2026年6月10日（星期三）下午，清华大学计算社会科学与国家治理实验室采取线上线下相结合的方式，在清华大学公共管理学院成功举办双周沙龙活动。清华大学公共管理学院副教授、社会治理与社会组织研究所所长蒙克应邀作学术讲座，主题为“告别粗颗粒度的思维：AI介入社科研究的三种方式”。清华大学计算社会科学与国家治理实验室执行主任孟庆国教授参与讨论，线上线下超过300名学者和学生参与。
蒙克老师主张告别“用没用AI”的粗颗粒度提问，将其细化为AI指什么、怎么用、用在哪个环节三个维度，社科研究的任务性质与AI的介入方式相匹配。他提出AI介入社科研究的三种方式：适用于离散任务的提示词工程（prompt engineering）、适用于积累性任务的上下文工程（context engineering），以及适用于批量操作的驾驭工程（harness engineering）。针对大语言模型随机性与可复现性的矛盾，他主张将可复现性载体转移到“构建过程”与“确定性交付物”上。最后，他以东周考古数据集为例，演示了三种方式协同完成数据集构建的完整路径。
在自由交流环节，蒙克老师就五个问题作了回应：针对数据可信度，他建议通过随机抽样质检、不同模型交叉验证来保证质量，并接受合理错误率；谈及工具选择，他基于“生产者自用”原则选择大模型；面对海量数据与理论解释距离拉大的疑虑，他提醒警惕“工具崇拜”，主张利用AI解放的时间思考更深层理论；就学生判断力培养，他建议精读优秀范文、在实战中不断迭代；针对结论反转问题，他指出这往往揭示了此前研究未明确的边界条件，本身即重要学术贡献。
最后，实验室执行主任孟庆国教授作总结发言。他高度评价本次沙龙，认为蒙克老师提出的三种AI介入社科研究的方式让大家告别了“能不能用AI”的粗颗粒度认识，转而结合研究问题本身、强调方法与研究任务的适配性。他指出，可复现性问题切中社会科学长期面临的质疑，而AI工具不仅在工具层面带来创新，更可能重塑未来社科研究范式——在人主导的前提下借助AI释放更大价值。这也正是实验室搭建通用工具与平台、推动方法创新的目标所在。
清华大学计算社会科学与国家治理实验室双周沙龙是面向计算社会科学研究打造的常态化学术交流平台，旨在回应社会科学学者、学生在科研选题、方法创新、论文撰写等方面的实际需求，提供前沿学术资源，搭建跨学科、跨机构的对话交流桥梁，推动数字政府、数字治理、数据要素治理、AI+治理、AI for social science等议题的深度研讨。
