“AI与研究方法变革”系列研讨(四)预告:AI与机制模型研究中的应用与边界

分享主题：AI与机制模型研究中的应用与边界

内容简介：

机制模型是用于刻画系统内部因果结构的核心工具，这类模型强调理论先验性，方程形式由经济学或物理学定律预先设定，能够回答反事实问题，评估未发生的政策情景。传统上，机制模型的构建依赖手工推导与逐步调试，从问题概念化到数学形式化、数据准备、参数估计、验证检验与解读沟通，全流程周期较长。

AI技术的介入为机制模型研究提供了新的可能性。大语言模型可用于文献梳理与理论框架生成，将政策文本转化为数学约束，辅助因果图的初步绘制。AI编程助手可根据自然语言描述生成代码框架，自动补全函数，解释报错信息，降低编程门槛。在参数校准环节，自动化优化工具可在设定范围内搜索数百种参数组合，代理模型可将全模型的计算时间从数小时压缩，使大规模模拟成为可能。在结果解释环节，可解释性工具可分解各因素对预测结果的贡献度，将统计输出转化为文字解释，辅助政策简报的撰写。

但AI的介入并非无条件的。机制模型的核心特征在于结构先验性，方程形式必须由理论推导确定，而非从数据中自动挖掘。这一特征决定了AI在机制模型中的角色是辅助性的，而非替代性的。本次分享将结合政策评估的具体场景，讨论AI在机制模型各环节中的实际功能与风险边界，探讨如何在AI时代保持技术应用与理论约束的良性互动。