□ 袁勤俭李佳轩
近日，习近平总书记就推动哲学社会科学高质量发展作出重要指示指出，要加快构建中国哲学社会科学自主知识体系，更好回答中国之问、世界之问、人民之问、时代之问，努力开创哲学社会科学高质量发展新局面。当前，以生成式人工智能为代表的新一轮科技革命加速演进，正在加快融入哲学社会科学研究全过程，并深刻影响哲学社会科学研究的逻辑、方法和生态。这既为中国特色哲学社会科学创新发展提供了新的技术条件，也对中国特色哲学社会科学的知识主体性、现实实践性与人工智能应用规范带来了新的挑战。
生成式人工智能驱动哲学社会科学研究的变革维度
生成式人工智能正在加速融入哲学社会科学研究，并逐渐成为推动哲学社会科学研究变革的重要技术力量。相较于传统信息技术主要承担信息处理与工具辅助功能，生成式人工智能已经具备知识生成、语义理解、逻辑推演和内容重构能力，能够深度参与问题分析、理论辅助与知识生产过程。这不仅提升了哲学社会科学研究效率，也正在深刻影响哲学社会科学研究的研究逻辑、研究方法和研究生态。
从研究逻辑来看，生成式人工智能正在推动哲学社会科学研究由传统静态分析逻辑向动态生成逻辑转变。长期以来，哲学社会科学研究更多建立在经验归纳、理论抽象和线性因果分析基础之上，强调研究者作为单一主体对社会事实进行观察、解释与推演。然而，生成式人工智能依托强大的知识关联、语义理解和情境生成能力，能够在海量数据基础上实现复杂关系识别、动态趋势分析和多维场景模拟，推动哲学社会科学研究更加重视复杂系统演化、动态互动过程和多主体协同关系。这意味着哲学社会科学研究正在由传统结果解释逻辑逐渐转向过程生成逻辑，由单向因果分析逐渐转向复杂关联分析。
从研究方法来看，生成式人工智能正在推动哲学社会科学研究方法体系发生深刻变革。哲学社会科学的发展历程，本质上也是研究方法不断创新的过程。从传统思辨研究到实证研究，再到计算社会科学与数字人文的发展，每一次方法变革都深刻影响哲学社会科学研究。当前，生成式人工智能依托大模型、知识图谱、多模态分析和智能推演等技术，正在推动哲学社会科学研究进入智能化阶段。研究对象不再局限于传统静态社会事实，而是扩展到平台治理、算法社会、人机互动等新型社会形态；研究方法也由传统文本分析逐渐向动态模拟、智能预测和复杂系统分析转变。这不仅提高了哲学社会科学研究效率，也进一步拓展了哲学社会科学的问题意识与研究视野。
从研究生态来看，生成式人工智能正在重塑哲学社会科学的知识组织方式与学术运行结构。传统哲学社会科学研究中，学术资源获取、研究能力形成和知识传播往往具有较高门槛，而生成式人工智能在一定程度上推动了知识获取的普及化和研究工具的均等化。研究者借助人工智能工具，可以更加高效地开展文献整理、理论归纳和数据分析，推动跨学科研究不断深化。同时，生成式人工智能也正在推动哲学社会科学研究逐渐呈现开放化、协同化和平台化特征，促进不同学科之间的知识联通与研究协作，从而推动哲学社会科学研究生态发生深刻变化。
生成式人工智能驱动哲学社会科学研究变革的风险剖析
生成式人工智能在推动哲学社会科学研究变革的同时，也给中国特色哲学社会科学发展带来了新的风险与挑战。
生成式人工智能可能削弱中国特色哲学社会科学的知识主体性。当前主流大模型的训练语料、理论框架与价值逻辑主要来源于西方知识体系，其生成结果往往隐含特定的问题意识与解释路径。研究者在长期使用过程中，容易在选题设定、理论引用和概念表达上不自觉地向西方话语靠拢，从而弱化中国本土经验、中国实践与中国问题在哲学社会科学研究中的知识主体性。
生成式人工智能可能加剧中国特色哲学社会科学研究的悬浮化倾向。大模型的生成机制本质上依赖于对既有知识和已有研究的统计学习，更擅长对已有问题进行整合与延展，导致哲学社会科学研究容易围绕已有历史经验、知识或已存在的事实展开，而难以主动识别中国现实中的深层问题、重大问题和突发问题。这将弱化现有研究对真实社会运行逻辑和现实治理场景的深入理解，进而形成脱离中国实践与现实经验的悬浮化倾向。
生成式人工智能在哲学社会科学研究中的应用仍存在边界模糊问题。当前生成式人工智能在哲学社会科学研究中的应用仍缺乏明确边界，对于生成式人工智能应参与哪些研究环节、介入到何种程度、在各个环节的具体应用方式，尚未形成统一规范。在缺乏明确使用标准的情况下，生成式人工智能容易被不加区分地广泛应用于哲学社会科学研究，有可能导致研究成果同质化、研究人员创新能力弱化以及学术主体性下降。
生成式人工智能驱动哲学社会科学研究变革的风险防范
面对生成式人工智能对哲学社会科学研究的潜在风险，我国必须提升哲学社会科学研究的知识主体性、强化哲学社会科学研究的现实导向与实践根基，并明确生成式人工智能在科学研究中的应用边界。
提升中国特色哲学社会科学的知识主体性。关键在于构建真正立足中国实践、中国道路和中国价值的自主知识生成体系，增强中国特色哲学社会科学的知识自主性与话语引导力。鼓励并允许生成式人工智能模型训练过程中使用中华优秀传统文化资源、中国特色社会主义实践成果以及其他人类文明有益成果，建设具有中国理论逻辑、中国治理经验和中国叙事体系的人文社科基础模型，从底层增强中国特色哲学社会科学的知识主体性。
防止生成式人工智能在中国特色哲学社会科学研究应用中引发悬浮化现象。应进一步强化哲学社会科学研究的现实导向与实践根基，完善现实问题导向的科研评价机制，鼓励围绕中国现实问题开展研究与理论提炼，推动哲学社会科学研究始终扎根中国实践。围绕中国式现代化进程中的重大现实问题，依托各级年度项目，引导哲学社会科学开展长期跟踪研究。针对重大突发事件，通过应急专项课题实现快速响应。构建重大现实问题与重大突发事件数据库并动态接入模型训练体系，增强生成式人工智能辅助哲学社会科学解决中国现实问题的能力。
防止生成式人工智能在哲学社会科学研究中滥用。由于不同哲学社会科学学科在研究对象、理论建构和价值判断上的要求存在差异，只有明确生成式人工智能的应用边界，才能建立分类化、差异化的规范使用指南。应探索生成式人工智能在不同学科研究中的应用边界，以此建立生成式人工智能规范使用指南。完善学术评审机制，促进人机协同而非取代，维护哲学社会科学研究的真实性、严肃性和人文精神，确保生成式人工智能成为探索真理的有力伙伴，而非侵蚀学术诚信的隐患。
生成式人工智能的快速发展正在深刻影响哲学社会科学研究的研究逻辑、研究方法与研究生态，也推动中国特色哲学社会科学进入新的变革阶段。对于中国特色哲学社会科学而言，生成式人工智能不仅是一场技术变革，更深刻关系到中国特色哲学社会科学的知识主体性、现实实践导向与学术应用规范。面对智能时代带来的机遇与挑战，必须始终坚持马克思主义指导地位，立足中国实践、回答中国问题，推动生成式人工智能与哲学社会科学研究深度融合，加快构建具有中国特色、中国风格、中国气派的哲学社会科学体系，不断增强中国理论的解释力、中国思想的影响力和中国话语的传播力，为推进中国式现代化和人类文明发展贡献更多中国智慧。
(作者分别为江苏省社科基金项目“人工智能对科学研究范式的影响研究”负责人、南京大学信息管理学院教授；南京大学信息管理学院博士研究生)
