（来源：澎湃新闻）
【主持人语】2024年，诺贝尔物理学奖、化学奖授予人工智能（AI）科学家，被外界普遍认为是对人工智能赋能科学研究（AIforScience，AI4S）的认可。同时，这也激励了学术界探索人工智能赋能社会科学研究（AIforSocialScience，AI4SS）的热情。甚至有些AI专家认为，人工智能赋能社会科学研究的前景将比赋能自然科学研究更大。如何从认识论、方法论层面审视AI4SS？AI4SS究竟会给人文社会科学研究带来什么突破，将如何改变各具体学科的面貌？AI4SS的大规模流行，可能产生何种问题或风险，又该如何应对？类似问题，近来已经引发诸多热议。本次笔谈聚焦“人工智能赋能社会科学研究（AI4SS）的跨学科反思”，从哲学、马克思主义理论、经济学、法学、新闻传播、艺术学以及数学、人工智能等进行跨学科研究，抛砖引玉，以期推动该领域研究的进一步发展。（刘永谋）
人工智能驱动社会科学（AI4SS）对于以文史哲为代表的人文学科而言，正在更新知识工具、变革研究方法、拓展学科边界、反思人文价值，有望重塑学科面貌，是科技与人文的激烈碰撞。碰撞带来的多重挑战更为深刻且紧迫，其中突出的是真相模糊化、权责复杂化、文化单一化、语义空心化、学科边缘化等。问题实质在于AI4SS导致科技与人文的关系进一步失衡，或将构成人文学科的全局性和颠覆性危机。对此应当努力确保融合科学精神与人文精神作为AI4SS的方向，培育智能人文新素养，构建科研伦理新体系，确立学术评价新规范，开辟智能人文新阵地，以避免伪融合，致力于真融合。重要启示还在于克服人文学科危机深处的人的危机，只有通过人的学习与进化方能实现更好的人机协同，从而保证不偏离人追求全面发展的正轨。
在当前席卷而来的人工智能引领科研范式变革浪潮之中，人工智能驱动社会科学（ArtificialIntelligenceforSocialScience，AI4SS）愈发受到重视并引起讨论。有关的政策话语已经开始勾勒利用人工智能帮助哲学社会科学研究方法创新的蓝图，例如《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出：“推动哲学社会科学研究方法向人机协同模式转变，探索建立适应人工智能时代的新型哲学社会科学研究组织形式，拓宽研究视野和观察视域。”就哲学社会科学或人文社会科学而言，社会科学的范畴是广义的，其内部存在学科差异或学科群差异。采用二分法来看，AI4SS既覆盖狭义的社会科学如经济学、社会学、管理学等，也包括人文科学如文学、历史学、哲学等。对于后者而言，人工智能与之相结合势必涉及经典问题——科技与人文的关系问题。新的形势下科技与人文的关系发生何种变化？AI4SS是否促进科技与人文融合？还是导致伪融合或不融合？如果要促进真正的融合又该怎么做？在此围绕宏观层面的哲学社会科学和微观层面的单一学科之间开展案例研究，选取中观层面的人文科学尤其是文史哲三科作为研究对象，简要梳理中国人文学界近年来聚焦人工智能与学科建设的相关讨论，在此基础上考察AI4SS在人文学科的表现与趋势，深入分析其中的挑战并尝试探寻应对思路，以期为引导AI4SS趋利避害、哲学社会科学发展和中国自主知识体系的构建发挥建设性作用。
一、AI4SS是科技与人文的激烈碰撞
对于以文史哲为代表的人文学科而言，AI4SS不只是新兴技术愈趋广泛且深入的工具性应用，更是新科技革命潮流中科技与人文的激烈碰撞。具体来看，人工智能给人文学科带来的变化主要包括更新知识工具、变革研究方法、拓展学科边界、反思人文价值等。科技与人文碰撞表现为科技冲击人文，AI4SS正在相当程度上改变人文学科的知识生产方式和学科运行方式，被认为有望深刻重塑人文学科的面貌。
首先是更新知识工具。人工智能是一种具有强大研究辅助功能的新型知识工具，能够帮助学者从重复性和机械性的研究工作中解放出来，得以专注于更具创造性的部分和更为复杂的任务。从技术层面看，人文学科的定性研究将受益于人工智能的参与。人工智能既可以实现文本处理效率的革命性提升，在阅读、翻译、书写等传统人文研究场景中克服人力有限的束缚，也可以实现穷尽语言符号的组合可能，从而生成人类难以想象的文本组合。比如在考古学领域内，“人工智能至少有四类突出应用，分别是文物拼合、文物分类、遗址定位与符号辨识。”甲骨缀合的文物碎片拼接耗时耗力，人工智能拥有人类所不能相比的碴口记忆和碴口匹配能力，是不可多得的考古分析工具。
其次是变革研究方法。传统人文研究多以文本为中心，采用文献考证等文本分析方法。人工智能的技术运行则以数据为中心，先后进行数据选取、数据处理和数据结果反馈。AI4SS对人文学科研究方法的变革围绕数据化或数字化展开，不仅研究的内容来源得到扩大，文本、图像、声音等内容来源皆可成为数据化的对象，而且研究的运作链条不同以往，数据存储、加工及呈现都成为研究过程中的各个环节。数据驱动方法使得很多以前不可能发生的情形成为可能，进一步激活了人文学科的潜在研究空间。比如本质上作为语言信息处理方式的人工智能文学，“在人类视角与机器视角、作者与读者、语言文本与非语言文本等方面具有跨界潜能……可能极大地拓展文学的概念空间与表现形式。”
再次是拓展学科边界。在文学领域，人工智能使文学创作的技术门槛显著降低，给予普通人参与文学创作的机会，推动精英创作模式向平民创作模式的转变。例如，在历史学领域，依托人工智能技术的历史模拟成为学者的可选研究路径，使历史研究不再局限于事后式和碎片化的史料挖掘、解读和推理，而是能够进行事前式和全局性的复杂因果关系分析；在哲学领域，以人工智能为代表的新兴技术引发现实伦理困境，迫使伦理学由抽象原则的讨论辩护转向具体场景中的规范建构。总之，人工智能激发了人文学科许多研究问题、路径、模式的新可能，促进了人文学科对于人类处境和未来的思考。即便强人工智能或超级人工智能真的实现，人类或许会坦然承认其是进化了的人类后代。“后代取代前辈继续生存，实现更好的发展，这不是人类的灾难，而是人类的进化飞跃到了一个新阶段。”
最后是反思人文价值。AI4SS的逐渐推进也促使学者重新思考“什么是文学”“什么是历史学”“哲学何为”等根本性问题，这事实上构成人文学科开拓创新的重要机遇。人文学科归根结底都是“人学”，是关于人的学科，而人工智能具有非人类中心主义的导向，代表工具理性的彰显。“人工智能艺术的出现提醒我们，艺术并非必须是人所创造的，人不是唯一的智能体，也不是文化创造的唯一力量。”当工具也拥有“主体性”，人的存在势必面临危机。人文研究固然可以得到人工智能的赋能而迎来范式转型，但是这种赋能是有限而非无限的。特别是人文研究中最为核心的价值赋予和意义阐释等人文关怀部分，人工智能无法替代也不该替代。因此，在人文学科推广应用人工智能时，应当警惕滑入以技术为中心的立场，要在一波又一波技术进步中为人工智能和人类智能不断划定新边界。
二、多重挑战：科技与人文的失衡
科技与人文的碰撞后果难料，与人工智能和人文学科相结合所创造的诸多机遇相比，它所带来的问题与挑战更为深刻且紧迫。就已有的多领域应用及相关讨论而言，人文学科因AI4SS而面临的挑战是多重和动态的，其中有必要格外重视的突出挑战是真相模糊化、权责复杂化、文化单一化、语义空心化、学科边缘化等。
挑战之一是真相模糊化。人工智能引发的最为直接的冲击，是对人文学科求真使命的干扰与动摇。将生成式大模型用于人文研究构成一种“语言学转向”，这与后现代主义的“语言学转向”异曲同工。“通过人工智能创造的史学作品，基本上只是一种语言的建构或堆叠，与历史真实性尚存在明显距离。”形式上，人工智能处理研究材料的数量和速度都远超人类，且运用数据化算法而更具科学性；实质上，人工智能并不会鉴别语料来源的真实性，也不会保证输出结果的真实性。无法消除的人工智能幻觉现象则充满迷惑性和危险性，虚构人物、著作、引文在人工智能的生成内容中屡见不鲜，都说明人工智能创造的人文作品在本质属性上只能归结为语言建构。与之相对应，对人工智能模糊真相的预防则会提高信任成本，进而增加人文学科知识生产链条中的额外损耗。
出版社、学术期刊以及科研管理部门可能出于对人工智能作品缺乏原创性的担忧，建立审查机制并设置繁琐的审查程序，使学者陷入不得不耗费精力应对的自证困境。
挑战之二是权责复杂化。常被探讨的人工智能主体性问题也会反映在AI4SS之中，衍生出权责复杂化的难题。当人工智能在应用场景特别是非封闭式应用场景中自主执行任务时，伦理和法律责任的归属问题变得极为复杂，正如自动驾驶系统需要在动态环境中实时决策，导致责任归属不易界定。人工智能用于人文研究也将面临类似矛盾，要想提高自动生成内容的质量，就意味着让渡更多的主体权力。正在发生的现实是，自动生成的文本质量逐渐提高，原本作为主体的作者似乎已然不是意义的唯一来源，既不拥有权力，也不必担负责任。除了愈发复杂的权责问题以外，更加严重的终极问题是，人工智能可能将人类引入价值虚无。“在人工智能条件下，即使人们自愿追求劳动，也已经没有太多事情可做。那么，非常可能的情况是，当人们失去劳动，又有了普遍福利时，‘批判’也随之失去意义。”自动化的人工智能固然能够在解放“物质”生产力的同时解放“学术”生产力，但问题是后者会导致人文研究的意义消解。
挑战之三是文化单一化。生成式大模型的输出结果的质量在很大程度上依赖于语料数据的质量，且其训练的优化逻辑天然倾向于迎合绝大多数人的偏好。这就使得马太效应易于被进一步放大，导致人文研究附着由人工智能带来的浓厚偏向性色彩。以人工智能文学为例，全球范围内英语作品占据强势地位，其他语言作品完全不能与之相比，人工智能的应用很可能会加剧这种不平衡。国内的情况存在相似性：“利用国产大模型创作简体中文文学、汉语文学占绝对主流，少数民族文学领域颇为匮乏，使用其他的、域外的大模型等从事文学创作者，令人尤感不足。”人工智能使得中心文化更中心、边缘文化更边缘，后果将会是陷入文化单一化。而这显然与人文学科的宗旨背道而驰，因为人文学科的重要功能之一就是记录和传承冷门的、边缘的文化。不仅如此，由于人工智能擅长模拟情感表达而并不具备真情实感，因此会为人文研究催生出形式大于内容、数量大于质量的研究取向，容易陷入低水平重复的庸俗化和同质化境地。
挑战之四是语义空心化。人工智能的数据化运行方式可归为日常世界的形式化，早期关于符号主义的知识表征之争已经表明，计算机的“理解”和人类的理解不是一回事。“把‘理解’和其他认知属性赋予计算机等人造物，与‘把我们自己的意向性推广到人造物中’有关，这是用比喻的方式将人的意向性赋予人造物。”相较于此，富有对称性的难题在生成式大模型爆发的今天也已凸显，即人类习惯于用拟人化、隐喻式的日常语言来描述和使用人工智能，同样存在名不副实的抵牾。比如人工智能的“智能”与人类智能的“智能”显然不同，诸如此类人文概念的内涵边界被侵蚀。语义空心化的其他表现还有人工智能生成的内容缺失语境，而人文研究产出的内容有其语境，如历史学就强调“现场感”。另外，人工智能驱动的人文研究还可能由于空洞而遭受指责，所谓“AI味”往往指遣词造句的不切实际和行文立说的东拼西凑等毛病，造成语言污染或构成语言腐败。
挑战之五是学科边缘化。突飞猛进的人工智能迫使人文学者思索事关学科前途命运的系列问题：人文研究是人工智能所不能替代的吗？人文学科的独特价值是什么？人工智能时代的人文学科应往何处去？“智能科技日新月异的进步，有可能正超越自身的工具属性，进而引领、主导某种思维。问题的提出是基于技术手段的智能化，而给出答案或探求答案的方向也是基于这一智能化，人文学者只是被动地跟在后面揣度或呼应。”人文学科因人工智能而发生的变化不止是研究关注点和问题域迁移之类的连锁反应，更为深层且令人担忧的是可能脱离现实的社会和活生生的人。演进至今的人文学科呈现为一个相对狭窄封闭的学术系统，本已面临“文科无用”“裁撤文科”等危机，人工智能使得学科危机加剧。深入推进的AI4SS不仅可以拆穿人文学科艰深晦涩的语言包装，在一定程度上降低知识生产和传播的门槛，而且能够为人提供无论正确与否的精神产品，使人文学科失去对人的精神层面的影响力。
包括但不限于上述挑战反映出人工智能给人文学科提出诸多问题，使人文学科面临前所未有的变局。在利用人工智能从事人文研究的应用场景颠覆传统研究边界时，能否在提升研究效率的同时保证研究质量，能否保证人工智能的使用符合科技向善，科研伦理建设是否跟得上？在AI4SS深入推进和人工智能技术不断进步的基本背景下，如何实现人的进步，哪些能力是人机协同研究所需要的，如何培养这些能力？在科技热点引领哲学社会科学热点乃至社会热点的态势下，人文学科如何掌握主动权，如何实现跨学科交流与合作，在公众对待人工智能既容易惊慌失措又容易崇拜依赖的今日，人文学科能做些什么，能否帮助引导人们的科技观念，如何引导？
从科技与人文的关系来看，问题实质是AI4SS导致科技与人文的关系进一步失衡。由于人工智能对人文学科的影响超越了工具性应用的单一层面，科技与人文的关系演变也不是局部的而是全方位的。老生常谈的科技与人文渐行渐远不太适用于此，两者之间相对平等和彼此独立的原有关系已被彻底改变，可以称之为科技与人文的伪融合。在新的关系模式里，科技与人文密不可分，只是科技扮演引导的、主动的、支配的角色，人文则扮演迎合的、被动的、仆从的角色。这种走向或将构成人文学科的全局性和颠覆性危机，由此凸显重新思考如何真正融合科技与人文的紧迫性。对此的解决之道在于多管齐下，努力确保融合科学精神与人文精神的AI4SS发展方向，以避免伪融合而致力于真融合。
三、融合科学精神与人文精神作为AI4SS的方向
以融合科学精神与人文精神作为AI4SS的方向，不仅有助于人工智能在人文学科中产生正面作用，增强人文学科与人工智能结合的有效性，而且可以助力创新人文研究的形式和提升人文研究的质量，促进人文学科顺应新科技革命潮流而焕发新活力。具体的思路至少包括培育智能人文新素养、构建科研伦理新体系、确立学术评价新规范、开辟智能人文新阵地。
培育智能人文新素养。在人文学科的教育实践中，应当坚持智能素养和人文素养并重的理念。人类文明的科技史和产业史早已证明，面对新兴技术的洪流堵不如疏。一味禁止往往会导致与时代脱节，在应用中发现和解决问题才是技术社会化的可行方式。就智能素养而言，能否恰当地使用人工智能工具以赋能人文研究，事关研究过程效率和最终成果质量。融入人工智能工具使用的教育实践就是抓住未来主动权的必要做法，其目标是培养具有智能素养的新一代人文学者。但智能素养不该只是技术素养，人文学科必不可少的人文素养与之相辅相成。就人文素养而言，尤应重视包含问题意识等的人文研究方法训练、包含批判性思维等的独立思考能力培养，否则人工智能得不到正确使用。人工智能也无法替代薪火相传的人文精神，应当传承作为人文学科内核部分的精神资源。除此之外，培育智能人文新素养的对象不限于学生，也包括人文学者。后者亦应抱有终身学习的理念，通过学习和反思以更新知识框架。
构建科研伦理新体系。尽管AI4SS潮流注定无法遏制，但有必要加以引导，以免突破科研诚信的底线，败坏良好的学术风气。为此应当致力于完善科研伦理体系，实事求是地划定人文学科知识生产流程中使用人工智能的边界。举例来说，在期刊审稿过程中，有的外审专家会使用人工智能生成审稿意见，不仅有态度敷衍之嫌，而且被认为可能导致论文泄密。但事实上，至少学术论文的体例、结构等形式的审查非常适合交由人工智能处理，而内容的审查亦可由人工智能提出意见作为参考。长远而言，人工智能必然会融入学术生态的各个环节，用于审稿也是人工智能驱动科研范式变革的必然产物。因此，合理做法是尽快开发安全可靠的人工智能辅助审稿系统，通过降低审稿繁琐程度来提高审稿效率和积极性。类似的问题还有很多，人工智能自身的技术特点也会导致科研伦理风险的焦点发生迁移。比如人工智能幻觉现象频发会导致学术论文中经常出现虚假引用，使得合理引用作为科学研究的道德原则更加凸显，应引起重视并进行治理。
确立学术评价新规范。应对人工智能给人文学科带来的挑战，离不开技术层面的标准设定与规范约束。但这方面存在滞后性，相比于如火如荼的AI4SS现状与趋势，配套的学术评价新规范尚未确立。应注重数据标准的一致性和算法操作的透明度，在人文领域建立可解释和可验证的人工智能应用标准，完善人工智能检测技术并建立文本客观程度评估指标，兼顾智能辅助研究的倡导和人类原创研究的保护。应探索建立针对人机协同模式下人文研究的评价机制，明确研究者在人机协同模式中的权利和责任，同时避免因人机协同研究大幅提高科研成果产量而导致内卷加剧的局面，基于人工智能在人文研究中应用特点制定新的质量评定标准。一个常见误区就是将固有的人文研究评价标准套用于AI4SS的产出作品之上，导致评价结果陷入要么全盘肯定要么彻底否定的两难。不妨暂时抛弃以人类智能为参照对象的人工智能发展目标，承认人工智能作为独特工具能够产生一定创造性和启发性，依托新观念建立重新审视的框架。
开辟智能人文新阵地。要想建立起人工智能时代合理的人文研究组织形式并拓宽视野，在建制层面采取联结智能与人文的一系列对应举措必不可少。围绕人工智能与人文学科的互动，可以设置课程、创办期刊、创建学会、设立机构，甚至通过经验积累打造新的学科和专业。在科技人文方面，作为哲学二级学科的科学技术哲学提供了可资参鉴的学科建制先例。科学技术哲学一方面最初以自然辩证法为名得以创立学科，并被寄予构建科学家与哲学家联盟的厚望，另一方面长期以来又因显现出多学科“大口袋”的松散特征而颇有争议，饱受学科定位不清晰的困扰。与此类似，或许会有一门名为智能人文学的新兴学科应运而生。这应当成为未来智能社会中沟通科技与人文的重要学科，至少包括下列方向：一是分析人工智能对人文学科的影响，以及对人与社会的影响，提出应对的思路和调整的策略；二是发挥人文价值引领作用，反思人工智能的风险与不足，推动人工智能健康发展；三是提供跨学科交流平台，为不同相关群体创造开展对话和共同工作的机会，促进公众理解和参与科学。
四、结语
尽管真正的智能社会尚未到来，AI4SS重塑人文学科面貌也尚有变数，但是融合科学精神与人文精神是驶向前路的行程中应当牢牢握住的“方向盘”，有助于人文学科消除失落感与危机感，不至于走向科技与人文的伪融合。人工智能在人文学科的应用是科学精神的彰显，然而人文精神在人类的精神谱系中仍不可或缺，不能仅由科学精神发挥主导性或决定性作用。“在科学技术全面数码化——格式化——形式化的时代里，人文科学显示出它的无可替代性——它们是智能技术不可接管的，从而表现出一种节制与抵抗的力量。”融合科学精神与人文精神，或可视为人文科学展现出其自身无可替代性的一种尝试。关于人工智能时代可以预见的是，人文学科正是在不断抓住机遇和应对挑战的过程中，能够提出标识性概念和提炼原创性理论而推陈出新，从而对构筑中国哲学社会科学自主知识体系的主干有所裨益。AI4SS浪潮正在持续涌动，关于它导向科技与人文或真或伪融合的重要启示还在于人本身。融合科学精神与人文精神是为了克服人文学科危机深处的人的危机，只有通过人的学习与进化方能实现更好的人机协同，从而保证不偏离人追求全面发展的正轨。
【本文系中国社会科学院哲学研究所创新工程项目“人工智能驱动科研范式变革的伦理挑战及其应对”（2026ZX-SCX05）；国家社会科学基金青年项目“新科技人文挑战下科学精神与人文精神的融合研究”（22CZX021）。】
本文注释略，原文见《科学·经济·社会》2026年第4期。
来源：雷环捷（中国社会科学院哲学研究所）
