“平台”这一词为这些企业带来了什么？企业如何通过对自己平台形象的构建来实现自身的目的。

在仿真模型代码编写或者人工智能具体的应用场景的实践过程中，都包含着我们对个体或群体假定。算法的构建不仅是一个技术层面的编码，同时还包含了数据工程师对社会场景、个人、群体的认知与假定。在计算社会科学的发展路径中，算法审计是一个重要的研究方向。

当机器真正拥有了理解能力时，当强人工智能时代到来之时，人如何理解自身和机器？关注着“人”的社会科学又应如何发展？今天的社会学研究者，应当如何处理人工智能和社会学的关系？

大数据是什么？与传统数据有何种区别？为何与智能社会紧密相连？从算法到人工智能，学者面临着算法专利保护的“制度性黑箱”与理解和解释机器学习算法的“意义黑箱”。要试图理解智能社会的两个黑箱，我们不得不重新回到大数据何以作为生产要素的基本命题中，从大数据入手，理解人工智能。

对话和互相尊重逐渐兴起，传统的社会科学和计算社会科学实际上正在变得越来越紧密，鸿沟将在20年内消失。

当下，算法在塑造社会和经济生活中作用越来越不可忽视，算法的诸多工具性特征在社会生活的不同环节，以不同形式产生了广泛的影响。社会学应当如何思考和研究数字时代的算法议题？

算法是工具理性与社会理性的深度融合，算法本身具有强大的功能，并且逐渐在社会层面上凝结了话语力量。算法作为一种观念所带来的社会权利，正在影响着我们理解和看待世界的方式。

我们将当下的社会称之为“数字社会”，原因在于社会秩序的缔造与再造越来越依靠万物的数化。万物之所以需要数化，其背后的驱动力则是算法为基础的机器的介入和调节社会运作。算法以代码的技术面貌出现，深嵌在商业模式之中，以影响日常生活的方式影响与塑造着个体认知、行为与社会互动。

我国应该更加主动贡献思想、主动设置规则、主动赋能社会，不仅成为人工智能的“技术高地”，更要成为世界人工智能的“思想高地”，为经济社会发展夯实新基础、增添新动能。