模拟框架

报告简介： 

        推荐系统作为现代在线社区的重要引擎，不仅满足了用户个性化的交互需求，还深刻影响着社区内的话题分布与关系结构，引导了社区生态的自我更新与持续演化。推荐交互模拟因其过程可知性和实验可控性等优势，已成为建模、理解和优化在线社区推荐生态系统及其动态演化过程的重要工具。本报告将介绍在线社区推荐交互模拟框架 RECOSIM，该框架将复杂多样的用户—推荐系统交互过程系统性地拆解为编码模型、解码模型、活跃度模型、评分模型和生成模型五个核心模块。通过“编码后向量化模拟+分析时按需解码”以及“交互偏好与活跃度同步对齐”等机制设计，RECOSIM 突破了现有方法在跨场景通用性、多轮次准确性和大规模高效性方面的瓶颈。我们在新浪微博和知乎等不同类型的在线社区上开展了广泛实验，通过模块级与整体级评估、个体准确性与群体稳定性等多维评估视角，系统验证了 RECOSIM 的有效性。此外，本报告将分析不同推荐策略（如协同过滤、热点推荐、社交推荐）对社区演化过程中用户活跃度、话题关注分布及社交网络结构的影响。最后，将探讨 RECOSIM 在学术研究、实际生产和算法监管等领域的应用潜力及未来发展方向。

简介：
       吕鹏，中南大学教授、社会计算研究中心主任，兼任北京大学武汉人工智能研究院副院长，当选亚洲社会仿真学会（ASSA）主席。清华大学社会学系博士、清华大学自动化系博士后。美国芝加哥大学联合培养博士、韩国国立首尔大学访问学者、韩国高等教育财团ISEF访问学者。主要研究智能社会治理、大型社会模拟、计算社会科学、人工智能文化艺术等，以第一作者或通讯作者在Nature子刊、《社会学研究》《中国行政管理》等知名期刊发表高水平论文多篇。入选中央网信办“特约研究员”、国家民委优秀中青年专家、国家社科重大首席专家、教育部青年长江学者等。

报告题目： 大型社会模拟器与社区级社会模拟

报告简介： 

        近年来，基于大模型的人工智能技术取得了飞速发展，为智能时代的社会治理提供了很好的技术支撑，使得大型社会模拟成为可能。目前有两个路线，第一是基于大模型的大规模社会模拟路线，第二是基于真实社会场域建构的大规模社会模拟路线。本报告以武汉东湖高新区的国家智能社会实验基地实践为例，介绍如何在社区开展高精度的社会模拟，涉及智能体构建、行为模拟、现实验证方面的议题。基于社区级模拟，展望社会级模拟的理念、路线、前景。