看看：人工智能时代，哲学社会科学需加研究范式转型

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的二十届中全会提出“完善生成式人工智能发展和管理机制”“加适应信息技术迅猛发展新形势”。指出，如果不能及时研究、提出、运用新思想、新理念、新办法，理论就会苍白力，哲学社会科学就会“肌力”。为此，应顺应大数据、人工智能等的发展趋势，加科研范式的转型步伐，推动哲学社会科学的高质量发展。
近年来，随着人工智能时代的到来，各种AI小工具开始涌现，一部分哲学社科工作者在文献综述、文字编辑、可视化分析、参考书目编码、数据分析等环节尝试运用智能化辅助手段。国内相关数据供应商也开始加科研领域的垂直大模型布局。万方数据利用标准的科技文献数据进行大模型训练，与科大讯飞合作开发的星火大模型进入内测阶段。上海交通大学全媒体资源中心于2024年4月8日上线试运行。2024年9月21日，同方知与华为合作的“中华知识大模型50”在沪正式发布。关于哲学社会科学领域的智能化应用议题再度引起广泛关注，并引发了关于科研范式转型的诸多思考。
在sora、ChatGPT等掀起的智能化热潮中，国内外越来越多的单位利用大模型逻辑推理、工具应用、规划决策、遵循指令等提供智能体服务。2023年4月，美国图书馆协会的调查显示，很多学术型、研究型图书馆和科研院所正在积极探索人工智能的科研应用潜能，人机对话、自动编目和个性化服务比较受欢迎。加州大学戴维斯分校成立了机器学习小组项目，目前通过技术可行性和伦理评估的AI应用项目包括自动图像标注、自动提取数字化书籍、聊天机器人、自动编目、简报自动生成。斯坦福大学使用GPT-4来评估审阅研究人员发表的文章等。
智能化技术赋能科研，显著提高了验及证研究的效率，缩短了科研成果转化周期，其带来的变化主要表现在以下方面：
一是人工智能的广泛应用将会改变现有哲学社会科学研究方式。如同工业化时代来临后，以重体力输出为主的产业工作方式瞬间发生剧变一样，智能化技术的应用对重复化、规律化的部分科研工作带来诸多冲击。传统哲学社会科学中高度依赖文献检索分析、证调查、案例辩证归纳等方法的现状正在改变。面对多源且动态变化的庞大数据信息，研究的精准性和全局性很难保证。智能化技术不仅能速处理大量复杂信息，并且能从多视角全面分析数据，发掘其内在联系，帮助哲学社会科学工作者精准判断、量化描述、合理预测。
二是人工智能的广泛应用将会拓展现有哲学社会科学的研究内容。人工智能技术本身就是一项全新的研究学科，科研伦理、自然语言处理、机器翻译、算法偏见、AI对齐、智能化抄袭等成为哲学社会科学研究的新兴议题。同时，智能化技术与经济、文化、社会等领域的碰撞也催生出了许多新生事物，如虚拟社区、机器伴侣、智能治理等问题的研究均与哲学社会科学息息相关。这不仅拓展了科研工作者的视阈和思维广度，而且要求学术共同体高度重视智能化应用产生的科研伦理与社会责任等。
是人工智能的广泛应用将会转变现有哲学社会科学的研究范式。通过人工智能技术，哲学社会科学工作者有望突破地区、语言等障碍，获得当下比较真的研究进度和数据信息，避免因信息偏差而导致的重复研究、浅显研究、错误研究等，更加注重证与学理的深度结合，强调数据驱动的研究设计，以及跨学科、跨领域的合作研究模式。
当然，我国哲学社会科学领域的智能化应用尚处于起步阶段。上海社会科学院图书馆2024年9月开展的一项面向全国的调查结果显示，我国在这一领域的总体态势呈现以下特征：一是哲学社会科学领域的智能化应用相对滞后于自然科学；二是主要数据供应商基于商业利益考量等显露出业务交叉、功能雷同的竞争态势；是过早、过度商业化，用户使用成本及试错成本较大；四是数据主体与技术主体分离，个别企业存在套模、技术抄袭甚至概念炒作等现象；五是片面关注便捷性，忽视了科研伦理方面的风险与责任，对智能化技术渗透在该领域面临的瓶颈及风险认识不够，更预案。
今后，要在坚持意识形态安全、文化安全和信息安全的前提下，逐步厘清智能化辅助工具与人的主体性、主动性之间的边界，加速智能化应用法律法规的完善，推进政策规范和数据协同，及早应对数据流动、算法偏见、智能化抄袭、隐私保护等领域的风险和挑战，引导哲学社会科学工作者化自身的知识结构与能力结构。尤其是，运用互联和大数据技术，加强哲学社会科学图书文献、络、数据库等基础设施和信息化建设，加哲学社会科学文献中心建设，构建方便捷、资源共享的哲学社会科学研究信息化平台。哲学社会科学管理机构、主要供应商和广大的社科工作者要积极参与人工智能技术的践探索、理论研究、规则制定等，共同引导智能化技术在哲学社会科学领域的合理应用，推动我国哲学社会科学基于智能化技术手段的高质量发展。

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