人工智能如何推动哲学社会科学创新与发展

（来源：天津日报）

转自：天津日报

当前，人工智能正以前所未有的深度和广度重塑经济社会发展格局，这股技术浪潮也全面涌入了哲学社会科学领域，深刻推动着研究思维、方法工具乃至组织形态的全方位变革。国家“十五五”规划纲要明确提出，要全方位推进数智技术赋能，加快探索人工智能驱动的新型科研范式。在此背景下，如何将人工智能的技术潜能有效转化为哲学社会科学研究的创新动能，已成为一个至关重要的时代课题。这不仅关系到构建具有中国特色、中国风格、中国气派的哲学社会科学自主知识体系，更是在智能时代掌握学术话语权、引领学科高质量发展的核心战略举措。

一、人工智能赋能哲学社会科学创新发展的战略价值

作为新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力，人工智能的影响已超越单纯的技术范畴，深度渗透到生产、生活与治理的各个层面，推动社会进入人机协同、跨界融合、智能主导的新阶段。哲学社会科学研究要精准回应时代之问、有效担当历史使命，就必须主动拥抱这场深刻变革，在与人工智能的深度融合中，实现自身的内涵式发展与跨越式提升。

首先，这是顺应科技与学术发展大势的必然选择。人工智能的全面渗透，正在系统性重构发展模式和社会结构，催生出智能经济、智慧社会等全新形态。这为哲学社会科学提供了前所未有的、坚实而鲜活的研究现实。更重要的是，它如同一把钥匙，打破了传统学科的壁垒，促进了人文社科与自然科学的交叉融合，让知识生产从封闭走向开放。特别是以大语言模型为代表的生成式AI，为研究者提供了全新的智能工具，将研究视野从传统的“可观察”领域，大幅拓展到了“可计算”的广阔空间。其处理海量、多源、非结构化社会数据的能力，能够在发现问题、提出假设、实证分析的全链条上提供强大支撑，推动研究范式从过去依赖经验和小样本的分析，转向数据驱动、全景式的研究，实现研究范式的整体性跃升。

其次，这是服务国家战略与安全发展的现实需要。当前，世界百年变局加速演进，科技竞争与知识话语权的争夺日趋激烈。利用大数据、人工智能等新技术，可以显著提升政策制定、风险预警、舆情研判的科学性与精准度，为国家治理现代化提供全周期、多维度的智力支持。推动人工智能与哲学社会科学深度融合，是我国在全球学术竞争中赢得主动权的战略举措。AI已从辅助工具演进为赋能社会治理模式创新的关键驱动力，推动治理方式从“经验治理”向“智能治理”深刻转型，在研判社会思潮、模拟复杂行为、超前感知风险等方面作用凸显。加快构建自主可控的哲学社会科学智能研究体系，对于精准把握社会动态、抵御渗透干扰、牢牢掌握意识形态主导权，具有至关重要的意义。

最后，这是构建中国自主知识体系的内在要求。构建中国自主的哲学社会科学知识体系，是时代赋予的重任。要实现这一目标，必须突破传统研究方法的局限，以技术创新带动理论和方法创新。如今，智能计算、大数据分析等技术，为构建自主知识体系提供了更强大的引擎和更清晰的路径。AI技术能够助力深度挖掘历史文献、整理文化典籍、总结实践经验，从海量资料中提取规律、构建知识图谱，从而加速原创理论和标识性概念的产出。人机协同的新模式，有助于解决信息过载、分析效率低下、样本有限等老问题，让科研人员能将更多精力聚焦于思想创新和价值判断，全面提升知识生产的质量与效率。依托智能技术开展跨时空、跨文化的比较研究，也能更系统、更生动地提炼中国经验、阐释中国道路，从而不断提升中国学术的国际影响力与话语权。

二、人工智能赋能哲学社会科学创新发展的实践路径

面对科技革命与学术发展的大势，创新哲学社会科学研究方法，需要遵循学术规律、把握技术特征、立足中国实际。重点应从研究思维、研究范式和研究组织三个层面进行探索，走出一条具有中国特色和时代特征的数字化智能化发展新路。

路径一：推动研究思维从经验推理向数据驱动转变。传统研究多依赖于经验观察、抽样分析和理论推演，在研究的广度与精度上难免存在局限。随着人工智能技术的持续突破，处理海量数据、模拟复杂系统的能力日益普及，这使得研究对象得以从局部样本拓展至社会整体。定性研究与定量研究得以深度融合，相关分析与因果推断能够有机结合，极大地增强了研究的客观性和精确性。计算科学方法的广泛应用，正推动研究范式向更注重预测分析、虚拟仿真和系统建模的方向演进。通过大数据和AI技术，研究者可以更灵敏地捕捉社会运行的复杂规律，在“假设生成—数据验证—模型修正”的闭环中不断逼近真实图景。新时代的哲学社会科学研究，必须在守正的基础上创新，主动拥抱数据驱动的新范式，善用智能新工具，以此推动研究理念与方法的全面升级。

路径二：推动研究范式从人工主导向人机协同演进。人工智能凭借其强大的数据处理、逻辑运算和知识生成能力，为哲学社会科学研究提供了全新的范式支持。它能够高效处理海量的非结构化、多模态研究数据，将其转化为规范、可比的研究资料，从而推动研究转向人机协同的新模式。在这种模式下，研究人员与智能工具各展所长、优势互补：科研人员专注于提出科学问题、进行研究设计、做出价值判断等核心创造性工作；人工智能则承担起文献检索、数据清洗、模型运算等基础性、重复性任务。这种人机协同不仅使研究流程更加标准化、精细化，还能借助大模型的预训练知识储备，提升内容生成效率，减少重复劳动和人为偏差，从而提高研究的可重复性与可比性，充分解放和发展科研生产力。

路径三：推动研究组织从相对封闭向开放协同转型。人工智能的深度融入，不仅改变了研究的方法与范式，更催化了研究组织形态的变革。传统研究组织多以单一学科和独立团队为主，容易形成学科壁垒、力量分散、资源共享不足的局面，难以适应智能时代大科学、大交叉、大协同的趋势。人工智能技术为优化组织形态提供了支撑，催生了新的协同机制。智能计算平台、专题数据库、知识中心等基础设施，实现了研究数据与工具的开放共享，使优质科研资源能够惠及更广泛的研究群体。这促使研究组织不断向协同开放的高层次发展，有效整合多方资源，促进学科深度交叉融合，从而进一步激发哲学社会科学研究的创新活力与创造潜能。

三、人工智能赋能哲学社会科学创新发展的基础保障

推进人工智能赋能哲学社会科学创新，是一项系统性、长期性的战略工程，必须打好基础、筑牢保障，才能确保这场深刻的范式变革行稳致远。

保障一：强化顶层设计与制度保障。这是推动智能技术与哲学社会科学深度融合的关键。需要坚持前瞻性布局与灵活性调整相结合，通过宏观规划明确总体目标与实施路径，统筹推进平台建设、课题攻关和资源配置，同时保持制度弹性以适应技术的快速迭代。完善的制度保障体系也必不可少，包括建立基础研究和平台建设的长期投入机制，健全技术应用标准、资源共享机制、人才培养和成果评价体系，推动创新要素高效流动。此外，必须着力破解跨部门、跨领域的协同障碍，构建涵盖数据、算法、伦理的全链条治理框架，确保技术创新始终在规范轨道上服务于学术发展。

保障二：构建自主可控的技术支撑体系。只有实现核心技术的自主可控、夯实数据基础的坚实可靠，才能打破外部依赖、防范潜在风险，为学术探索提供稳定支撑。构建自主技术体系，要紧密围绕哲学社会科学研究的实际需求，推动关键技术的优化升级，减少在底层算法、核心架构上对外部的依赖。数据资源建设则要坚持“建用结合、以用促建”，注重数据的广度与历史厚度，同时建立严格的质量控制与动态更新机制，规范数据全流程管理，推动优质数据有序开放、高效利用，确保数据既能反映社会现实的丰富性，又能经得起学术的严格检验。

保障三：加强复合型专业人才队伍建设。人才是创新的第一资源。推动人工智能与哲学社会科学深度融合，关键在于培养和造就一支既精通哲学社会科学理论，又掌握智能技术能力的复合型专业队伍。这类人才需要能够准确把握学科研究的核心需求，善于运用技术工具破解研究难题；既要具备理解算法、驾驭数据的基本能力，又要涵养深厚的理论自觉与人文关怀。在培养过程中，要特别注重强化他们的问题意识与独立的价值判断能力，确保其在技术辅助下，始终能牢牢把握研究的方向与结论的审慎性。这样一支队伍，将为哲学社会科学研究注入新的活力，推动其向着更加规范、高效、创新的方向发展。

（作者为天津社会科学院数字经济研究所所长、研究员）