为培养具有计算思维和人文社科交叉领域创新能力的人才，增强学生在大数据、人工智能前沿的实操训练和应用能力，由研究生院和计算机学院主办，联合中国社会科学调查中心以及人文社科相关院系共同设计组织实施《计算社会科学交叉能力提升》证书项目。
核心课程《计算社会科学导论》产业讲座环节汇聚顶尖AI专家，系统分享计算社会科学在产业中的创新应用与实践经验。
2025年12月18日，产业讲座第一讲正式开讲。讲座由陈薇老师主持，北京大学校友、美团基础研发平台AI产品团队负责人李明升以“AI全景解读：技术、趋势与未来职业”为主题做了精彩报告。
李明升从2025年人工智能发展现状切入，梳理了过去一年全球范围内的一系列关键节点：包括开源推理大模型 DeepSeek-R1 的发布、GPT-5 和 Gemini 3 相继推出、AI 手术机器人完成胆囊切除手术、AI 在国际编程竞赛中夺金，以及端侧 AI 爆发、全球 AI 联盟成立等。他提到，尽管业界频繁谈论“AGI”，但目前对于通用人工智能尚未形成统一标准，现实中的大模型能力呈现“高分低能”“锯齿状分布”等特征，在某些复杂任务上表现超人，却仍然会在常识推理和稳健性上暴露短板，这也提醒业界和学生对技术保持敬畏与冷静判断。
在企业实践部分，李明升重点分享了美团推进 AI 落地的路径：一方面从“AI at work、AI in products、Building LLM”三个层次同步发力，另一方面围绕业务场景提炼出多条演进趋势——从最初零散试点走向吃、行、住、医等业务线的全面覆盖，从“工具型 AI”升级为能独立完成外呼、审核、报表等流程的 Agent 闭环系统，并在广告创意、商品图片优化、价格与质量治理等环节深度引入 AIGC 与多模态技术，实现生产链路的智能化改造。同时，在风控与合规治理方面，AI 已经被用于运行监控、客诉分析、合同与票据审核等场景，大幅提升风险控制效率。通过这些例子，他让同学们直观感受到，大模型不再只是“实验室技术”，而是正在重构互联网平台的运营方式和组织形态。
展望未来应用趋势，李明升介绍了“生成式交互（Generative UI）”和“多功能助手群”等新方向：用户不再被固定界面所束缚，而是通过自然语言与系统交互，由 AI 动态生成界面与工作流；多个具备不同角色分工的 AI 助手可以像团队一样协同完成复杂任务，实现从规划、执行到审核、提醒的自动闭环。同时，随着端侧 AI 的快速发展，手机、眼镜等终端设备开始具备本地推理能力，在提升交互效率的同时强化了隐私保护，各大科技公司围绕“AI 入口”的竞争日趋激烈，操作系统级智能助手有望成为未来争夺用户注意力和流量的新高地。
在讲座的最后，李明升从职业规划的角度，讨论了 AI 对就业结构的深刻影响。他谈到，AI 正在加速“岗位重构”：大量重复性、可流程化的执行工作会被自动化系统接管，而人类将更多转向策略制定、问题拆解和结果评估等环节，真正的竞争力在于能否提出好问题、定义清晰目标、判断模型输出的可靠性。为此，他建议同学们主动尝试多种 AI 问答系统，学会横向比较、建立自己的评估标准，并利用 AI 编程工具为自己开发报表自动化、数据清洗等个性化效率工具，把“会用 AI、懂 AI”变成一种基础能力。在他看来，计算社会科学背景的同学，既理解数据与社会问题，又能掌握算法与工程工具，正处在 AI 时代产业需求的交汇点，应当把握机遇、积极投入到这一轮技术与产业变革之中。
