商学院教师参加人工智能与管理创新国际会议

       本网讯(通讯员:朱紫薇)11月22日至23日，“人工智能与管理创新国际会议”在安徽大学成功举办。来自美国、韩国、中国等国家和地区的专家学者齐聚合肥，围绕人工智能在组织管理、城市治理、科研合作与职业能力重塑等方面的应用与挑战展开深入研讨。商学院青年博士朱紫薇、薛佳、景昕参加此次会议，与各国学者进行深入交流，为开展科学研究拓展了国际视野。

       会议发布的多项研究成果显示，人工智能虽在多个领域展现出强大潜力，但也面临结构性边界与治理挑战。在科研合作方面，研究发现以AlphaFold为代表的AI工具虽大幅提升了结构生物学研究效率，但跨学科合作比例仅微增0.48%。随着AI工具从需编程技能向“傻瓜式”操作转变，研究者对计算机科学家的依赖度下降。研究还表明，大规模跨学科合作往往由重大现实议题驱动，具备计算机科学背景的研究者更倾向开展外部合作，技术理解度比政策激励更具实际影响。

       在职业转型领域，专家指出AI正在重塑职业迁移路径，出现“相似度陷阱”：行业间技能可迁移性越高反而越难实现跃迁，AI加速了中介型技能贬值，职业转型呈现“跨界非连续性”特征，这对政府和企业培训资源配置提出新要求。关于政府岗位能力，美国巴尔的摩大学团队通过“双层RAG系统”研究发现，AI对政府岗位能力的互补性影响最高，增强性影响居中，替代性影响最弱。以联邦经济学家为例，AI在“统计与数据分析”方面互补性评分达5分，而在“经济理论”“沟通表达”等方面替代性最低，表明政府应将AI视为“能力放大器”而非“岗位替代者”。多位专家展示的部门级“AI影响热图”可为公共部门识别受影响岗位、制定培训策略和优化人力资源配置提供参考，该成果已在美国多个政府部门试点。在组织行为层面，研究提出“自主代理队友相似度”模型，发现在任务支持型环境中员工更易将AI视为队友，而在AI主导决策的环境中员工角色认同感会弱化，提示组织引入AI需关注员工心理边界。城市治理研究指出，AI与数字基础设施正推动治理结构从基于权责分工的“架构网络”向基于数据流与算力流的“流动网络”转变，形成“云—边—端”协同的治理体系，使城市运行更加敏捷智能。在AI治理方面，学者们强调“黑箱性”、算法偏见、责任主体分散等问题亟待解决，提出通用问责三阶段和AI生命周期问责体系两套路径，建议政府建立透明度机制并加强数据治理。

       本次人工智能与管理创新国际会议的成功举办，全面呈现了AI技术在管理、治理与科研中的最新进展，同时揭示了其潜在的结构性边界与治理难点。与会专家一致认为，未来的管理创新需实现技术、制度与组织行为的深度协同，在推动智能化转型的同时，确保公平性、透明度与人本价值。商学院始终坚持通过开展专项辅导和学术交流等方式提升青年博士科研水平，未来学院也会继续加强青年教师科研培训，产出服务产业与时代的科研成果。

（审核：罗振林  责任编辑：胡鸿）