2025年6月13日，复旦-LSE讲座系列第75期在复旦大学全球公共政策研究院举行。本次讲座邀请了威斯康星大学麦迪逊分校陈凯萍副教授，以“人工智能与社会变革：提升科学公共传播中的公平性与共情力”为主题展开精彩分享。全球院院长敬乂嘉教授主持本次讲座。

讲座开始前，敬乂嘉教授对主讲人进行了简要介绍。陈凯萍博士毕业于斯坦福大学，现任威斯康星大学麦迪逊分校计算通信领域副教授，其研究涵盖了科学传播、协商民主和计算社会科学等领域，聚焦于科技与科学传播中的公平性问题以及设计协商工具以增强社区的参与能力，研究成果发表于PNAS, American Political Science Review等顶级期刊，被评为“威斯康星州最具影响力的亚洲领袖”之一。

讲座伊始，陈凯萍副教授援引Pew Research Center最新数据，探讨了大型语言模型（LLMs）在社会科学传播与公共理解中的作用及其潜在偏差。她指出，随着ChatGPT等AI工具的普及，公众对其使用频率不断上升，但对AI信息的信任度却呈下降趋势，特别是在涉及气候变化、选举等议题时，AI常面临公信力挑战。这种“依赖与怀疑并存”的现象凸显了AI技术在社会渗透中的矛盾性。

随后，陈凯萍副教授通过两项实证研究揭示了AI交互中的公平性挑战。在第一个研究项目中，基于对来自全球3290名用户的对话数据分析，发现教育程度较低者、科学怀疑论者与非西方文化人群在与AI交互中常常感受到更负面的情绪体验，但态度转变更为显著，揭示了AI与用户之间的“共情鸿沟”问题。第二项研究以Llama模型测试AI作为“文化中介”的效能，结果显示AI在促进美国用户间的理解与共情方面效果显著，但对拉美用户则因文化语境缺失而未能实现类似效果。陈凯萍副教授由此指出，构建具有文化敏感性的AI系统，是提升全球科学传播质量与公众信任度的关键路径。她强调，需借鉴协商民主理论与社会行动者范式，建立评估AI社会影响的多维框架。

在互动问答环节，现场师生围绕“AI模型是否会因训练数据偏向多数观点而加剧少数群体体验差异”、“不同文化背景的AI模型是否会导致研究结果变化”、“如何确保AI在跨文化对话中避免传播偏见和错误信息”等问题向陈凯萍副教授提问。陈凯萍副教授回应道，当前模型既可能复制社会偏见，也可能成为跨文化沟通的桥梁，未来需结合技术改进与用户教育推动更具包容性的AI应用。

讲座最后，全球院院长敬乂嘉教授向陈凯萍副教授赠送纪念礼品，师生合影留念。

供稿：戴雨书