人機協同重塑哲學社會科學研究范式（上） | 社會科學報

隨著人工智能技術的迅猛發展，哲學社會科學研究范式正從傳統的“主體理性主導”逐步轉向“人機優勢互補”的新形態。為推動人工智能技術切實轉化為學術生產力，亟需構建“數據-工具-組織-倫理”四位一體、循環遞進且兼具可操作性的實踐路徑。

原文 ：《人機協同重塑哲學社會科學研究范式》

作者 |浙江工商大學馬克思主義學院教授 鄭根成

圖片 |網絡

當前，哲學社會科學研究正面臨“數據爆炸”與“意義闡釋”的雙重挑戰。一方面，“人工篩選-經驗分析”的傳統研究范式已難以應對知識數字化時代的非結構化文本處理；另一方面，GPT-5、DeepSeek等大語言模型的文本理解、知識推理能力取得突破性進展，人工智能從“工具”升級為“協同者”。在此背景下，2025年8月，國務院發布《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，首次將“哲學社會科學研究方法向人機協同模式轉變”納入國家戰略框架，這既是應對人工智能時代貫徹新發展理念、推動哲學社會科學高質量發展的關鍵舉措，又標志著哲學社會科學領域正式從“主體理性主導”的傳統范式向“人機優勢互補”的智能研究范式的躍遷。

01

人機協同突破哲學社會科學研究瓶頸

當前，哲學社會科學研究在實踐中仍面臨三重現實瓶頸，“人工智能+”行動推動的人機協同模式則有望為突破這些瓶頸提供系統性解決方案。

第一，傳統哲學社會科學研究長期受限于人類認知與數據處理的有限性，難以突破“小樣本-大推論”的結構性瓶頸。人機協同通過整合多模態數據、跨語言語義網絡與復雜系統建模，賦予研究者時空全景的認知能力。同時，人工智能驅動的超大規模文本挖掘，實現了全量分析對樣本推斷的替代，推動哲學社會科學的研究視野從局部觀察走向系統性洞察。

第二，哲學社會科學研究長期面臨基礎性工作占比過高、創新性投入不足的效率困境。人機協同通過任務分層與能力互補，重構了哲學社會科學研究的生產力函數：在文獻研究領域，大語言模型可完成跨學科、跨國界的自動文獻綜述，效率較傳統方式大幅度提升；在田野調查環節，計算機視覺與情感計算技術可實時捕捉基層治理場景中的非言語互動，將微觀數據收集效率從以月為單位提升至以小時為單位；在理論建構層面，符號主義AI與神經網絡的技術融合，推動了哲學社會科學“理想類型”的構建從跨周期推演向實時迭代飛躍，以往需數十年乃至數百年通過經驗觀察、理論推演、反復修正形成的社會構想，如今可依托AI的規則推理、數據驗證雙引擎，在短時間內完成“生成假設-數據檢驗-模型修正”的閉環，實現了理論構想的快速迭代。

第三，傳統哲學社會科學研究多基于靜態截面數據解釋社會現象，難以把握復雜系統的動態演化態勢。人機協同通過深度學習的模型識別能力與反事實推理的模擬推演機制，推動哲學社會科學研究從基于因果律的歷史詮釋向基于相關性與概率推斷的未來預判轉型。在政治學領域，時序神經網絡整合政策實施后的經濟數據、民生反饋與輿情信息，可構建政策效果預測模型，提前識別潛在風險點；在歷史學研究中，AI對文獻、考古數據的數字化重構結合時空分析模型，可精準還原歷史事件脈絡，為提煉“社會事實”的普遍規律提供強大的技術支持；復雜系統模擬技術則通過多主體建模揭示“黑天鵝事件”的涌現機制，大大增強了預判集體非理性行為的能力。整體來看，哲學社會科學領域的人機協同模式不只是工具層面的迭代升級，更是認知論與方法論的重構，它將重塑研究主體與技術的互動關系，并在提升學術生產力的基礎上，為闡釋中國式現代化實踐、構建自主知識體系注入新動能。

02

人機協同模式面臨挑戰

《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》為哲學社會科學研究賦予了“智能動力”。在實踐應用中，人機協同雖然帶來一系列范式變革，但也面臨來自技術、倫理與能力三個方面的挑戰。

在技術方面，目前，受AI技術內在局限性的影響，機器幻覺仍然是AI技術的阿喀琉斯之踵。在哲學社會科學研究中，AI雖然大幅度提升了資料收集與整理的效率，但其在理論建構的解釋力問題上始終受制于虛構事實、錯誤歸因以及扭曲概念等AI幻覺，從而難有令人信服的建樹。

在倫理方面，基于語料的AI訓練可能導致模型對特定群體的歧視性解讀；由AI分析與決策所引發的責任歸屬難題極大地削弱了基于AI模型的哲學社會科學研究的公共信任力；更為重要的是，AI工具隱含的“效率至上”“量化優先”等技術價值對哲學社會科學研究中的過程體驗、文化方式建構等方面的僭越，在某種程度上消解了哲學社會科學研究的人文意義。

在能力方面，AI技術提升了哲學社會科學研究中資料收集與整理的效率，但與之相伴的是學術深度閱讀的缺失，越來越多的學者在缺乏對核心理論的深度閱讀與深刻把握的前提下開展學術創作，致使其研究的理論基礎、解釋效力與現實價值均受到質疑。

[本文后續詳見2025年12月31日頭條推送]

文章為社會科學報“思想工坊”融媒體原創出品，原載于社會科學報第1982期第5版，未經允許禁止轉載，文中內容僅代表作者觀點，不代表本報立場。

本期責編：程鑫云

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