人工智能革命推动社会科学研究范式重构

2025年初，DeepSeek突破性版本问世，凭借高精准度和低使用成本优势，广泛应用于社会科学研究，推动了社会科学研究向“第五范式”发展。研究对象的数字化转型、研究工具的智能化升级以及分析范式的创新性变革，对社会科学学科体系、理论体系和知识体系的重构将产生广泛而深远的影响。同时，新一轮人工智能革命所带来的挑战和社会伦理问题也特别值得关注。

交互式人工智能赋能社会科学研究

与传统人工智能相比，以DeepSeek为代表的交互式人工智能具有动态人机互动的特点。它不仅能够根据研究者的需求提供实时反馈，还通过持续学习和优化，灵活调整生成结果。DeepSeek的创新性发展降低了社会科学研究者使用交互式人工智能的门槛，显著提升了研究效率。

一是实时协作与智能反馈促进研究创新。不同于系统仅依据预设模型进行分析、输出反馈的传统人工智能模式，交互式人工智能通过持续的互动，根据研究者提出的不同问题和假设，灵活调整分析路径，并提供新的思路和研究方向。在社会科学研究的传统模式中，研究者往往需要基于自己的专业知识和经验，结合大量的文献与数据进行推理和分析。这种方式虽然有较高的自洽性，但在面对复杂的社会现象和海量的数据时，往往难以迅速获取精准的洞察。交互式人工智能的核心优势之一在于它能够与研究者进行深度互动，实时响应研究需求，并根据用户的具体问题提供与传统人工智能的单向信息处理模式截然不同的智能反馈。更为重要的是，交互式人工智能具备持续学习和自我优化的能力。随着与研究者互动，它不断“思考”和“学习”，逐步改进算法和模型，进而为研究者提供更加精准、深刻的洞察。

二是研究假设生成与验证的自动化。在传统的社会科学研究中，研究假设的生成和验证通常是一个反复推理、假设与检验的过程。研究者依据现有理论框架、文献综述和数据分析来提出假设，再通过设计实验或数据收集进行验证。这个过程既耗时又依赖研究者的主观判断，存在一定的局限性。然而，随着交互式人工智能的崛起，研究假设的生成与验证不再仅依赖研究者的个人推理，而是实现了自动化，并且更加精确和高效。交互式人工智能通过大数据分析和机器学习算法，可以帮助研究者从大量的未标注数据中挖掘潜在的关系和规律，提出研究假说。一旦研究假设生成，交互式人工智能还能够帮助研究者进行快速验证。这种数据驱动的自动化过程能够超越传统人工推理的局限，推动社会科学研究范式由理论驱动向数据驱动和算法驱动转变。

重构社会科学学科体系和理论体系

随着交互式人工智能革命的到来，以及社会科学研究中相关技术的普及，其学科体系、理论体系和知识体系将迎来重大变化。

一是学科融合与学科体系重构。学科体系的形成是社会技术进步和分工体系的一个缩影，随着人工智能革命的发展和大数据时代的到来，传统学科体系与新技术的结合不可避免。在人工智能时代，单一学科的知识和工具已难以满足日益复杂的研究需求，因此亟须将各学科与人工智能知识相结合，推动学科向人工智能化的方向发展。在人工智能发展过程中，自然科学领域率先与人工智能结合，取得了一系列成果，社会科学学科则相对滞后。然而，随着生成式人工智能的创新性发展，社会科学学科与人工智能融合迎来了更为便利的条件和基础。这一进展将进一步催生“经济学+人工智能”“社会学+人工智能”“政治学+人工智能”等交叉学科，不仅拓展了研究的视野，也将为解决复杂社会科学问题提供新的方法和视角。一方面，交互式人工智能提供智能化工具和互动式思维辅助，显著提升了创新性研究的效率；另一方面，交互式人工智能不仅能替代简单的重复性工作，还可能逐渐取代部分创造性工作。随着人工智能的不断迭代发展，它对社会科学学科的课程体系、知识体系及整体学科框架的重构提出了新的挑战和要求。

二是理论更新与知识体系重构。交互式人工智能不仅具备强大的交互能力，还具备深度思考和推理能力，使之不同于以往任何一次技术革命，也将为社会科学研究提供诸多新议题。面对人工智能这一新研究对象，社会科学理论亟须更新与创新。回顾历史，每次技术革命都在不同层面推动了社会经济的变革。然而，不同于过去主要集中于替代体力劳动的技术变革，人工智能标志着技术向替代人类认知和思维能力转变。技术变革的这一维度转换，呼唤着社会科学研究的创新与发展。例如，经济学必须关注交互式人工智能对高技能劳动力的替代，以及由此带来的对劳动力市场、就业结构、收入分配等领域的深远影响。社会学则需要回应人工智能的广泛应用对社会治理提出的严峻挑战，回答如何重构现有的社会治理体系，使其有效适应人工智能时代的发展。现有的理论体系尚未考虑到人工智能带来的深层次社会变革，面对这些新的现实问题，亟须创新与发展，不断完善社会科学的知识体系，以应对新的挑战和需求。

人工智能革命的挑战和社会伦理

人工智能凭借快速自我迭代和升级，为社会科学研究提供了巨大便利，但与此同时，它也以爆发式的态势向社会发展提出了一系列新的挑战。

第一，数据安全与隐私保护。一方面，人工智能生成信息的准确性亟须验证。对于社会科学研究者而言，大语言模型背后的学习机制因其庞大的参数规模和复杂的结构呈现出高度的不透明性。这种不透明性不仅挑战了传统研究中的可解释性原则，也促使学术界重新审视人工智能在社会科学应用中的边界与伦理问题。另一方面，隐私保护问题尤其需要得到关注。人工智能系统的训练和优化高度依赖海量数据，而这些数据中往往包含个人敏感信息，例如身份信息、行为习惯等，使得隐私保护问题变得尤为突出。如何在数据收集、存储和处理的全生命周期中有效保护个人隐私，防止数据泄露、滥用或未经授权的访问，已成为人工智能发展过程中亟待解决的关键挑战。这不仅关乎技术层面的安全机制设计，还涉及法律规范、伦理准则和社会信任等多维度的复杂议题。

第二，知识产权确定及保护。交互式人工智能能够根据用户需求高效创作诗词、小说、论文等多样化内容，展现了强大的文本生成能力，为文化创作和学术研究提供了新的工具。然而，这类技术的广泛应用也引发了诸多争议，尤其是版权归属问题尚未得到清晰界定。生成内容的著作权究竟属于用户、开发者还是模型本身，仍是一个悬而未决的法律与伦理难题。例如，如果用户仅提供简单指令而模型独立完成大部分创作，是否足以认定用户为著作权人？此外，模型训练过程中使用的海量数据可能涉及他人受版权保护的作品，这是否构成潜在侵权？这些问题不仅影响技术应用的合法性，也引发了社会科学研究学术规范和学术伦理问题。这些问题的解决亟须法律、伦理和技术领域的跨学科协作，以构建适应人工智能时代的版权治理框架。

新一轮人工智能革命正在将社会科学推向“量子跃迁”式变革。这种变革不是研究工具的简单升级，而是从本体论到方法论的体系重构。未来的社会科学研究者必须具备三重素养：技术理解力保持工具清醒，人文洞察力守护价值理性，跨学科整合力驾驭复杂系统。在这场变革中，主动拥抱技术进化与坚守人文精神的辩证统一，将成为社会科学存续发展的关键。当技术系统能自主生成社会科学理论时，人类研究者的独特价值将更多体现为提出“真问题”的能力，以及保持价值判断的伦理自觉。这种根本性的范式转换，终将导向更具解释力和预见性的“人工智能社会科学”新范式。

作者：汪寿阳 郭冬梅 李明琛

作者系发展中国家科学院院士、中国科学院大学经济与管理学院特聘教授；中央财经大学经济学院院长、教授；中国矿业大学经济与管理学院副教授

来源 ： 中国社会科学报

责任编辑： 问严锴

新媒体编辑：张雨楠

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