北京
麻省理工学院（MIT）近日宣布，Alexander "Sasha" Rakhlin（2006年博士毕业）将出任MIT统计与数据科学中心（SDSC）下一任主任。Rakhlin现为MIT数据、系统与社会领域杰出教授，同时担任MIT脑与认知科学系教授。
Rakhlin接替Ankur Moitra出任该职位。Moitra是MIT数学系Norbert Wiener讲席教授、IDSS副主任及电气工程与计算机科学系（EECS）教员，自2021年起担任SDSC主任。数学系Cecil and Ida Green杰出讲席教授、IDSS核心教员Philippe Rigollet也曾于2024至2025年间担任代理主任。
IDSS主任、福特国际社会科学讲席教授Fotini Christia对此表示："Sasha是当今统计学与机器学习领域最敏锐的理论学者之一，也是我所认识的最尽职的导师之一。他通过跨学科统计博士项目（IDPS）培养了整整一代跨学科学者，同时他自身的研究也在不断拓展学科边界。SDSC找不到比他更合适的领导者了。"
Rakhlin是"数据、系统与社会杰出讲席教授"职位的首位获得者。该冠名讲席由IDSS教授Richard "Dick" Larson于2025年慷慨设立，Larson是运筹学、排队论与系统优化领域的先驱，也是一位深耕MIT数十年的资深学者。
"能够担任这一职务，我深感荣幸，"Rakhlin说，"统计与数据科学中心的核心力量始终在于它的人——来自MIT各院系的学生、博士后和教员，他们以截然不同的视角共同探索统计学、机器学习与AI领域最前沿的问题。我的目标是支持这个社群，共同应对不断演变、重塑整个领域的新挑战。"
Rakhlin自2016年起以访问教授身份与SDSC保持联系，并于2018年正式加入MIT脑与认知科学系及IDSS。作为SDSC跨学科统计博士项目的首任负责人，他见证了逾75名IDPS博士生在MIT各院系顺利完成论文答辩，其中包括IDSS旗下的社会与工程系统项目。
"自二十多年前攻读博士学位起，我便对机器学习着迷，它与统计学、概率论、算法、优化和博弈论之间美妙的内在联系深深吸引着我，"Rakhlin说，"在统计与数据科学中心，我与志同道合的同事并肩工作，共同在多个方向上探索这些联系。AI领域近年来的革命性进展正将这张知识网络延伸至各门科学；它有望加速科学发现，同时也为统计学带来新的问题。回答这些问题，需要对工具本身进行严格的科学审视。随着AI进入医疗、能源和公共生活领域，其安全性与可靠性在本质上是统计与数学问题：量化不确定性、提供保障、理解失效机制，以及抵御操控。"
Rakhlin认为，SDSC正是为这一时代而生。"统计学是MIT共通的语言，"他补充道，"通过跨学科统计博士项目，中心将经济学、政治学到物理学、工程学等不同领域的学生和教员紧密相连。从生物学到核聚变，各领域的合作已充分证明，统计思维能够有力推动科学本身的进步。"
担任主任后，他的目标之一是深化这些跨学科联系，致力于将SDSC打造为MIT数据科学与AI严谨理论基础的核心阵地，并在最需要这些基础的科学与社会议题上发挥桥梁作用。
Rakhlin本科就读于康奈尔大学，主修数学与计算机科学，后在MIT取得博士学位。他曾在加州大学伯克利分校EECS系从事博士后研究，之后加入宾夕法尼亚大学，担任统计系副教授及宾大机器学习研究中心联合主任。
Q&A
Q1：Alexander Rakhlin此前在MIT统计与数据科学中心担任什么角色？
A：Rakhlin自2016年起以访问教授身份与SDSC保持联系，2018年正式加入MIT。他曾担任SDSC跨学科统计博士项目（IDPS）首任负责人，在此期间指导了逾75名博士生在MIT各院系完成论文答辩。
Q2：MIT统计与数据科学中心的跨学科统计博士项目（IDPS）涵盖哪些领域？
A：IDPS项目横跨MIT多个院系，涵盖经济学、政治学、物理学、工程学及IDSS旗下的社会与工程系统等方向，旨在培养能够将统计思维应用于不同学科的跨领域学者。
Q3：Rakhlin担任SDSC主任后有哪些主要目标？
A：Rakhlin希望深化SDSC的跨学科联系，将其打造为MIT数据科学与AI严谨理论基础的核心阵地，并在医疗、能源、公共政策等领域架设统计学与现实科学及社会问题之间的桥梁。
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