《AI与大数据领域前沿挑战》

      嘉宾简介

      朝乐门，中国人民大学教授、博士生导师、信息管理与分析系主任、中国人民大学智慧城市研究中心副主任、中国人民大学智能信息分析中心副主任;国家级一流本科课程《数据科学导论》负责人;数据科学50人;中国计算机学会信息系统专委会常务委员;学术期刊《Data Science and Informatics》副主编、《Data and Intelligence》编委、核心期刊(《计算机科学》编委;荣获教育部高等学校科学研究优秀成果一等奖、北京市高等学校教学创新奖一等奖、IBM全球卓越教师奖、留学基金委-IBM中国优秀教师奖教金等多种奖励30余项;主持完成国家自然科学基金、国家社会科学基金等重要科学研究项目10余项;参与完成核高基、973、863、国家自然科学基金重点项目等10余项。

      2025年5月15日，名师课堂办公室邀请到中国人民大学教授、博士生导师朝乐门教授莅临我校，于2教120阶梯教室为同学们带来名师课堂选修课——《AI与大数据如何创造价值》，让我们一同走进此系列课程，开启知识探索之旅。

      讲座伊始，朝教授以“数据是否绝对客观”这一问题引发全场思考，随后深入解析了算法偏见领域的三大经典悖论。他通过“二战战斗机幸存者偏差”案例指出，仅分析返航飞机的中弹部位会导致“强化非致命伤区域防护”的错误结论，揭示了忽视“沉默样本”的危害性。在辛普森悖论环节，他以加州大学伯克利分校招生数据为例，展示了“整体录取率女性高于男性”与“分学院男性录取率占优”的矛盾现象，强调数据分层分析和潜伏变量识别的重要性。“当我们只看汇总数据时，可能会被表面的相关性误导，而分层后的数据往往揭示更复杂的真相。”他以“高校学生GPA与课外活动相关性”为例指出，在限定“已被录取学生”这一群体时，原本独立的变量可能呈现虚假关联，提醒在场学生在学术研究中需警惕样本选择偏差。

      接着，在 AI 伦理与道德板块，朝教授以“电车难题”的自动化决策困境为切入点，探讨AI在生命伦理领域的挑战。他结合亚马逊简历筛选工具因训练数据偏差导致性别歧视的案例，强调 “算法歧视的本质是数据偏见的延续”。他提出，构建多元化研发团队、引入伦理审查机制是破解算法伦理困境的关键。隐私保护环节，朝教授以 Facebook剑桥分析数据丑闻为警示，系统介绍了数据匿名化、差分隐私等技术手段。他现场演示了 PyDP 包在数据加噪中的应用，“通过添加符合正态分布的噪声，既能保护个体隐私，又能保留数据统计特征，这就是差分隐私的魅力。”此外，他特别强调“举证责任倒置”原则，呼吁企业从“用户同意”转向“自我举证合规”，强化数据保护主体责任。

      随后，在谈及 AI 安全时，朝教授颠覆了四大常见认知误区：“80% 的安全问题源于管理漏洞，而非技术缺陷；70% 以上的攻击来自内部人员；多数安全事件尚未被发现；攻击门槛降低使‘脚本小子’成为主要威胁。” 他建议高校科研团队以《数据安全法》为指引，建立分级分类保护体系，通过定期安全审计和应急演练筑牢安全防线。

      在互动环节，学生们围绕 “大学生如何参与 AI 伦理建设”“数据产品创业的关键要素” 等问题积极提问。朝教授寄语在场学子：“智能时代的核心竞争力，在于理解数据的温度—— 既要掌握算法与代码的“硬技能”，也要培养伦理思辨与社会责任感的‘软实力’。 他鼓励学生通过参与开源项目、加入跨学科研究团队等方式，在实践中深化对 AI 与大数据的认知。

      本次讲座由浅入深，融合理论深度与实践案例，“在智能技术加速渗透社会各领域的今天，这场讲座不仅是一次学术知识的传递，更是一次关于技术使命的深刻探讨——当算法成为 “新基建”，当数据成为 “新石油”，大学生作为未来科技发展的主力军，既需掌握算法与代码的 “硬实力”，更要筑牢伦理与安全的 “软底线”。正如朝教授在结语中所言：“真正的技术创新，永远始于对‘人’的关怀。”

供稿：名师课堂办公室