从工具到伙伴：AI重塑社会与科学 |「AI × 传播」读书会第二季第一期

导语

如今，大模型正推动人工智能从“辅助工具”迈向“通用协作系统”，深刻重塑科学探索范式与能力边界。本期为第一期，北京师范大学教授许小可将聚焦运用AI、研究AI与人机协同三大维度，系统梳理AI for Science从计算工具到科学协作系统的范式跃迁，追踪大模型从对话式AI到具身智能的能力拓展，并前瞻碳基与硅基生命共生协作的未来图景，为理解大模型时代的变革提供全景视角。

集智俱乐部联合北京师范大学新闻传播学院许小可教授、北师大珠海校区计算传播学研究中心周晓禹老师共同发起。读书会立足工具—对象—范式三重核心维度，完整搭建AI与传播交叉领域学习体系：拆解AI作为传播研究工具的实操方法、剖析AI作为新型传播主体的社会影响、探索人机协同驱动的传播学全新研究范式，一站式理清三大核心议题：如何借助AI开展传播研究、如何将AI本身作为传播研究对象、如何把握人机协同带来的学科变革。

报告简介

本次读书会旨在探讨大模型时代下人工智能的前沿发展及其对科学研究与社会形态的深远影响，重点研究下面三个核心分支：运用 AI、研究 AI 和人机协同。首先，聚焦于AI for Science这一大背景，深入分析其从传统 “辅助计算工具” 向 “通用科学协作系统” 的范式转变。其次，还将回顾大模型近年来的飞速发展，从线上对话式 AI 到具备物理交互能力的具身智能，展示其能力边界的持续拓展和局限性。最后，本期读书会将展望未来，探讨由大模型引发的人机混合社会图景，深入思考碳基生命与硅基生命之间的共生与协作关系。

分享大纲

1. AI × 传播的三个分支：运用AI、研究AI和人机协同

2. 大模型时代的 AI for Science: 辅助计算工具走向通用科学协作系统

2.1 任务驱动的专用模型: 计算传播、会点python语言、可解释性强

2.2 表示学习驱动的通用模型

2.3 大模型驱动的跨任务系统：零样本、多种任务，性能高

2.4 具体途径和内容: 面向科学问题的推理与假设生成、人机协同的科学研究工作流

1. 大模型的近年来的发展：从线上对话到具身智能

2. 人机混合社会：碳基生命和硅基生命的关系

核心概念

• AI for Science

• 通用人工智能

• 具身智能

• 人机共生

• 人机混合社会

主讲人介绍

主讲人：许小可，北京师范大学新闻传播学院，北京师范大学珠海校区计算传播学研究中心教授。主要从事网络科学与传播学相结合的研究工作，主要研究方向为：社交机器人、计算传播、社会计算等。先后主持多项国家自然科学基金、腾讯犀牛鸟科研基金等项目，已在Science、Nature Human Behaviors、PNAS、Nature Communications等知名期刊发表学术论文百余篇。先后出版《社交网络上的计算传播学》、《计算传播学导论》等教材，个人学术专著《网络零模型构造及应用》，获国家科学技术学术著作出版基金资助。担任中国中文信息学会社会媒体处理专业委员会常务委员、中国工业与应用数学学会复杂网络专业委员会委员、中国人工智能学会社会计算与社会智能专委会委员。

参考文献

[1] 宋培培. 大模型时代的 AI for Science：机遇、挑战与方法论反思 [J]. 计算, 2026, 2(3): 8−14

[2] 朴景华, 李勇. 大型社会模拟器：开发、验证与应用 [J]. 计算, 2026, 2(5): 60−65

[3] Yuan Gaoa, Dokyun Lee, Gordon Burtch, and Sina Fazelpour, Take caution in using LLMs as human surrogates, PNAS, 2025, 122(24): e2501660122

[4] Edoardo Loru, Jacopo Nudo, Niccolò Di Marco, Alessandro Santirocchi, Roberto Atzeni, Matteo Cinelli, Vincenzo Cestari, Clelia Rossi-Arnaud, and Walter Quattrociocchi,The simulation of judgment in LLMs, 2025,122 (42) e2518443122

[5] Yueqi Xie, Lemeng Liang, Shuzhen Li, Yifu Lu, Zhiwen Xiao, Mengdi Shi, Junming Huang, Mengdi Wang, and Yu Xie, Evaluating the statistical realism of LLM-generated social science data, 2026, 123 (19): e2538145123

[6] Henry Farrell et al., Large AI models are cultural and social technologies, Science, 2025,387:1153-1156

[7] Milena Tsvetkova, Taha Yasseri, Niccolo Pescetelli & Tobias Werner, A new sociology of humans and machines, Nature Human Behaviour, 2024, 8: 1864–1876

时间信息

2026年7月9日周四14:00-16:00，腾讯会议线上进行，微信视频号+集智俱乐部B站号同步直播。

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直播信息

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「AI × 传播」读书会第二季

传播学从现象出发。今天，AI 已经深度进入信息生产、内容分发、社会互动、公共判断和知识生产过程。它既是工具，也是媒介；既是研究对象，也是协作者；既提升效率，也制造新的偏见、信任和责任问题。AI × 传播成为一个新的领域。2025年8月至12月，集智俱乐部联合许小可、张子柯、王成军、廖好四位老师发起第一季“AI × 传播学”读书会，吸引了225人报名参与。由来自北京师范大学、南京大学、复旦大学、浙江大学、香港城市大学、深圳大学等高校的15位主讲人，围绕计算叙事、智能传播、人机传播、传播拟真四个方向，绘制了 AI × 传播领域的前沿地图。

由集智俱乐部联合北京师范大学新闻传播学院，北京师范大学珠海校区计算传播学研究中心许小可教授、周晓禹讲师共同发起，我们将从“工具-对象-范式”三重维度出发，系统梳理 AI × 传播的实践路径——如何用 AI 做研究，如何研究 AI 本身，如何理解人机协同的新范式。

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