创新发展人工智能时代下的中国特色哲学社会科学
近年来，全球智能化浪潮方兴未艾，人工智能技术加速迭代。习近平总书记强调“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。”近日，国务院出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，对人工智能在我国经济社会各领域的深度融合应用作出系统部署，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。哲学社会科学对于推进中国式现代化、开辟马克思主义中国化时代化新境界、巩固中华民族的文化主体性均发挥着重要作用，其发展也应充分利用“人工智能+”趋势，实现人工智能时代中国特色哲学社会科学的知识创新、理论创新和方法创新。
哲学社会科学是人们认识世界、改造世界的重要工具，是推动历史发展和社会进步的重要力量。习近平总书记指出，“人类社会每一次重大跃进，人类文明每一次重大发展，都离不开哲学社会科学的知识变革和思想先导。”人工智能时代下，哲学社会科学的变革首先表现为研究范式的革新。与自然科学主要依赖结构化与实验数据以开展研究不同，哲学社会科学长期面向的是海量而复杂的“非结构化材料”，即包括文本、图片以及音视频（例如政策、档案、访谈）等多模态的数据信息。受限于以往的分析工具与处理能力，这些材料在采集、整理与编码过程中往往依赖大量人工筛选与归纳，导致多模态数据中的细节压缩、语义割裂，信息价值有所流失。人工智能的出现为改变这一局面提供了新的可能，其能够在研究者设定的问题与框架下，协助对跨时空、跨媒介的大规模材料进行高效地识别、归类与关联，并将文本、声音和图像中的信息转化为可比较、可积累的指标。由此，哲学社会科学得以从经验素材驱动的传统研究范式转向“人机协同”的新研究范式：人仍负责提出问题、把控价值判断，机器则让庞杂材料中的多模态数据能够被充分处理，使结论更稳健、比较更充分、评估更可靠。
利用大模型驱动的“代理”群体开展社会模拟，推动人机协同的研究应用。我国的高校科研机构和人工智能公司已经开发了很多大模型驱动的、可在不同场景下落地应用的智能“代理”，并发布了基于这些“代理”的社会模拟平台，部分平台已经可以精确模拟社会舆论传播、认知观点极化、公众政策响应等社会现象，推动智能社会治理和科学研究范式变革。利用大模型驱动的“代理”群体开展社会模拟，可以把社会中的人抽象为带有目标、资源约束与规则意识的行动者，由研究者设定问题与制度边界，人工智能模型扮演“代理”，在既有设定的基础上进行大规模情景推演。例如，在经济政策研究中，可先由人类研究者提出政策命题，明确行为规则与可接受的价值约束。随后，在用调查数据校准不同群体的偏好与反应的基础上，让“代理”群体在不同政策组合下模拟社会中各类经济活动的互动过程，以观察就业、价格、分配等关系社会福利的重要指标变化。最后，通过历史数据的回溯检验和小范围试点的对比验证，确保模拟结果的可靠性。这种“人机协同”的研究范式让政策讨论从传统的人类经验与直觉判断转向“数据—机制—结果”一致的论证链条，可以通过预测能力的提升大大降低政策实施的试错成本。
把握哲学社会科学的学科与任务异质性，提升人机协同的研究适配。人工智能在哲学社会科学中的介入强度具有明显的学科与任务异质性，应基于这些差异明确人工智能在各研究环节中的适用范围与责任边界。在经济学研究中，人工智能在舆论文本与企业披露信息的识别、整理及指标构造等方面显著提升了效率，但在识别因果关系识别等核心问题上，仍需由研究者作出最终判断；在法学研究中，人工智能在类案检索、文书比对和证据链梳理等方面具有优势，但在裁判思维与比例原则的权衡上，难以取代研究者的独立判断；在社会学研究中，人工智能能够承担大规模网络文本和影像资料的编码与聚类任务，但田野调查中的语境理解与价值取舍，依然离不开研究者的主导。据此，可将哲学社会科学的研究任务大体划分为三类：“强协同”（人工智能主辅、人复核）、“中协同”（人机共判）和“弱协同”（人主导、人工智能提示）。这一分类既有助于充分释放人工智能在大规模
