人工智能与统计：未来的深度融合与挑战

近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展使得许多传统领域都发生了深刻变化。统计学作为一门以数据分析为核心的学科，也正在经历着前所未有的变革。生成式人工智能大模型由庞大的数据支持而诞生，其运用普遍渗透到我们生活的各个角落，也重新定义了统计工作的性质和方法。在近期对外经济贸易大学举办的“人工智能与统计：理论与实务”专题学术交流活动中，众多统计学专家聚焦于AI与统计的关系，探讨其未来的融合与面临的挑战。

统计工作的演变

在传统观念中，统计工作常常被简化为“设计问卷、收集数据、分析结果”这样一些基本环节。实际上，统计的实际过程要复杂得多，涉及数据的收集、清洗、建模、验证及结果呈现等多方面的科学工作。随着AI大模型的引入，统计工作中的许多环节开始发生变革。例如，施建军教授指出，通过输入所需的原始数据与格式，统计年鉴等报告的编写可以被AI快速自动完成，大幅提高效率。

这引发了一个重要问题：在AI技术的推动下，传统的统计方法是否会逐渐被淘汰？施建军教授认为，统计工作不会消亡，但传统统计人员必须更新知识体系以适应新技术带来的挑战。那些没有能力与时俱进的统计人员将面临转型压力，必须在这一历史进程中找到自己的位置。

面对挑战的统计者

在当前AI技术不断发展的背景下，统计工作者必须认清一个重要的现实：传统方法不再满足日渐增长的数据需求和分析复杂性。字节跳动的资深AI专家李檀提到了“伽利略时刻”这一说法，暗示统计领域正经历一场科技革命。传统的抽样调查正受到AI大模型的挑战，统计工作者亟需重思如何有效利用这一新型生产力工具。

施建军教授提出了统计工作面临的最大挑战——数据隐私和安全。统计工作常常依赖于敏感数据的收集，而如何在保护个人隐私与获取所需数据之间找到平衡，成为统计人员亟须解决的问题。他强调，未来的AI技术若缺乏透明度与公信力，将对统计结果的可信度产生质疑，统计领域亟需增强数据治理和隐私保护意识、提升算法透明度，以保证数据的安全性与可靠性。

语料库建设与多模态数据处理

在应用AI技术来提升统计工作效果的过程中，黄薇副校长指出，高质量语料库的建设至关重要。高质量的数据输入直接影响大模型的输出结果，在建设模型智能体的过程中，数据科学家必须前瞻性地考虑输入数据的质量和类型。统计人员需要明白，只有提供“精饲料”，才能减少模型产生“幻觉”。

随着数据种类的多样化，统计人员还面临处理非结构化数据的挑战。现代数据不仅包括文本和数字，还包括声音、图像等多模态数据。因此，如何系统地收集和处理这些不同类型的数据，也是提升统计工作水平的重要课题。国务院参事鲜祖德强调，AI不应被视为简单的“技术外挂”，而应融入统计体系的各个环节，从调查设计到数据处理与分析，人工智能需要全方位深度融合，以建立跨部门的协同机制，提高工作效率。

总体而言，在人工智能与统计深度融合的过程中，虽然面临着诸多挑战，如数据隐私、安全、数据质量、多模态数据处理等问题，但这一变革也为统计学带来了前所未有的机遇。未来，统计人员应积极迎接AI带来的挑战和变化，更新自身的知识体系，探索与人工智能的协作模式，以提高工作效率和数据分析的准确性。只有这样，才能在数字化时代中，充分发挥统计的价值，助力社会经济的深化发展。