1月7日上午，暨南经院学术系列活动之名师讲座系列第130期，在石牌校区经济学院大楼（中惠楼）323室成功举行。本次讲座邀请台湾辅仁大学谢邦昌教授担任主讲人，作题为“AI赋能统计驱动下的数据科学前沿方法与未来展望”的学术分享，经济学院统计与数据科学系陈光慧教授主持讲座，经济学院师生到场参与交流。
台湾辅仁大学谢邦昌教授分享
谢邦昌教授从UNL统计系解散事件切入，深刻剖析统计学科发展的核心症结，强调脱离应用场景、缺乏跨域协作与开放共享是学科走向衰退的关键诱因。他指出，数字经济时代下全球数据呈爆发式增长，传统数据处理与分析模式已难以适配新时代需求。数据科学正经历从“解释过去”的分析工具到“创造未来”的核心驱动力的典范转移，这一变革源于计算能力的指数级增长、大数据生态系统的成熟以及算法创新的持续加速。谢教授进一步阐释，数据科学的核心定位可概括为“统计是灵魂，AI是双翼”，统计学提供因果推断、可解释性与处理不确定性的科学基石，人工智能则凭借处理海量数据、捕捉复杂模式与实现智能自动化的优势赋能预测与自动化，二者的深度融合推动数据科学实现质的飞跃。
谢邦昌教授重点阐述了塑造数据科学未来的三大前沿趋势：一是从感知到生成，生成式AI打破了传统AI的被动分析局限，能够创造文本、图像、程序代码、科学假设等，这种创造能力使AI从被动的工具转变为主动的创新伙伴。二是多模态融合，真实世界中信息往往以多种形式存在，新一代AI模型能整合文本、图像、时序数据等多源信息，打破学科壁垒，在医疗诊断等多领域实现更全面的认知与决策。三是人机协作新范式，在新范式中，AI承担繁重的计算、大规模数据处理、模式识别等任务，而人类则专注于提出问题、定义目标、做出伦理判断、进行创造性思考。数据科学家正从“分析师”转变为“AI系统架构师”。谢教授特别以AlphaFold为例，说明AI如何解决蛋白质结构预测这一长达50年的科学难题，体现了AI for Science在加速科研发现、整合多源知识方面的革命性潜力。此外，他也援引联合国全球脉动计划、美国普查局、新加坡智慧国等的实践，说明AI在数据收集、清理、预测及开放数据等方面的赋能作用。
谢邦昌教授进一步阐释了数据科学的未来愿景、核心挑战与实践路径。在未来愿景方面，谢教授强调数据科学正成为连接多元知识体系的通用语言，通过共享数据基础设施、标准化方法论与跨学科教育，打破传统学科壁垒，引领智能化科学发现新纪元。在挑战与风险方面，当前数据科学发展面临算法可解释性不足，数据偏见可能加剧社会不公，过度依赖AI可能导致人类技能退化，以及AI应用引发的伦理问题等四大核心问题。在实践路径上，谢教授从研究机构、个人研究者、产业界及政策与资金支持等多维度给出具体建议，强调开放科学与数据共享，建立合理的数据治理框架，平衡开放与保护、共享与权益。
本场讲座系统梳理了数据科学从传统分析工具到跨域融合核心驱动力的演进历程，深入剖析了AI赋能下该领域的关键突破、应用场景与未来挑战。讲座为参会师生提供了前沿的学科视野与丰富的创新启示。互动环节中，师生们踊跃提问，围绕AI与HI的协作、抽样调查与AI的结合、系统学习AI的路径等议题展开深入研讨。讲座最终在热烈浓厚的学术氛围中圆满落幕。
专家简介
谢邦昌，教授、博士生导师、中国台湾辅仁大学原副校长、辅仁大学AI人工智慧发展中心主任、台湾人工智慧发展学会理事长、台湾大学生物统计学博士、中华数据挖掘协会(CDMS)理事长、中华市场研究协会荣誉理事长。教育部重点研究基地中国人民大学应用统计科学研究中心学术委员会(2000-2025)，中国人民大学统计学院客座教授、上海财经大学统计及管理学院客座教授、厦门大学管理学院客座教授、北京大学新媒体研究院兼职教授、西南财经大学客座教授、对外经济贸易大学客座教授、上海对外经贸大学客座教授、首都经贸大学和中央财经大学兼职博导。谢教授是海峡两岸数据挖掘界领军人物及世界知名华人统计学家，发表了近三百篇关于统计和数据挖掘的论文，出版了近五十余本相关专著。
校对 | 麦嘉杰
责编 | 马艺丹
初审 | 陈光慧
复审 | 王国长
终审发布 | 何凌云
（来源：暨南大学经济学院微信公众号）
