人机协同重塑哲学社会科学研究范式（上） | 社会科学报

随着人工智能技术的迅猛发展，哲学社会科学研究范式正从传统的“主体理性主导”逐步转向“人机优势互补”的新形态。为推动人工智能技术切实转化为学术生产力，亟需构建“数据-工具-组织-伦理”四位一体、循环递进且兼具可操作性的实践路径。

原文 ：《人机协同重塑哲学社会科学研究范式》

作者 |浙江工商大学马克思主义学院教授 郑根成

图片 |网络

当前，哲学社会科学研究正面临“数据爆炸”与“意义阐释”的双重挑战。一方面，“人工筛选-经验分析”的传统研究范式已难以应对知识数字化时代的非结构化文本处理；另一方面，GPT-5、DeepSeek等大语言模型的文本理解、知识推理能力取得突破性进展，人工智能从“工具”升级为“协同者”。在此背景下，2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，首次将“哲学社会科学研究方法向人机协同模式转变”纳入国家战略框架，这既是应对人工智能时代贯彻新发展理念、推动哲学社会科学高质量发展的关键举措，又标志着哲学社会科学领域正式从“主体理性主导”的传统范式向“人机优势互补”的智能研究范式的跃迁。

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人机协同突破哲学社会科学研究瓶颈

当前，哲学社会科学研究在实践中仍面临三重现实瓶颈，“人工智能+”行动推动的人机协同模式则有望为突破这些瓶颈提供系统性解决方案。

第一，传统哲学社会科学研究长期受限于人类认知与数据处理的有限性，难以突破“小样本-大推论”的结构性瓶颈。人机协同通过整合多模态数据、跨语言语义网络与复杂系统建模，赋予研究者时空全景的认知能力。同时，人工智能驱动的超大规模文本挖掘，实现了全量分析对样本推断的替代，推动哲学社会科学的研究视野从局部观察走向系统性洞察。

第二，哲学社会科学研究长期面临基础性工作占比过高、创新性投入不足的效率困境。人机协同通过任务分层与能力互补，重构了哲学社会科学研究的生产力函数：在文献研究领域，大语言模型可完成跨学科、跨国界的自动文献综述，效率较传统方式大幅度提升；在田野调查环节，计算机视觉与情感计算技术可实时捕捉基层治理场景中的非言语互动，将微观数据收集效率从以月为单位提升至以小时为单位；在理论建构层面，符号主义AI与神经网络的技术融合，推动了哲学社会科学“理想类型”的构建从跨周期推演向实时迭代飞跃，以往需数十年乃至数百年通过经验观察、理论推演、反复修正形成的社会构想，如今可依托AI的规则推理、数据验证双引擎，在短时间内完成“生成假设-数据检验-模型修正”的闭环，实现了理论构想的快速迭代。

第三，传统哲学社会科学研究多基于静态截面数据解释社会现象，难以把握复杂系统的动态演化态势。人机协同通过深度学习的模型识别能力与反事实推理的模拟推演机制，推动哲学社会科学研究从基于因果律的历史诠释向基于相关性与概率推断的未来预判转型。在政治学领域，时序神经网络整合政策实施后的经济数据、民生反馈与舆情信息，可构建政策效果预测模型，提前识别潜在风险点；在历史学研究中，AI对文献、考古数据的数字化重构结合时空分析模型，可精准还原历史事件脉络，为提炼“社会事实”的普遍规律提供强大的技术支持；复杂系统模拟技术则通过多主体建模揭示“黑天鹅事件”的涌现机制，大大增强了预判集体非理性行为的能力。整体来看，哲学社会科学领域的人机协同模式不只是工具层面的迭代升级，更是认知论与方法论的重构，它将重塑研究主体与技术的互动关系，并在提升学术生产力的基础上，为阐释中国式现代化实践、构建自主知识体系注入新动能。

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人机协同模式面临挑战

《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》为哲学社会科学研究赋予了“智能动力”。在实践应用中，人机协同虽然带来一系列范式变革，但也面临来自技术、伦理与能力三个方面的挑战。

在技术方面，目前，受AI技术内在局限性的影响，机器幻觉仍然是AI技术的阿喀琉斯之踵。在哲学社会科学研究中，AI虽然大幅度提升了资料收集与整理的效率，但其在理论建构的解释力问题上始终受制于虚构事实、错误归因以及扭曲概念等AI幻觉，从而难有令人信服的建树。

在伦理方面，基于语料的AI训练可能导致模型对特定群体的歧视性解读；由AI分析与决策所引发的责任归属难题极大地削弱了基于AI模型的哲学社会科学研究的公共信任力；更为重要的是，AI工具隐含的“效率至上”“量化优先”等技术价值对哲学社会科学研究中的过程体验、文化方式建构等方面的僭越，在某种程度上消解了哲学社会科学研究的人文意义。

在能力方面，AI技术提升了哲学社会科学研究中资料收集与整理的效率，但与之相伴的是学术深度阅读的缺失，越来越多的学者在缺乏对核心理论的深度阅读与深刻把握的前提下开展学术创作，致使其研究的理论基础、解释效力与现实价值均受到质疑。

[本文后续详见2025年12月31日头条推送]

文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1982期第5版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

本期责编：程鑫云

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