人工智能如何融入社會(huì)科學(xué)研究

人工智能技術(shù)正深刻改變學(xué)術(shù)研究的生態(tài)格局，高校與科研機(jī)構(gòu)圍繞人工智能融入科學(xué)研究已展開(kāi)多樣化探索，嘗試將人工智能引入學(xué)術(shù)論文寫作與發(fā)表等環(huán)節(jié)，例如“以AI為核心寫作主體”的征文活動(dòng)。相關(guān)活動(dòng)引發(fā)學(xué)術(shù)界對(duì)科研主體性與學(xué)術(shù)責(zé)任的廣泛討論，促使研究者探索人工智能融入科學(xué)研究的限度。人工智能重構(gòu)知識(shí)生產(chǎn)和組織方式已成必然趨勢(shì)，它正加速學(xué)科重組與科研范式重塑雙重變革，并將持續(xù)重塑學(xué)術(shù)共同體主導(dǎo)的學(xué)科形態(tài)。面對(duì)人工智能的沖擊，社會(huì)科學(xué)研究者應(yīng)強(qiáng)化學(xué)術(shù)共同體意識(shí)，堅(jiān)守研究者主體性，推動(dòng)以人本導(dǎo)向的價(jià)值對(duì)齊，持續(xù)提升科學(xué)素養(yǎng)，以應(yīng)對(duì)智能時(shí)代社會(huì)科學(xué)研究的變革浪潮。

學(xué)科重組與科研范式重塑的雙重變革

在教育、科技、人才一體化協(xié)同發(fā)展的進(jìn)程中，人工智能正呈現(xiàn)出加速不同學(xué)科融合與重組、推動(dòng)各學(xué)科門類知識(shí)創(chuàng)新發(fā)展與科研范式變革的態(tài)勢(shì)。

一方面，人工智能正加速“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”導(dǎo)向的學(xué)科重組。傳統(tǒng)以單一學(xué)科為邊界的學(xué)術(shù)體系正在被打破，人工智能成為加速學(xué)科邊界消融的驅(qū)動(dòng)力。在學(xué)科專業(yè)設(shè)置方面，智能技術(shù)發(fā)展促使教育和科技部門等差異化推進(jìn)基礎(chǔ)類、應(yīng)用類、戰(zhàn)略類學(xué)科專業(yè)布局，并調(diào)整院系組織結(jié)構(gòu)、優(yōu)化學(xué)科專業(yè)結(jié)構(gòu)。在人才培養(yǎng)方面，智能時(shí)代對(duì)創(chuàng)新人才培養(yǎng)提出更高要求，高校和科研機(jī)構(gòu)需調(diào)整培養(yǎng)方案、重構(gòu)課程體系設(shè)置。在機(jī)構(gòu)建設(shè)方面，智能時(shí)代的復(fù)雜科學(xué)問(wèn)題難以由單一學(xué)科獨(dú)立解決，促使科研組織方式轉(zhuǎn)型，并在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)和資源配置等制度層面打破經(jīng)費(fèi)分配和成果歸屬等障礙。

另一方面，人工智能正加速“范式躍升”的科研組織變革。人工智能正重塑科學(xué)研究的基本邏輯、實(shí)踐特征和方法體系，催生AI for Science（科學(xué)智能）范式。在自然科學(xué)領(lǐng)域，人工智能在實(shí)驗(yàn)仿真、計(jì)算建模、材料設(shè)計(jì)等場(chǎng)景中可加速數(shù)據(jù)處理，縮短研究周期；在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，人工智能為社交網(wǎng)絡(luò)、媒體輿論、消費(fèi)者行為等社會(huì)現(xiàn)象的量化分析與模擬提供新工具，推動(dòng)“計(jì)算社會(huì)科學(xué)”興起；在人文學(xué)科領(lǐng)域，人工智能成為文學(xué)創(chuàng)作、媒體傳播、藝術(shù)表達(dá)的新主體，持續(xù)拓展人文邊界；在工程科學(xué)領(lǐng)域，人工智能支持電氣、土木和機(jī)械等復(fù)雜工程的系統(tǒng)設(shè)計(jì)、制造和控制，促進(jìn)其智能化升級(jí)；在交叉學(xué)科領(lǐng)域，人工智能為類腦計(jì)算、腦機(jī)接口、生物信息等跨學(xué)科交叉研究領(lǐng)域的發(fā)展提供助力，成為催生新興交叉學(xué)科的“催化劑”。

重塑“學(xué)術(shù)共同體主導(dǎo)”的學(xué)科形態(tài)

作為科學(xué)共同體概念的延伸，學(xué)術(shù)共同體是指共享研究范式、接受相似學(xué)術(shù)訓(xùn)練，并共同承擔(dān)學(xué)術(shù)責(zé)任的研究者群體，長(zhǎng)期以“學(xué)科門類”為核心進(jìn)行劃分。隨著研究活動(dòng)日趨跨學(xué)科與網(wǎng)絡(luò)化，學(xué)術(shù)共同體邊界日益流動(dòng)，可表現(xiàn)為特定專業(yè)領(lǐng)域或跨學(xué)科中的動(dòng)態(tài)子群體。新興研究不斷催生交叉領(lǐng)域，推動(dòng)學(xué)科持續(xù)分化與重組，對(duì)傳統(tǒng)學(xué)術(shù)共同體結(jié)構(gòu)帶來(lái)沖擊并重塑其學(xué)科形態(tài)。

第一，學(xué)術(shù)共同體社群結(jié)構(gòu)的演變，催生出分布式和動(dòng)態(tài)性跨學(xué)科組織形態(tài)。學(xué)術(shù)共同體內(nèi)部常通過(guò)同行評(píng)議和學(xué)術(shù)會(huì)議等形式構(gòu)建協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，以學(xué)科邊界為基礎(chǔ)確立共同體內(nèi)部的身份歸屬。隨著人工智能深度嵌入科研過(guò)程，社群結(jié)構(gòu)產(chǎn)生變化。部分研究任務(wù)由大模型承擔(dān)，研究者參與方式趨于彈性化與任務(wù)化。研究社群不再僅依賴學(xué)科歸屬，而是圍繞項(xiàng)目需求快速聚合與流動(dòng)，削弱了以固定學(xué)科為單位開(kāi)展學(xué)術(shù)研究的知識(shí)生產(chǎn)邏輯，催生出分布式和動(dòng)態(tài)性跨學(xué)科組織形態(tài)。

第二，學(xué)術(shù)共同體認(rèn)知基礎(chǔ)的弱化，引發(fā)學(xué)科知識(shí)體系與方法論的敏捷性訴求。學(xué)術(shù)共同體認(rèn)知基礎(chǔ)建立在共享范例的訓(xùn)練與內(nèi)化之上，確保研究者具備共同解釋框架與判斷標(biāo)準(zhǔn)。生成式人工智能正削弱該認(rèn)知基礎(chǔ)，研究者無(wú)需深度理解方法邏輯即可借助智能工具完成從問(wèn)題識(shí)別到結(jié)果生成的多項(xiàng)環(huán)節(jié)。盡管效率提升，卻引發(fā)兩方面隱憂：一是認(rèn)知外包現(xiàn)象蔓延，原本由研究者完成的決策環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)由智能工具替代，降低其在知識(shí)生產(chǎn)中的主動(dòng)性與參與度；二是科學(xué)素養(yǎng)呈現(xiàn)弱化趨勢(shì)，長(zhǎng)期依賴工具替代認(rèn)知判斷，使部分研究者獨(dú)立判斷能力弱化，致使研究缺乏反思性與規(guī)范性，進(jìn)一步削弱學(xué)術(shù)共同體認(rèn)知基礎(chǔ)，引發(fā)對(duì)學(xué)科知識(shí)體系與方法論的敏捷性訴求。

第三，學(xué)術(shù)共同體責(zé)任邊界的模糊化，要求建構(gòu)更加完善的學(xué)科規(guī)范與學(xué)術(shù)治理機(jī)制。科學(xué)研究是圍繞特定問(wèn)題邊界、解釋框架與社會(huì)價(jià)值展開(kāi)的集體性知識(shí)活動(dòng)。學(xué)術(shù)共同體內(nèi)部的每項(xiàng)知識(shí)主張都需由其提出者負(fù)責(zé)解釋與回應(yīng)，并承擔(dān)可能產(chǎn)生的社會(huì)影響。但在算法生成的內(nèi)容中，研究者是否清晰掌握其推理邏輯、能否承擔(dān)相應(yīng)學(xué)術(shù)責(zé)任，成為學(xué)術(shù)研究中的關(guān)鍵問(wèn)題。若責(zé)任主體模糊，科學(xué)范式所依賴的價(jià)值規(guī)范將難以維系，亟須建立更完善的學(xué)科規(guī)范與學(xué)術(shù)治理機(jī)制。

智能時(shí)代學(xué)術(shù)共同體的主體性堅(jiān)守

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外高校和研究機(jī)構(gòu)積極探索人工智能在科研中的應(yīng)用，如清華大學(xué)發(fā)布《人工智能教育應(yīng)用指導(dǎo)原則》，斯坦福大學(xué)舉辦首個(gè)無(wú)人類參與的科學(xué)AI智能體會(huì)議。在人工智能持續(xù)融入科研的過(guò)程中，應(yīng)錨定關(guān)鍵議題以應(yīng)對(duì)社會(huì)科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)型。

一是社會(huì)科學(xué)研究需培養(yǎng)并恪守“學(xué)術(shù)共同體意識(shí)”。這一意識(shí)植根于共同價(jià)值與規(guī)范，旨在確保社會(huì)科學(xué)始終服務(wù)于探究人類社會(huì)規(guī)律的使命。即便研究工具日益智能化，知識(shí)生產(chǎn)仍是經(jīng)由檢驗(yàn)與對(duì)話不斷累進(jìn)的集體過(guò)程。社會(huì)科學(xué)研究需在理論脈絡(luò)中接受驗(yàn)證與完善，以保障知識(shí)增長(zhǎng)過(guò)程中人類文化信仰的連續(xù)性。培育和恪守學(xué)術(shù)共同體意識(shí)，是推動(dòng)知識(shí)傳承與個(gè)體研究匯入學(xué)科主流的關(guān)鍵。

二是明確社會(huì)科學(xué)研究者的人類主體性與責(zé)任歸屬。人類作為社會(huì)科學(xué)活動(dòng)的發(fā)起者與詮釋者，其主體性是人機(jī)互動(dòng)的前提與核心。所謂智能體主體性，實(shí)則是人類認(rèn)知與實(shí)踐的延伸，最終都應(yīng)回溯至人類發(fā)展。研究者及學(xué)術(shù)共同體作為最終責(zé)任錨點(diǎn)，必須對(duì)科學(xué)研究承擔(dān)全部責(zé)任。唯有確立該責(zé)任閉環(huán)，方能避免陷入主體模糊與責(zé)任懸置，確保技術(shù)演進(jìn)始終服務(wù)于人的價(jià)值與尊嚴(yán)。

三是AI融入社會(huì)科學(xué)研究應(yīng)堅(jiān)持人本導(dǎo)向的價(jià)值對(duì)齊。人本導(dǎo)向的價(jià)值對(duì)齊強(qiáng)調(diào)人工智能的目標(biāo)與行為應(yīng)符合人類社會(huì)的主流價(jià)值取向。隨著人工智能持續(xù)融入社會(huì)科學(xué)研究，既需在研發(fā)階段確保其決策邏輯體現(xiàn)以人為本的理念，也需在應(yīng)用階段將其使用目的納入倫理規(guī)范，確保“以人為本”社會(huì)實(shí)踐的深刻性，切實(shí)促進(jìn)人類社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。

四是全面提高社會(huì)科學(xué)研究者的“共同”科學(xué)素養(yǎng)。在人工智能正深刻重塑社會(huì)科學(xué)知識(shí)體系的背景下，提高研究者的共同科學(xué)素養(yǎng)已成為推進(jìn)學(xué)科、學(xué)術(shù)與話語(yǔ)體系建設(shè)的關(guān)鍵。這要求研究者具備科學(xué)判斷力和批判精神，強(qiáng)化社會(huì)責(zé)任意識(shí)，推動(dòng)個(gè)體認(rèn)知向共同體認(rèn)知轉(zhuǎn)化，最終匯入人類公共知識(shí)體系，夯實(shí)我國(guó)社會(huì)科學(xué)知識(shí)體系在世界科學(xué)與知識(shí)生態(tài)的中心地位。

社會(huì)科學(xué)研究者應(yīng)堅(jiān)持人類公共知識(shí)生產(chǎn)的原創(chuàng)性、系統(tǒng)性和專業(yè)性，特別是在學(xué)術(shù)論文發(fā)表和學(xué)生培養(yǎng)過(guò)程中，須清醒把握知識(shí)價(jià)值及知識(shí)功用的邊界條件，并幫助學(xué)生形成正確的世界觀與價(jià)值觀，養(yǎng)成科學(xué)思維習(xí)慣，構(gòu)筑學(xué)生、學(xué)術(shù)、學(xué)科一體的綜合發(fā)展體系。

作者系北京師范大學(xué)智慧學(xué)習(xí)研究院院長(zhǎng)、教授

來(lái)源：中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)

責(zé)任編輯：程紀(jì)豪

新媒體編輯：宗敏

如需交流可聯(lián)系我們