本屆聯合會議在浙江省杭州市召開，邀請21個國家和地區的專家學者參加，學術報告達600多次。其中，將近四分之一的學術報告主題與機器學習、人工智能相關。而根據中國信通院發布的《人工智能發展報告（2024年）》顯示，人工智能面臨算法模型可解釋性不足、框架安全漏洞、數據標注不規范等挑戰。

陳松蹊認為，現階段，有關人工智能的具體應用還比較偏向工程，即優先確保算法、模型的工作運行，對背后機理不夠深究。尤其在對精度、安全性要求很高的醫學、建筑工程等領域，應當確保算法模型的穩定性、可靠性。

陳松蹊介紹，數據是隨機的，模型自身也在變化?？紤]到數據的不確定性，在超高維參數設定下，從變化中找到不變的內容，進行歸納、解釋，得到穩定、可解釋的算法，統計學可在這方面作出貢獻。他的團隊正在進行相關研究。

在智能時代，海量復雜的數據成為推動各行各業發展的關鍵要素，學界對統計學人才培養問題也越發重視。“統計與數據科學研究恰逢其時。”陳松蹊說，但這一專業存在供不應求的問題，需要提升高校的培養能力，為業界輸送人才的同時，還要讓相當一部分人才愿意留在高校，培養更多統計學家、數據分析師。

陳松蹊分析認為，現如今，算法軟件雖然功能強大，但人類不能將思考過程“承包”給人工智能，仍然需要明確問題、掌握程序的運行，具備對人工智能的糾錯能力，在這方面，統計學科將發揮重要作用。

自2023年以來，全國統計與數據科學聯合會議已連續舉辦三屆，逐步形成品牌效應。作為會議組委會指導委員會委員，陳松蹊感觸頗多：“從2011年統計學成為一級學科以來，全國統計科學研究快速發展，與其他國家的交流也越來越密切。根據對國際頂級統計期刊發表數據的多維度測算，中國作者所占份額已位居世界第二。”

陳松蹊表示，本次參會的1800多位學者，有15%來自國外。未來，統計與數據科學組委會還將加強與工業界的聯系，邀請更多企業參與，促進學科和應用創新融合。

關鍵詞：