生成式AI如何重构社会计算？2025年8月1-3日北京，中国计算机学会（CCF）《大模型时代的社会计算》前沿讲习班重磅开启！ 

由清华大学长聘教授李勇担任学术主任，携手罗家德（清华社会学奠基人）、谢幸（微软全球研究合伙人）、陈旭（国家优青）、徐丰力（海外优青）等10余位跨学科专家学者，深度剖析大模型驱动的社会计算三大变革：① 人智协同新机制（复旦卢暾教授拆解价值对齐）；② 社会模拟新范式（中南吕鹏教授实战演示社区级高精度仿真，清华高宸助理研究员揭秘AgentSociety平台）；③ 责任AI新框架（微软谢幸研究员直击伦理困局）。即刻锁定CCF官网早鸟席位，掌握清华、复旦、人大三大团队研发的社会模拟平台实操技能，破译大模型重塑人类行为建模与社会复杂系统的核心密码——这场跨学科风暴，将定义社会计算的未来边界！

学术主任：李勇 清华大学

主办单位：中国计算机学会

活动日程：

学术主任

特邀讲者

清华大学

讲者简介：罗家德，清华大学社会科学学院社会学系教授、博导，清华大学社会网络研究中心主任，清华大学社会科学学院信义社区营造研究中心主任，并负责组织清华大学社会工作专业硕士培训。在社会服务上，为Journal of Social Computing主编，中国社会学会社会网暨社会资本研究专业委员会创会主席，中国管理现代化研究会组织与战略管理专业委员会副理事长，以及中国人工智能学会社会智能与社会计算专业委员会荣誉副理事长。在学术领域着重于社会网理论研究，社会计算、大数据中的社会网分析，自组织过程研究，并将中国社会的“关系”与“圈子”等特质置于中国本土化研究之中，著有《中国人的信任游戏》、《社会网分析讲义》、以及复杂系统管理学三部曲：《复杂——信息时代的连结、机会与布局》、《中国治理——中国人复杂思维的九大原则》、《复杂治理——个人与组织的进化法则》等书。同时还组织了社区营造研究中心在汶川地震灾区乡村以及北京大栅栏地区从事可持续性发展的社区实验，并举办相关培训，著有《灾区重建纪事》、《云村重建纪事》以及《社区营造的理论，流程与案例》等学术论著。

报告题目：计算社会学：历史与未来

报告摘要： 如何以大数据与人工智能算好讲好社会科学的故事？1994年Schuler提出社会计算以来，为复杂的管理与社会现象提供了一系列的模型与研究方法。社会计算包括两方面的研究：1.社会科学、管理学的学科场域知识如何帮助计算机科学；2.计算机科学如何帮助社科与管理挖掘资料、发展理论、检证假设以及建立预测模型与实用工具。从以建立描述性、预测性模型为主的第一代，到带入以理论为核心的理论验证方法的第二代，到以理论探索型的大数据研究为代表、揭示关键因素对特定行为模式影响、追求诠释性人工智能的第三代，到对第二、三代进一步交融、综合，兼具理论探索和理论验证的第四代，四代社会计算方法论预示了数据挖掘、理论发展与模型建构之间循环往复的三角对话。本演讲旨在介绍社会计算的四代方法论，并一一举例相关的研究，展示研究案例中如何以大数据分析、AI算法、主体模型（agent-based model）以及动态网模型等方法来善用新数据、新方法。进一步地，针对AI伦理，探讨人为防止「代理人」失控需采取的一系列行为、网络与制度的约束，使AI说出人认知为合理的「故事」，以于利人们做出决策。

复旦大学

讲者简介：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：AI×社会科学：人智协同计算视角下的计算社会科学

报告摘要：人工智能技术的范式演进，特别是生成式AI与大模型的普及应用，正在深刻重构社会科学研究的认知图景。在人智共生这一新兴社会形态下：一方面，社会科学的研究对象、问题与场域正经历根本性变革，呈现出人智协同体异质交互行为的动态涌现性、人智价值体系失配衍生的认知不确定性，以及人智协同体交互机理的跨尺度跃迁性等新特征与新挑战；另一方面，人智协同计算通过深度融合人工智能建模与人类认知干预，为研究人智共生社会提供了跨模态语义表征解析、基于大模型的多智能体交互建模、参与式社会模拟推演等新思路与新方法。本报告将首先简要回顾计算社会科学的发展历程，阐释人工智能与大模型赋能该领域的全新研究范式；然后从人智协同计算的视角，分享在人智协同意图理解与解释、个性化交互与协同、内容审查与隐私保护、语义一致互信共建、价值观对齐与评估、演化模拟与推演等方面的前沿成果；最后展望计算社会科学未来研究方向，探讨人智共生社会中潜藏的人类主体性丧失风险，以期对AI×社会科学研究带来新的启发。

清华大学

讲者简介：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：社会计算：从大数据时代到大模型时代

报告摘要：社会计算作为连接人类行为与计算系统的重要桥梁，近年来在大数据的驱动下迅速发展，广泛应用于社交网络分析、群体行为理解建模等领域。随着大语言模型等生成式人工智能技术的崛起，社会计算迈入“从数据驱动到模型赋能”的新阶段，新的机遇与挑战应运而生。本报告将基于社会计算领域的研究实践，从大数据时代的社会计算典型工作出发，进一步探讨大模型对研究范式、研究工具、研究挑战等方面的深刻重塑，介绍智能体群体行为建模、人智协作等方向的研究前沿，展望面向人本与责任的社会计算新体系。

微软亚洲研究院

讲者简介：谢幸，微软亚洲研究院全球研究合伙人，主要从事数据挖掘、社会计算与负责任人工智能方向的研究工作。他多次获得ACM SIGSPATIAL、ACM SIGKDD 和 IEEE MDM 等“时间检验论文奖”，并荣获中国计算机学会自然科学一等奖以及北京市劳动模范称号。谢幸博士多次受邀在国际会议上担任大会主题报告人，并曾担任ACM SIGSPATIAL、IEEE MDM、PAKDD 等多个会议的程序委员会共同主席。他是ACM、IEEE 和中国计算机学会会士。

报告题目：社会责任人工智能：挑战与机遇

报告摘要：人工智能正深刻影响教育、就业、治理与科研等关键领域，尤其是大语言模型的快速发展，引发了关于公平性、可解释性、价值对齐与监管治理等重要问题。本报告将介绍“社会责任人工智能（Societal AI）”这一跨学科研究议程，聚焦AI在伦理、技术与社会层面面临的核心挑战。我们提出十个关键研究问题，涵盖安全性、人机协作、能力评估与治理机制建设，旨在通过多学科合作推动构建可信、负责任、服务社会的AI系统。

中南大学

讲者简介：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：从社区级高精度模拟谈起

报告摘要：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。

清华大学

讲者简介：徐丰力，博士，清华大学电子系2023年引进助理教授，国家级青年人才获得者。2020年于清华大学获博士学位，2020-2023年先后在香港科技大学、芝加哥大学从事博士后研究工作。研究兴趣包括人工智能、社会计算和大模型智能体。曾作为第一/通信作者在美国科学院院刊（PNAS）、自然-人类行为（Nature Human Behaviour）、自然-计算科学（Nature Computational Science）、自然-通讯（Nature Communications）等高水平综合性期刊发表多篇论文，并在NeurIPS、WWW、KDD等高水平会议与期刊发表论文40余篇。曾获评吴文俊人工智能优秀青年，CAAI社会计算新星学者、MSRA Fellowship、清华大学优秀博士毕业生、CCF优秀博士学位论文提名、ACM SIGSPATIAL中国分会优博等学术荣誉。

报告题目：大模型智能体的高效推理与人类行为模拟机制研究

报告摘要：随着大语言模型的迅速发展，具有模拟人类行为能力的AI智能体开始广泛涌现。然而，当前大语言模型的智能源于对海量互联网文本的训练拟合，其在模拟难以直接观测的人类认知过程方面存在诸多局限，且往往受到高计算成本的限制难以实现大规模的模拟仿真。在本次报告中，讲者将介绍一个受人类认知理论启发的大模型智能体框架，通过构建基于人类认知过程的智能体工作流，大幅提升大模型智能体模拟人类物理、社会、网络域行为的准确度，并通过大小模型协同显著降低计算开销。

中国人民大学

讲者简介：陈旭，中国人民大学高瓴人工智能学院准聘副教授，博士生导师。博士毕业于清华大学，曾在美国佐治亚理工学院交换学习，在英国伦敦大学学院从事博士后研究。主要研究方向为大语言模型、强化学习、推荐系统和因果推断等，在TheWebConf、SIGIR、KDD、ICML、NeurIPS、ICLR、AIJ等会议/期刊发表论文100余篇，谷歌引用8000余次，荣获著名国际会议的最佳论文奖或提名五项（TheWebConf 2018、CIKM Resource 2022等），荣获CCF自然科学二等奖（2/2）、CIPS钱伟长青年创新奖、ACM-北京新星奖和CAAI社会计算青年学者新星奖等荣誉。是学术期刊ACM Transactions on Recommender Systems（TORS）的编委，主持/参与二十余项国家级和企业合作项目。

报告题目：基于大模型智能体的社会模拟

报告摘要：随着大模型技术的迅速发展，人们逐渐发现，与传统技术相比，大模型在越来越多的任务中展现出类人智能。社会科学以个体或群体为研究对象，而大模型的发展正为这一领域带来全新的研究工具与方法。在众多社会科学分支中，社会模拟是一种通用且重要的研究范式。因此，利用大模型构建社会模拟环境，成为大模型时代赋予社会科学的一项独特机遇。本报告将围绕大模型智能体在社会模拟环境构建中的关键问题与核心技术展开探讨，系统梳理当前基于大模型的社会模拟研究进展，并展望该领域未来的发展方向。

清华大学

讲者简介：高宸，清华大学信息国家研究中心助理研究员，于清华大学电子系获学士学位和博士学位，主要从事人工智能、数据挖掘等方面的科研工作，在Nature Communications、WWW、KDD、SIGIR、ICLR、NeurIPS等会议期刊发表论文100余篇（CCF-A类70余篇），谷歌学术引用6000余次，曾获得ACL 2024杰出论文奖、清华大学优秀博士学位论文奖、中国计算机学会优秀博士论文奖提名，入选2024 Stanford/Elsevier全球前2%科学家。

报告题目：AgentSociety:大模型智能体社会模拟平台

报告摘要：社会实验作为一种典型的社会科学研究方法，通过观察人、组织或社会群体在真实或模拟环境中的行为反应，以研究特定社会现象或政策的影响。进一步地，基于ABM（Agent-based Modeling）的模拟仿真方法而通过自下而上的模拟，以可扩展、可复制且系统化的计算方法取代了成本高昂、定制化弱的传统实验，而大模型智能体依靠大语言模型的类人感知、推理、决策能力进一步革新了这一研究范式。本次报告将针对基于大模型智能体的社会模拟仿真，介绍社交网络模拟、宏观经济模拟等重要问题上的研究进展，并进一步介绍大模型智能体社会模拟平台AgentSociety以及核心技术、关键应用和平台生态。

北京师范大学

讲者简介：曾安，北京师范大学系统科学学院教授，副院长，国家青年人才项目入选者。研究主要集中在复杂网络的实证与应用研究领域，以复杂网络，科学学，信息挖掘为主要研究方向。以第一作者或通讯作者在Nature Human Behaviour, Nature Computational Science, Nature Communications, PNAS, Physical Review Letters, Physics Reports等期刊发表多篇论文。成果被Nature 正刊及Science正刊以研究亮点配图报道，并入选国家自然科学基金优秀成果选编。

报告题目：复杂系统视角下的科学学

报告摘要：科技的发展依赖于科学家大量的研究探索行为。科学研究活动本身形成了一个典型的复杂系统，有着上亿篇的文献、千万级的科学家；有着论文引用、科学家合作等各种相互作用；有着知识的发现、领域的形成、团队的组建等涌现行为。借助于复杂系统的分析工具和视角，近年来科学研究中的很多普适性规律被挖掘出来。本次报告讨论科学学和复杂社会系统研究之间的关系，具体介绍科学家个体层面上兴趣迁移的行为特征，科学家合作关系中的研究主题选择，科研团队内部结构和颠覆式创新的关系等方面的研究结果。

复旦大学

讲者简介：魏忠钰，复旦大学大数据学院副教授、博士生导师、数据智能与社会计算实验室（Fudan DISC）负责人，上海创智学院全时导师，香港中文大学博士。主要研究领域包括多模态大模型和社会模拟，在ACL、ICML、ICLR等国际期刊会议发表学术论文100余篇，代表成果包括图文混合的多步推理大模型Volcano和国内首个开源社会媒体仿真框架HISim。担任ACL 2023，EMNLP 2024，NAACL 2025和AACL 2025高级领域主席（SAC），担任YSSNLP 2019，CCAC 2023和NLPCC 2024程序委员会主席。担任CCF 自然语言处理专委会副秘书长，CIPS情感计算专委会秘书长，曾任CIPS青工委执委会副主任，获得CCF自然语言处理专委会新锐学者奖，CIPS社会媒体处理专委会新锐奖，上海市启明星计划，上海市青年教师教学比赛优秀奖等。

报告题目：从个体到社会：大模型智能体驱动的社会行为模拟

报告摘要：传统的社会科学研究通过问卷调查和行为实验等方法来研究社会现象。对于人类实验员的依赖，使得传统实验方法在可扩展性、成本控制和伦理风险规避等方面存在局限性。大模型的发展使得模拟复杂的人类行为成为可能，为社会模拟带来了新的机遇。过去几年，学术界也见证了generative agents，electionsim等社会模拟器的出现。本次讲习班将从个体模拟、场景模拟和社会模拟这三个层级，系统性介绍大模型智能体驱动的社会行为模拟的相关研究，探讨其中的关键技术、挑战以及未来发展方向。