在人工智能时代，统计学和数据科学在人工智能(AI)中，尤其是在聊天-GPT中，扮演着什么样的角色？统计人员应该怎么做才能充分发挥自己的学科优势？
7月11日，首届全国统计与数据科学联席会议在北京拉开帷幕，与会的国内外专家学者就这些问题展开了讨论。
人工智能时代统计学和数据科学面临机遇和挑战。
会上，专家学者指出，统计学和数据科学是数据资源开发的基石，已经成为现代社会的重要组成部分。随着时代的发展，统计学和数据科学面临着新的机遇和挑战。
北京大学党委常委、副校长张进院士指出，当前，信息化进入新阶段，大数据时代正在全面到来。作为数据资源开发的基石，统计学和数据科学也迎来了全新的发展机遇。经济统计、风险管理、精算、数理统计、健康统计、大数据等研究方向的演进，极大地丰富和拓展了统计学和数据科学的内涵和外延；在大气管理、机器学习、人工智能、金融经济、医疗卫生等诸多领域，统计学和数据科学为解决复杂问题提供解决方案，发挥着不可或缺的作用。
“可以说，统计学和数据科学不仅是学术研究的前沿领域，而且日益成为经济社会发展的重要支柱。”张进说。
国务院参事、国家统计局原副局长咸祖德认为，统计学和数据科学已经成为现代社会的重要组成部分，它们在我们的生活中无处不在。从科学研究到政策制定，从经济发展到社会治理，都离不开统计学和数据科学的支撑。“用数据说话，用数据决策，用数据管理，用数据创新”蔚然成风。
“在当今的信息时代，数据已经成为一种重要的资源，统计学和数据科学为数据的收集、处理、分析和解释提供了强有力的理论基础和方法。通过这些理论和方法，我们可以更好地挖掘数据中的信息，揭示数据背后的规律和趋势，从而推动科学研究的进步。”咸祖德强调，统计学和数据科学在科学研究和人工智能中非常重要。
“国家政策的制定需要基于充分的数据分析和研究，以确保政策的科学性。统计学和数据科学可以帮助我们更好地理解社会经济现象，把握市场动态，预测发展趋势，从而为政策制定提供可靠的支持。”冼祖德指出，在过去的100年里，人口普查和抽样调查作为政府统计的两种主要数据收集方法，在衡量社会和经济发展方面发挥了重要作用。现在面对更复杂不确定的社会经济问题和大数据等技术进步，既是挑战也是机遇。
中国人民大学教授、原常务副校长魏源在回顾统计学学科发展历程后指出，在新时代，学科体系已基本理顺，全球进入大数据、数字化新时代，这无疑是统计学学科的新机遇。例如，去年，中国在本科统计学类别中增加了“数据科学”和“生物统计学”两个新专业。另一方面，数字时代也带来了新的挑战，这就要求统计领域的年轻人珍惜现在的大好时光，向统计先贤学习，在不忘初心中不断进步，使统计学科为国家的建设和发展做出新的贡献。
中科院数学与系统科学研究所研究员马志明院士也表示，现在是大数据时代，大数据推动了数据科学的发展。大数据时代，数据科学不仅与统计学相关，还与计算机科学、数学、人工智能等学科相关。数据科学已经发展成为一门独立的学科，与许多学科交叉。同时，大数据的海量性、异构性、非独立分布等特点也给传统统计带来巨大挑战。
对此，马志明认为，“我们迫切需要发展和创新统计思想和理论，建立大数据分析的统计基础，建立数据科学的严谨统计分析体系和计算基础。”
论坛上召开了首届全国统计与数据科学联席会议。
统计学和数据科学应面向解决重大实际问题。
在人工智能时代，与会的专家学者很自然地谈到了人工智能与统计学、数据科学的关系，不约而同地提到，统计学、数据科学要以解决重大实际问题为导向，在努力解决社会问题的同时，提炼统计理论和方法。
在谈到人工智能与统计、数据科学的关系时，咸祖德表示，“新兴的人工智能依托海量数据，用统计概率等模型进行深度学习。概率统计和数据科学与人工智能直接相关。我相信，如果没有概率统计和数据科学的理论和方法，人工智能的智商可能几乎为零。”
Xi交通大学教授徐宗本院士在会上指出，ChatGPT引发了AI大模型浪潮，人工智能研究已经从深度学习时代进入AIGC时代，从专注于特殊人工智能转向通用人工智能。大模型的本质是学习方法论。学习方法论的本质要求是以集成的方式设计和控制数据、网络、损耗、算法、任务等要素。实现这一目标需要从任务到方法的映射，即学习方法论的掌握(SLeM)，但现有的研究/方法论不支持实现这一目标。对此，他提出了SLeM的数学框架、严格定义、数学模型和通用算法，并展示了其在许多机器学习自动化问题中的成功应用。
人工智能时代，统计人员应该怎么做才能充分发挥自己的学科优势？
在冼祖德看来，理论再好，也要实践。统计与数据科学应当以解决重大实际问题为导向，促进科技创新和社会经济发展。统计学和数据科学是促进产学研各方联系的桥梁和纽带。
“通过统计学和数据科学的理论和方法，可以更好地促进产学研合作，实现科技创新的落地和转化，为社会经济发展提供强大的技术力量。”咸祖德说。
“人们经常问我什么样的研究是重要的？我的答案一直都是一样的:问题应该来自社会，在试图解决社会问题的同时，将其提炼为一个统计理论和方法问题总是很重要的。”普林斯顿大学Frederick L . Moore 18职称金融学教授范剑青说。
范剑青认为，统计学科的发展能否得到社会的认可，取决于统计人员能否为社会解决其需求，能否作为科学使者学习其他学科的语言，将其他学科的问题提炼为统计问题，在解决统计问题的同时帮助其他学科解决自己的问题。
“我们的学科应该与时俱进，应该把握科学发展和社会支持的脉搏。以应用为背景，将其提炼为一个统计问题，用统计学的思路解决这个问题，用其他学科的语言把我们的成果反馈给社会，这样的学科才是完美的统计学和数据科学。”范剑青表示，无论统计人员参与与否，统计科学都会随着社会的需求和人工智能的发展而不断前进。关键是统计人员能否抓住当前的机遇。
论文从会议上获悉，第一届全国统计与数据科学大会于7月11日至13日在北京会议中心召开。会议由中国现场统计研究会、概率统计学会、全国工业统计教学研究会、中国商业统计学会联合主办，北京大学统计科学中心承办。旨在为来自学术界、产业界和政府机构的统计人员提供一个交流思想、探讨合作、广纳人才的平台，促进国内统计和数据科学的蓬勃发展。
本次联席会议涵盖近400篇学术报告，约1650名与会者出席。与会者包括来自国内外300多所大学的统计和数据科学学者、学生和一些行业代表。会议包括会议报告、邀请报告、投稿报告、研讨会、招待会、联谊会、人才招聘等活动。"