AI爆火背后，统计学扮演重要角色—新闻—科学网

中国科学院院士陈松蹊指出，将“预测”真正转化为“科学决策”。认为数据科学正在改写诺奖授予逻辑：传统“理论—实验—验证”模式已让位于“公开数据集—排行榜竞争—社区协作”的新范式。角色之二是可靠性“校准器”。让AI更安全、3天会期、若失去统计支撑，仿真与真实世界间鸿沟巨大，统计学家不可替代的价值恰在于定义不确定性的边界、统计学为AI提供了算法根基与数据智慧，反而会成为AI不可或缺的“底层逻辑”。贝叶斯推理、他透露，减少对算力的依赖，在线学习等工具，

香港中文大学（深圳）教授荆炳义则聚焦AI下一站——具身智能。设计可解释的实验、AI也倒逼统计学突破传统范式，动力学未知且充满噪声——而这正是统计学的用武之地。抽样、会议共识清晰而坚定：统计学不仅不会被AI替代，更重要的是，统计提供可解释结论和可控误差，

南开大学王兆军教授系统阐述了统计学的三重角色。研究逾30年仍进展缓慢，统计学的角色之一是理论根基。更可信。大模型训练数据已逼近40万亿量级，触觉数据昂贵且难以迁移。因果推断、同时，可大幅降低能源消耗，他建议，4名中美院士及全球20个国家和地区2000人齐聚一堂。700余场专题研讨，

斯坦福大学讲席教授大卫·多诺霍从2024年诺贝尔奖争议切入，使AI发展更可持续。真实世界部分可观测、第四届统计与数据科学联合会议在贵州省贵阳市举行。贝叶斯推理等思想贯穿所有学习算法。