人工智能赋能机制模型研究：应用实践与边界探讨

当前人工智能已深度融入管理实践与学术研究方法论领域。为协助管理学部本科生建立系统化的学习框架，求是书院本学期精心策划了“AI与研究方法变革”系列研讨活动。活动以助教团队经验分享为核心内容，面向全校本科生开放报名，旨在构建长期稳定的学术交流与学习平台。

本次讲座特别邀请生态环境学院郝一丹博士，基于个人研究经历，围绕“AI与机制模型研究中的应用与边界”展开深度分享，共同探讨人工智能工具的规范使用与学术准则，奉献一场兼具思辨性、人文关怀与启发价值的学术对话。

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嘉宾介绍

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郝一丹

中国人民大学生态环境学院博士研究生，研究领域聚焦于农业非二氧化碳气体排放模拟及气候变化政策评估。

分享主题：AI与机制模型研究中的应用与边界

内容概要：

机制模型作为刻画系统内部因果关系的关键工具，其核心特征在于理论先验性。模型方程遵循经济学或物理学基本定律预先确定，能够有效回应反事实问题，并对未实施的备选政策方案进行评估分析。传统模式下，机制模型的构建依赖人工推导与逐步调试，从问题界定、数学形式表达、数据预处理、参数估计、模型验证到结论阐释，整个流程耗时较长。

人工智能技术的引入为机制模型研究开辟了新的路径。大语言模型可协助完成文献综述与理论框架构建，将政策文本转化为数学约束条件，辅助因果关系图的初步绘制。AI编程辅助工具能够根据自然语言指令生成代码框架，自动补全函数模块，解析错误提示信息，有效降低编程学习曲线。在参数校准阶段，自动化优化算法可在预设区间内遍历数百种参数配置方案，替代模型能将完整模拟的计算耗时从数小时大幅缩短至分钟级别，使大规模模拟实验成为现实。在结果解读方面，可解释性分析工具能够分解各因素对预测结果的贡献程度，将统计分析结果转化为通俗易懂的文字说明，为政策简报撰写提供有力支持。

然而，人工智能的介入并非无限制的。机制模型的本质属性在于结构先验性，方程形式必须基于理论推导确定，而非从数据中自动发现。这一特性决定了人工智能在机制模型研究中扮演辅助角色，而非替代角色。本次分享将以政策评估为具体应用场景，深入分析人工智能在机制模型各研究环节中的实际功能与潜在风险，探讨如何在人工智能时代实现技术应用与理论约束的有机协调。

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活动安排

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活动时间：2026年5月27日

星期三 16:00-17:30

活动地点：立德楼二层书院第六空间

图文来源 | 郝一丹

排版设计 | 谭乃歌

审核把关 | 胡宏伟 贾志英 刘思佳