11月13日、14日，国家治理大数据和人工智能创新平台连续举办了两场“人工智能+哲学社会科学”专项课题研讨会。创新平台支持人民大学人文社会科学部49个“人工智能+哲学社会科学”校级科研项目，涵盖全球治理、基层服务、智能监管、复杂决策等多个方向。同时，来自明理书院的5支本科生团队也携项目参会，展现了跨学科融合背景下青年科研力量的蓬勃成长。会议由创新平台工程师马静主持，全体工程师参与研讨并进行点评交流。

13日的交流围绕大数据与人工智能基座研究展开。研讨会首先由刘绍龙介绍其关于“基于生成式人工智能的儿童叙事性绘画表达与表征辅助方法研究”的阶段成果。该研究借助大语言模型与多模态生成技术，为儿童提供结构化的讲述辅助，也为教师在大班额场景下记录、分析儿童叙述提供工具。“健康老龄化”是第二个焦点议题。周磊围绕“基于多模态数据与机器学习的中国中老年人衰弱动态轨迹建模及精准预测研究”展开介绍。团队基于纵向数据构建衰弱指数，并利用机器学习模型对衰弱轨迹进行分类与预测，旨在为精准干预提供依据。在心理健康领域，董妍介绍其正在推进的“使用人工智能的动机、心理效应及健康引导策略研究”。研究从工具性、关系性与主动—被动使用的视角，构建AI使用动机模型，并完成量表开发和首批数据收集。随后的汇报则把视野转向基层治理。来自公共管理学院的徐君逸分享了“人工智能赋能‘人民算法’在基层治理中的应用研究”。他们提出以人民需求为核心输入，以“算法识别—政策生成—反馈优化”为结构的治理闭环，希望借助生成式人工智能提升基层治理中需求识别、政策匹配和响应速度的问题。消费研究方面，来自财政金融学院的俄美合重点关注数字金融平台在不确定性冲击下的财富管理行为，尤其探讨AI智能投资建议如何通过优化资产配置与提升预期财富，增强家庭层面的消费稳定性。新闻学院的科研团队通过可配置的多模型智能体平台模拟问卷调查、群体讨论与舆情演化，为难以直接调查的敏感议题提供替代性研究路径，并计划对智能体模拟结果与真实调查数据的吻合度进行系统验证。成浩然团队以“人工智能技术赋能纪检监察与国家审计协同监督研究”为题，提出以数据基座、智能引擎、业务系统与交互门户构成的“四层一体”监督架构，强调技术在监督场景中的使用规范。张博凯以“大语言模型赋能下管理层‘敷衍’语调的回复识别与绩效关系研究”为核心，展示AI如何识别上市公司管理层在互动问答平台上的“无增量信息回复”，并进一步考察“敷衍式沟通”对绩效、投资者行为与市场感知的影响。随后，生态环境学院的习婧欣基于监测点数据与社会网络分析识别PM2.5污染的“核心区—关联区”结构，提出区域联防联控的差异化管控策略。同样关注环境的是肖淇泳汇报的“生成式人工智能下城市气候韧性提升策略的识别与驱动因素研究”。其团队将AI用于梳理策略工具、识别影响路径和风险链条，为城市应对极端气候冲击提供可量化的分析框架。刘洁团队围绕古诗词吟唱的当代传承问题，探索利用生成式AI复现传统吟诵的韵律与音色。项目通过古谱、声腔资料与音频技术，构建可自动生成吟唱旋律与风格的原型系统，为传统吟唱的教学与传播提供数字化工具。马光琳团队尝试构建“AI—劳动市场—社会结构”的整体分析框架，以模型化方式呈现技术发展对行业与群体的多层冲击。

11月14日的研讨会以大数据与人工智能应用为核心议题。研讨成果覆盖人工智能治理、数据建设、生态体系等多个方向。唐诗韵团队以费孝通乡土社会理论为基础，构建了微观情感机制与宏观结构并行的Agent仿真模型，已经完成10轮实验与12轮代码迭代。研究重点在于通过仿真验证“乡村社会分工—权威涌现—社会规范形成”三个阶段，并可以从社会理论验证拓展到产业链等复杂系统的仿真应用。李辰龙团队关注老年用户在大模型使用中的“语言风格缺失”与“情感需求识别不足”，通过护理教材、心理咨询教材等资源构建老年人专属语料，实现更自然、更具共情能力的AI对话，为适老化数字服务提供了具有普适意义的探索。在教育创新方面，AI4Meta团队展示了“元宇宙虚拟智慧校园”，利用UE5建模、3D渲染与大模型技术构建虚拟校园场景，支持沉浸式课堂、AI助教和虚拟心理咨询，实现教、学、研的多场景融合。赵艺涵分享了“面向非结构化物理场景的自主机器人多模态感知与任务执行框架”。研究通过“LLM大脑+VLM小脑”的结构，结合实时语音唤醒、SLAM建图与抓取预测，实现机器人在非固定场景下的自主行动。此外，面向科研管理需求的AI4Edu团队介绍了正在研发的“知是（cheese）科研知识平台”，依托“开题—解题—结题”全流程链路，集成任务分工、智能组队、文献综述、协作画布与成果展示，已在校内形成较高使用度。刘彻从编辑视角讨论AI在学术写作、审稿中的伦理边界，提出AI可能造成作者身份模糊、AI审稿不被允许、责任划分不清等问题，并提出国家—机构—技术三层治理框架，呼吁在学术创新与诚信之间找到新的平衡点。张茜雅从生活经验切入，关注城乡老年人对AI的接受度差异与错误信任，引出数字不平等、风险感知缺失等问题。在社会工作领域数据稀缺、敏感且缺乏标准的背景下，胡瑞扬团队构建多源数据采集、标注、增强与专家校正的闭环框架，旨在形成高质量数据集以支持专业大模型训练。凌楚定基于“创造力双路径理论”，区分“成分新颖性”与“组合新颖性”，通过电影文本写作实验发现：AI辅助可提升组合新颖性，但降低成分新颖性。后续将继续分析认知风格在其中的调节作用。

在创新平台支持的49个项目中，有24个由在校生担任负责人。同时，创新平台专项支持明理书院5支学生团队开展创新创业项目。鼓励学生牵头项目，并为其提供系统的指导与资源支持，是创新平台在人才培养与学生科研赋能中的重要举措。未来，创新平台将继续为跨学院、跨学科的青年团队提供稳定支撑与开放交流空间，鼓励更多具有原创性的方法论突破、实践探索与制度创新，不断拓展“AI+哲学社会科学”研究的深度与边界，推动这一领域在中国人民大学形成特色、积累成果、持续发展。