Plurality Institute’s Research Network会议是Plurality Institute’s Research举办的第一次活动，旨在聚集研究人员、实践者和学者，共同应对现代数字时代的挑战。但究竟讨论了哪些现代数字时代的问题？“多元化”到底是什么意思？
与会者在了解研究所的使命声明并通过与创始人格伦·韦尔的联系共享类似社交网络的基础上参加了会议。
最初的印象之一是会议新面孔众多，这引出了一个观点：此次会议是一个桥梁，连接了原本可能不会交集的不同领域。大多数与会者都对可能在加州大学伯克利分校的这次活动中得出的结论感到好奇。这一想法基于丹尼尔·艾伦的研究，她指出：“建立联系是最为困难的......那些强调建立社会联系的社会，在健康、教育、经济等多个维度上表现得更为平等。”
虽然跨学科的多样性已被研究证明可以促进更多创新，从而带来更好的社会成果，但当前的学术研究结构并不利于促进跨学科的合作。詹姆斯·埃文斯等人的研究揭示了现有研究机构的局限性，但也对这种合作的潜力持乐观态度。
为简洁地概述研究成果，学术机构虽然推动了我们对科学的理解并扩大了研究机构的数量，但“思想空间的扩展仅是线性的”。(埃文斯等，2018)
推动遥远主题连接的机构限制，这些主题结合起来可以激发新颖和创新的思考，是现有学术结构的挑战所在。学术界的保守本性使得探索跨学科主题和在这些领域间建立合作变得困难。
这些结构问题不仅存在于学术界，也体现在我们社会的许多其他问题中。在学术领域，这关系到研究和新思想的连接。尽管这经常带来新的洞见，但我们的体系也存在缺陷，正如迈克尔·乔丹所述，我们“在不同的地点和时间测量变量和结果，进行统计分析，并在其他场合使用这些结果”。
在我们继续进入数字化新时代的同时，如果我们要为未来设计思考周全的工具，我们必须从解决问题的传统框架中转变。如果我们继续沿着利用通用人工智能增强治理系统的道路前进，我们必须更好地理解我们的数据及其推论，以确保能够正确应用于多元化环境。此外，我们还必须认真理解与AI相关的各种专业术语。关于这些内容，迈克尔·乔丹的文章值得一读。
换言之，我们增强集体智能的能力——不论是人工智能还是人类智能——能够在大规模上实现良好效果的同时，如果我们不从现有的决策框架和工程学科中演变，这些现代系统也可能带来风险。
我们人类演变的下一步是如何构建新的集体协调系统，这将引导我们开发管理公共及私人设施的高级推断与决策系统。我们可以设想一个未来，在这个未来中，人工智能或分散式治理——或二者兼而有之——能够管理并分配公共设施的资源。
为了开发能够深思熟虑地设计这些系统的人工智能，我们在数据统计分析和社会科学方面的教育需要经历重大变革。正如迈克尔·乔丹所说，“这个新学科的目标是利用少数关键思想的力量，为人们带来新资源和能力，并确保安全地进行。”乔丹进一步阐述了我们正在见证的以人为中心的工程学科的诞生，该学科旨在教育我们关注数据和学习领域。
这是多元化研究所设立的指导星：一门专注于严格的数据驱动的学术研究的新学科，该学科将与社会科学结合，共同迎接这个以人为中心的工程新时代。