第二届数字和计算人口学研讨会在深圳举办

2021年5月15～16日，中国人口与发展研究中心与深圳大学在深圳联合召开了第二届数字和计算人口学研讨会。中国人口与发展研究中心副主任张许颖研究员、中国人口学会副会长、西南财经大学杨成钢教授、深圳大学法学院院长刘俊教授在研讨会开幕式上致辞。

中国人口学会副会长、西南财经大学杨成钢教授分析了人口学视域下的人工智能的价值和意义，认为人工智能强大的服务功能会在相当程度上替代孩子的服务效用，进而降低人们的生育意愿，如果考虑到人工智能技术与现代生物技术、基因科学的结合，人类的生育活动将呈现出一种全新的模式，可能生育的概念都需要被重新定义。从人口学学科发展的角度讲，人工智能技术统领下的大数据收集、挖掘和分析技术以及数据的自学习、自组织技术将对未来的人口统计调查、人口变动监测预测和动态分析产生根本的影响，人口学甚至可能因此而发生革命性变化。人口研究的主战场很可能将从宏观人口现象观察转移到微观的人口行为分析和模拟仿真上，并且可能在此基础上对人口行为选择提供智能化的个体决策支持。不过，杨成钢教授认为，人工智能在对于人类社会生活和精神生活带来巨大改变的同时，也有可能产生异化。因此，人类应该警惕人工智能的异化。中国人口与发展研究中心战略研究部部长陈佳鹏研究员介绍了我国健康扶贫政策的动态精准、分类救治、分级诊疗、先诊疗后付费、基本医疗有保障、贫困人口政策满意度高等特征，详细介绍了国家健康扶贫动态数据库的基本情况，比较分析了因病致贫患者和非因病致贫患者在性别、年龄、民族、区域、劳动力、残疾类型上的差异，绘制了贫困患者的疾病谱，分析了贫困患者的满意度逐年递升的趋势，并详细分析了中国实施健康扶贫政策后在健康领域所取得的积极成效。中国人口与发展研究中心黄匡时副研究员介绍了计算人口学的学科范式、理论基础与技术方法，认为，计算人口学是人口学与计算机的交叉学科，是研究人类人口与人工智能关系的新兴学科。与传统人口学的学科范式相比，计算人口学的学科范式有五个方面的特征：由轮廓式人口统计向全景式人口统计转变；将弥合规范人口学和人口研究的鸿沟，促进人口研究更加整合和规范；将引发人口研究方法的变革，由假想队列法向拓展队列法转变；人口的内涵不再局限在人类人口，而向数字人口和智能人口拓展；由偏重群体统计的宏观人口学将向更加注重个体统计的微观人口学转变。计算人口学的理论基石包括第三次人口转变理论、主体性理论和天人合一理论，主要技术方法有拓展队列法、在线调查和实验、在线谱系学和主体建模技术。

本次研讨会的主题是“交叉学科视野下的人机协同与人口长期均衡发展”。来自北京大学、中国人民大学、中国科学院、中国社会科学院、中央财经大学、北京师范大学、北京邮电大学、中国信息通信研究院、复旦大学、浙江大学、上海交通大学等高校、科研院所、企业的专家学者围绕数字健康、计算人口学、人机协同决策的理论与方法、人口数据与人口发展、计算法学、大数据与人口发展、数字技术与人口发展等专题开展研讨，交流了学术观点，形成了学术共识，取得了丰硕的学术成果，为促进人口研究范式转变、数字和计算人口学学科发展、人机协同与人口长期均衡发展提供了知识储备和决策支持。

在为期两天的学术研讨会中，与会学者围绕人口长期均衡发展进行了跨学科深入讨论，一致认为，随着数字技术的发展，人口学研究需要跨学科交叉研究，不能拘泥于传统人口学的研究范式，要进行创新发展。在我国已经进入高质量发展的新阶段，站在建党百年的历史新起点上，召开第二届数字和计算人口学研讨会，开展交叉学科视野下的人机协同与人口长期均衡发展研究，其研究成果具有重要的理论、方法和实践意义。

数字和计算人口学研讨会由中国人口学会人工智能与人口发展专委会筹备组发起，于2020年8月举办了首届。中国人口学会人工智能与人口发展专委会筹备组由中国人口与发展研究中心科研人员于2018年12月发起，主要致力于开展人工智能对人口发展的基础性和前瞻性研究，推动数字和计算人口学的理论和方法研究，加强人工智能在数字健康、劳动就业、智慧托育、降低“三育”成本、老年人照护、健康管理、人口监测、城市规划等方面的应用，为实现人机协同管理与决策以及人口长期均衡发展提供理论思考和政策建议。