2026复旦管院第三届“行为科学+”青年论坛举行

7月14日，复旦管院第三届“行为科学+”青年论坛在复旦大学管理学院政立院区举行。本次论坛由复旦管院市场营销学系主办，来自信息系统、市场营销、行为经济学、控制与系统科学、哲学和公共卫生等领域的学者，从跨学科视角分享了各自的最新研究，并共同探讨行为科学研究的未来发展方向。

上午场会议由复旦管院市场营销学系副教授殷云露主持

孟菲斯大学讲席教授梁会刚在《生成式人工智能扩散的风险悖论：ChatGPT接触、AI民主化与AI投资》主题分享中，探讨了生成式人工智能的广泛扩散如何影响国家层面的AI风险。

生成式人工智能一方面降低了技术开发门槛，使个人开发者、初创企业和开源社区更容易参与AI创新；另一方面，快速扩张的非正式开发也可能缺乏严格的测试、安全审查和责任机制。与此同时，ChatGPT所带动的正式AI投资能够吸引专业人才、完善基础设施，并提升组织的测试、监测和风险治理能力。

基于131个国家、2020年至2025年的月度面板数据，研究发现，在ChatGPT发布后，能够访问ChatGPT的国家经历了更为明显的非生成式AI事件增长。进一步分析表明，AI民主化扩大了开发活动的规模与异质性，从而增加AI风险；正式AI投资则通过专业化开发和治理机制降低风险。两条路径同时发挥作用时，AI民主化的风险放大效应占据主导。研究由此指出，AI治理的关键不只是选择加速或放缓技术发展，而在于治理能力能否跟上技术能力扩散的速度。

美国西北大学凯洛格管理学院教授Ashlee Humphreys围绕《市场导向与消费者对全新市场的价值评估：以生成式AI为例》展开分享，探讨企业、消费者、媒体及其他利益相关者如何共同理解并塑造一个全新市场。

与功能和使用边界相对清晰的成熟产品不同，生成式AI仍处于持续演化之中。企业会通过产品功能和品牌定位引导用户理解技术，消费者也会在使用、讨论和分享过程中不断探索新的应用场景，并反过来影响企业的产品开发与市场定位。因此，生成式AI市场并非由企业单方面创造，而是在多方互动中逐渐形成。

基于大规模网络评论、社区帖子和媒体报道，研究团队分析了不同阶段围绕生成式AI形成的公共讨论。初步结果显示，早期讨论较多集中于就业替代和社会经济影响，此后逐渐延伸至工作辅助、日常生活、个人成长及情感支持等议题。不同AI平台也在消费者互动中形成了有所区别的市场形象：部分平台更多与代码、研究和专业任务相联系，另一些平台则被应用于更广泛的生活与消费场景。这些发现揭示了企业战略与消费者实践之间相互调整、共同塑造市场的动态过程。

中国人民大学经济学院教授苗彬在《不确定性下的身份、信念与价值评估》主题分享中，介绍了政治身份如何影响个体对不确定事件的主观信念和价值判断。

研究将经典的“连言谬误”由概率判断拓展至价值评估情境。按照基本概率规则，两个事件同时发生的概率不应高于其中任一事件单独发生的概率。然而，当政治结果与经济结果组合成符合个人身份立场的连贯叙事时，人们可能对联合事件赋予高于单一事件的价值。

研究团队在2024年美国总统选举前开展实验，分别测量参与者对选举结果、经济结果及其联合事件的主观概率和彩票估值。结果显示，连言谬误不仅存在于信念判断中，也广泛存在于选择和价值评估中，并且在身份与经济结果相互一致的情境下更为明显。信念层面的偏差与选择层面的偏差显著相关，但只能解释其中一部分。此外，另一项研究发现，人们对不同党派之间信念和估值差异的预测，往往比党派成员真实报告的差异更加极端。这表明，政治身份不仅影响个体如何判断世界，也可能使人们系统性地夸大群体之间的分歧。

下午场会议由复旦管院市场营销学系教授徐倩主持

北京大学工学院助理教授梅文俊以《理解社会系统相变的数学模型》为主题，介绍了如何运用动力系统、博弈论和控制理论，将微观层面的个体互动机制与宏观社会现象联系起来。

梅文俊指出，社会系统的数学建模并非旨在准确预测某一个体的行为，而是希望识别大量个体互动中相对稳定的核心机制，揭示仅凭直觉难以发现的宏观规律，尤其是社会系统在跨越某个临界点后发生的结构性突变。

围绕这一思路，他介绍了三个相对独立的模型。第一个模型关注公共观点的意识形态化，研究表明，当个体间的意识形态距离较近时，彼此观点更容易相互靠近；当距离超过一定范围时，则可能产生观点排斥。随着社会意识形态分化加深，观点与身份之间的关联并不一定渐进增强，而可能在跨越阈值后突然形成高度绑定。第二个模型解释了社会传播中“初步传播—长期静默—突然爆发”的现象。模型显示，即使没有新的外部事件刺激，一个话题也可能在沉默支持者不断积累后内生性爆发。第三个模型则讨论竞争、再分配与社会分层：当分配机制过度奖励表现最强者时，高弹性参与者之间会形成激烈竞争，最终出现少数高投入者与大量低投入者并存的分层结构，并可能产生贡献与回报之间的错配。这些模型为理解舆论极化、信息传播和社会竞争中的临界现象提供了新的分析视角。

复旦大学哲学学院副教授郁喆隽在《双重嵌套：信息—人工智能时代对人类生存网络的哲学人类学反思》主题分享中，从哲学人类学与社会理论出发，讨论数字媒介和人工智能如何改变人类理解世界和组织生活的方式。

郁喆隽指出，人并非一个完全由自然条件决定的物种，而是在语言、符号、制度、文化和技术的作用下不断塑造自身。人类的生存网络中存在两条相互交织的链条：一条是人与自然、资源和技术之间的因果链，另一条是人对自身处境加以解释和赋予意义的意义链。

在前工业社会中，个体与土地、自然和共同体的联系较为直接，两条链条都相对较短；工业化带来了高度专业化的社会分工，社会成为人与自然之间的重要中介；进入信息与人工智能时代后，数字媒介又覆盖在社会系统之上，形成“人—数字媒介—社会—自然”的“双重嵌套”。

在这一结构中，全球化和技术分工使因果链变得空前漫长，而社交媒体中的碎片化信息和情绪传播则可能削弱意义链的完整性。个体越来越依赖自己难以直接理解的复杂系统，同时又主要通过算法筛选后的信息认识世界。数字媒介究竟会成为覆盖现代生活的“新天穹”，还是进一步限制个体自主性的“新铁笼”，需要哲学、社会科学与行为科学共同展开持续反思。

复旦大学公共卫生学院副教授贾英男在《AI时代健康管理研究与实践》主题分享中，结合国内外前沿研究与团队实践，探讨人工智能如何推动健康管理由被动治疗转向主动预防和全生命周期守护。

当前健康管理仍面临知识难以转化为行动、长期依从性不足以及优质医疗资源供需错配等问题。贾英男指出，AI技术有望推动健康管理实现三方面转变：由“单向告知”转向“双向互动”，使专业健康知识更易理解和应用；由“**一面”转向“**千面”，根据个体差异提供精准干预；由“建议输出”转向全周期闭环管理，持续追踪建议执行与健康结果。

他进一步介绍了个人健康大模型、AI主导的糖尿病前期干预以及诊前聊天机器人等国际案例。相关研究显示，AI可以基于可穿戴设备数据提供个性化睡眠与健身建议，在部分标准化生活方式干预中取得接近人工服务的效果，并有助于提高项目启动率、完成率和医疗服务效率。

结合团队正在开展的连续血糖监测、实时风险评分和儿童屏幕暴露研究，贾英男强调，健康管理中的AI应用不应停留在数据监测和信息推送层面，而应将多模态数据与用户所处情境相结合，判断何时需要干预、何时适合干预以及应当采取何种方式干预。医疗健康AI的最终评价标准，也不只是技术能否准确识别问题，而是能否真正改变健康行为、改善健康结果，并确保不同群体公平受益。