【光明时评】以数智力量赋能哲学社会科学发展

　　【光明时评】　

　　当前，人工智能正重塑经济社会发展格局，推动哲学社会科学研究的思维范式、方法工具和组织形态产生全方位变革。“十五五”规划纲要强调要全方位推进数智技术赋能，加快探索人工智能驱动的新型科研范式和技术研发模式。

　　将人工智能技术优势转化为学术创新动能，是构建中国哲学社会科学自主知识体系、掌握学术话语主动权的关键，也是在智能时代实现哲学社会科学高质量发展的着力点。

　　立足科技革命与学术发展大势，创新哲学社会科学研究方法。人工智能以其强大的数据处理、逻辑运算、知识生成和模拟推演能力，为哲学社会科学研究提供了支持。一是形成“现实问题—理论命题—计算建模—实践反馈”的研究闭环，从中国式现代化进程中的重大现实问题出发，以本土理论提出解释命题，借助模型推演和计算实验进行检验，并在实践反馈中推动理论修正与概念深化。二是研发契合中文语义与文化逻辑的专用分析工具，面向中国社会关系网络和中华文化价值体系，建设具有解释适配性的算法模型与分析平台，避免数智技术对外部语境和通用模型的机械依赖。此外，应当在遵循学术规律、把握技术特征、立足中国实际的基础上，以研究思维转型、范式变革、组织创新为重点，探索出一条具有中国特色、体现时代特征的哲学社会科学数字化智能化发展新路。

　　推动中国哲学社会科学数智基础设施与智能体系统建设，夯实自主可控的智能化知识生产平台支撑。人工智能为优化哲学社会科学研究组织形态提供了技术支撑。通过建设高质量、多层次、可共享的数据资源体系，系统推进历史文献、政策文本、社会运行数据和文化遗产数据等的采集、标注、清洗与结构化整合，可以形成覆盖多学科、多领域、多时段的哲学社会科学数据资源网络。构建面向哲学社会科学研究、自主可控的智能体工具链，重点发展文本分析平台、知识图谱工具、社会仿真与数字孪生系统、可解释人工智能模型和专用多模态大语言模型，能够形成覆盖数据处理、模型构建、结果解释和成果传播的全流程智能体工具支撑。与此同时，完善智能体的治理规范，在数据安全、算法透明、模型可解释、伦理审查和价值对齐等方面建立制度安排，将学术规范、公共伦理和价值立场嵌入智能体平台建设与算法设计之中，为技术发展划清安全红线。

　　推动中国哲学社会科学跨界协同机制创新优化，培育数智时代高质量知识生产的新生态。人工智能可以承担文献检索、数据清洗、模型运算、结果可视化等基础性、重复性任务，实现高效协同。当前，面向重大问题的有组织科研，当围绕中国式现代化、数字社会治理、人工智能伦理和文化传承创新等重大议题，建立跨学科、跨机构、长周期的协同研究机制，推动哲学社会科学与信息科学、管理科学、计算科学和工程技术深度融合。建立适应数智化知识生产的新型评价体系，形成能够识别团队贡献、交叉贡献和长期贡献的评价机制。人机协同范式推动研究流程更加标准化、精细化、高效化，能够有力解放和发展哲学社会科学科研生产力，推动学术创新活力充分迸发。

　　推动中华思想文化资源的数智化活化与传承创新，也是以人工智能赋能哲学社会科学创新发展的重要方面。一方面，推进中华思想文化资源的数字化整理与语义重构，运用数智化技术，对重要典籍、历史文献、思想范畴和制度传统进行系统整理，揭示中华思想传统的内在结构、演化脉络与理论潜能。另一方面，推动传统思想范畴的理论转化与现实检验，将“天下观”“和合”“中庸”“民本”等概念转化为可分析、可比较、可检验的理论模型，考察其在算法伦理、数字治理、全球秩序和社会协同等当代议题中的解释力，推动相关核心概念实现转译、阐释和传播。

　　推动人工智能赋能哲学社会科学研究，关键在于建设一支兼具深厚哲学社会科学素养与扎实智能技术能力的复合型专业人才队伍。这离不开完善的跨学科课程体系，需在哲学社会科学培养方案中系统嵌入数据科学、人工智能、计算社会科学、数字治理和AI伦理等内容，同时强化理工科学生对社会理论、制度逻辑和价值规范的理解，形成文理交叉、技理融合的知识结构。同时，建设面向真实问题的项目制实践平台，推动学生在真实数据、真实问题和真实决策情境中提升问题界定、模型构建、理论解释和成果转化能力，为广大青年学者提供科研启动、团队建设、平台使用和国际交流保障，培育兼具理论深度、技术能力、中国情怀和国际视野的领军人才。

　　（作者：顾东晓、杨雪洁，分别系合肥工业大学管理与智能科学学院教授，合肥工业大学文法学院讲师）