編者按：以ChatGPT、DeepSeek為代表的生成式人工智能展現出類人化的“思考”能力，正逐漸應用于社會科學研究領域，技術工具與學術邏輯的碰撞催生了新的研究可能，人機協同的新型研究生態似乎正在形成。在此背景下，研究者應如何理性看待和評估人工智能應用于社科研究的效用和潛在風險，避免陷入技術恐慌或工具崇拜？面對技術變革，社會科學研究者應該堅守什么樣的研究之道，又該守護或培養什么樣的學術品格呢？未來人工智能和社會科學研究的關系將如何演進？光明網特邀南京大學新聞傳播學院副院長胡翼青教授，共同探討人工智能對人文社會科學學術研究的影響。

　　人工智能不是范式性顛覆而是工具性更新

　　光明網：從整體上看，人工智能對人文社科研究的影響更接近于研究方法的技術性輔助，還是學科范式層面的顛覆性變革？請您結合學界現狀簡單介紹一下目前人工智能在人文社科科研中的應用情況。

　　胡翼青：目前，人工智能在人文社會科學領域的研究者中尤其是在碩博生和青年學者群體中，應用較為廣泛。根據有關調查研究，人工智能的應用主要集中在四個方面。第一是應用于文獻綜述整理，這也是應用最廣的層面。文獻綜述是經驗研究中非常重要的步驟，而生成式人工智能不僅能夠直接生成文獻綜述內容，還能夠把文獻的來源清晰呈現出來。盡管其生成的文獻綜述未必能直接應用于文章，但確實給研究者帶來了諸多便利。第二是應用于研究思路的啟發。比如研究者與生成式人工智能圍繞要做的研究課題進行交流對話，其生成的部分內容確實能為使用者或者研究者提供一些新的想象力。第三是應用于數據分析，生成式人工智能分析數據能做到快速且規范。第四是在論文寫作方面也有所應用，主要涉及參考文獻的整理、論文圖表的制作等，甚至還能幫忙生成一些文字，有時這些文字經過適當修改可以運用到文章當中?？傮w而言，我認為人工智能現已應用到多個環節，甚至已經被運用到社會科學論文的撰寫過程中，而且使用者數量不少。

　　我們經常說的學術研究，尤其人文社科的研究可以像哲學那樣把它區分成四個領域，分別是本體論、認識論、方法論、倫理學。只有在四個領域里面發生根本性的變化，才叫作范式顛覆，但是任何技術的使用頂多只影響到測量工具，測量工具只是方法論下面研究方法的一個微不足道的組成部分，研究者的境界不會因為技術的使用而有根本性的提升。從這個意義上講，人工智能不大可能進行范式性顛覆，只能叫工具性更新。但今天所有的社會科學觀念確實是有發生范式性的變革的可能，這不是人工智能直接造成的，而是我們以人工智能為起點，對原有學術研究反思造成的。

　　警惕學術生產滑向“平庸化”

　　光明網：您曾經提到過學術研究的工業化傾向，您認為人工智能的應用是否會加劇這一趨勢，會產生怎樣的后果？

　　胡翼青：人工智能出現之前工業化趨勢一直就在。我認為人文社會科學目前是還沒有找到一種適合的提供優質生產力的生產關系的?，F有人文社會科學評價機制重點關心的應該是真正優質的、有創造力、能引導學術走向的成果，而不是發頂刊、是否有重大課題等。長期以來績效考核形成的評價思路在一開始確實起到了部分積極的作用，但其對學術生產的約束性逐漸顯現。

　　人工智能的應用可能會強化這一趨勢，使整個學術生產的標準變成工廠里面生產標準，學術生產變成制造業工廠里面生產標準產品的流水線和車間。基于語言大模型的人工智能能夠生產學界普通水平生產的東西，在這種情形下，一個很大的危險是人文社會科學將向正態分布的中間化方向發展，可能會朝平庸化發展，導致的結果就是劣幣驅逐良幣。那么，對于真正創新的東西，我比較擔憂，大家會不會采取集體扼殺的態度？因為這不是在生成式人工智能技術這種“基礎設施”上面經常能看到的想法和說法。所以從這個意義上講，我非常擔心人工智能會影響我們將來研究者的情趣、審美以及品位等等這樣的一些東西。而且最終他們跟高校的行政化會無縫銜接，影響人文社會科學整體的創新思路。

　　光明網：人文社科研究者應該如何在人工智能時代盡可能克服上述這些問題，提升您所說的學術情趣、審美這一類品質？哪些能力是研究者在此背景下應該重點關注或培育的？

　　胡翼青：這對于研究者是知易行難的事。研究者幾乎都知道應該怎樣做。比如要苦讀，要跟世界最偉大的心靈去不斷地對話，找到間距，然后實現對話的張力；又比如要到基層去，像人類學當年不變的慣例那樣，跟調查對象同吃同住生活來體驗；或者是像定量研究的鼻祖那些人，浸潤在數據當中，把數據作為田野調查的對象，全身心沉浸下去，從各種哲學的維度去分析這樣的一種變量關系，而不是全部委托工具去做，這樣才能真正地成長為一個偉大的量化研究者。但是生成式人工智能恰恰容易把研究者從浸潤在研究對象的過程中拔出來，讓研究者把研究對象作為一個注視、征服的對象，讓技術來幫助搞定這些事情。

　　所以我認為人文社會科學最重要的品質還是獨立的思考和質疑的精神，學者不能跟大眾一樣有技術就說應用，而不去關注這種應用對于我的研究會產生什么樣的負面的影響，對每一種技術都應該三思。值得注意的是，批判思維不代表給社會唱反調，實際上是在肯定現有社會的情形下做一點揚棄，在肯定現有已經很不錯的前提下，指出我們還希望有什么成長的空間，這是具有積極社會意義的。

　　AI時代更需“獨立思考”

　　光明網：當前人文社科界已經出現了很多關于人工智能的研究成果，社會上存在一些質疑聲音，或認為學科應恪守傳統職能，或認為社會科學學者在這方面普遍缺乏數學建模、算法設計等硬核技能，易陷入“隔靴搔癢”的理論空談，您如何看待這些說法？

　　胡翼青：這個問題說起來比較復雜，先從基本點開始看起，對人文社會科學而言，跟自然科學一樣，它都是要以人工智能作為研究的起點，因為生成式人工智能是我們必須擁抱的當下。如果人文社會科學研究完全不顧及這個東西還在自說自話，那么人文社會科學就沒有起到回應當下社會經驗的這樣的一個基本的學科要求，所以從這個意義上講兩者是一樣的。

　　自然科學和工程科學關注的核心話題是怎樣進一步改進算法、如何提高人工智能的效率，怎樣提純語言大模型、怎樣保持它的生命力……但是人文社會科學研究人工智能不是為了研究人工智能本身，它是以人工智能為起點來反觀人。

　　人工智能是神以后人類遇到的一個最好的參照系，這個參照系像一面鏡子一樣，向我們展現了人的思維是什么樣的，人的語言是什么樣的，我們跟人工智能會有一個對比。真正厲害的人文社會科學者，他的關注點根本不在人工智能本身，而是人工智能帶來的社會后果，帶來的觀念影響，帶來的語言思維，甚至是哲學這個領域當中一些以前我們沒有發現的東西，在人工智能之下是怎么顯現出來的。

　　光明網：你覺得人工智能的普及會改變人文社科未來的學術研究生態嗎？在人工智能的加持下，人文社科的研究將出現哪些新的發展空間和機遇？

　　胡翼青：人工智能要想改變人文社會科學的這種生態，主要還是體現在以人工智能為參照系反觀人，這樣我們可能會在研究上取得一些范式性突破。比如以人工智能的語言模式來反觀語言，他就會對語言哲學的范式革命產生根本性的一種推動，但這種推動力不在于人工智能發展到什么程度，只是它作為一個參照系，為我們提供了一條思考的路徑。

　　此外，新技術身上所帶來的，會不斷地生成出我們對舊事物的新看法。舉個簡單的例子，20世紀80年代有一個學者提出來，字母表（英文或其他表音文字）實際上是人類認知的基礎設施，當時大家很多不懂這句話的意思，這一觀點就一晃而過了。但今天我們的平臺，我們的生成式人工智能的這樣的一種技術，它已經變成了我們生活當中的一種重要的軟基礎設施。像ChatGPT和Deepseek都將來都有可能成為人類語言基礎設施，這個時候就會突然發現其實字母表和我們講的生成式人工智能是一回事，它奠定了我們頭腦里面認知社會的秩序，而以往我們幾乎不可能站在這種角度去研究字母表的社會意義。這就要求研究者把握新與舊之間的辯證關系，在新事物碰撞出一種新的火花后，再反觀以前的研究對象，去發現會不會有新的不同。既不能粗暴地說擁抱技術，也不能粗暴地說這個東西跟我們無關。對研究者而言，關注人工智能，并且保持著獨立的思考非常重要。（光明網記者劉夢甜、實習生茍悅萱采訪整理）