This article presents the full, original record of the 2024 Joint Statistical Meetings (JSM) town hall, "Statistics in the Age of AI," which convened leading statisticians to discuss how the field is evolving in response to advances in artificial intelligence, foundation models, large-scale empirical modeling, and data-intensive infrastructures. The town hall was structured around open panel discussion and extensive audience Q&A, with the aim of eliciting candid, experience-driven perspectives rather than formal presentations or prepared statements. This document preserves the extended exchanges among panelists and audience members, with minimal editorial intervention, and organizes the conversation around five recurring questions concerning disciplinary culture and practices, data curation and "data work," engagement with modern empirical modeling, training for large-scale AI applications, and partnerships with key AI stakeholders. By providing an archival record of this discussion, the preprint aims to support transparency, community reflection, and ongoing dialogue about the evolving role of statistics in the data- and AI-centric future.


翻译:本文完整呈现了2024年联合统计会议(JSM)市政厅讨论“人工智能时代的统计学”的原始记录。此次会议汇聚了顶尖统计学家,共同探讨统计学领域如何响应人工智能、基础模型、大规模实证建模及数据密集型基础设施的发展而演进。市政厅讨论采用开放式小组讨论与广泛观众问答的形式,旨在获取坦诚的、基于经验的观点,而非正式报告或预备声明。本文档以最小编辑干预保留了小组成员与听众间的深入交流,并围绕五个反复出现的问题组织对话:学科文化与规范、数据管理与“数据工作”、与现代实证建模的互动、面向大规模人工智能应用的培训,以及与关键人工智能利益相关方的伙伴关系。通过提供此次讨论的档案记录,本预印本旨在支持透明度、学界反思,以及关于统计学在以数据和人工智能为中心的未来中不断演变角色的持续对话。

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统计学(Statistics)是研究收集、分析、解读、展示及组织(collection, analysis, interpretation, presentation and organization)数据的学科,通过量化地研究随机性,从而理解数据的产生机制,并进行判别、预测、优化、决策。统计学理论和方法是很多现代科学分支的支柱,其广泛的应用深刻地影响现代生活,具有代表性的应用领域包括: 生物/医学(生物统计学,基因统计学,生物信息学,制药学等)
社会学/环境学(社会统计学,心理学,人口学,空间统计学,环境统计学等)
工业工程学(质量控制,可靠性分析等)
经济学/金融学(精算学,金融统计学等)
工程学/计算机科学(统计学习,数据挖掘,信号/图像采样/处理等)
基础科学(统计物理学,统计化学等)
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