摘要：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

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处理非结构化材料方面的优势，又能够坚守价值判断与制度规范的底线，从而推动“人机协同”在不同学科领域发挥更大效能，切实提升其在哲学社会科学研究中的适应性。

人工智能不仅对哲学社会科学的研究范式产生冲击，也正在以前所未有的深度和广度重塑人类社会的生产生活方式。根据《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2024年12月，我国生成式人工智能产品用户规模已达2.49亿人，占全国人口的17.7%。可见人工智能正日益融入经济社会各领域、各环节，为人民群众创造更加美好的生活。在经济领域，人工智能将赋能我国现代化产业体系建设，推动形成覆盖基础层、框架层、模型层和应用层的完整产业链条，并加快重构产业格局；在政治领域，人工智能将助力数字政府建设，打破公共数据“数据孤岛”，推动政务大模型的深入部署应用；在文化领域，人工智能将通过大语言模型的大规模应用，提升社会主义核心价值观的传播力和影响力，让更多优质文化资源惠及人民群众；在社会领域，人工智能将以强大的感知、预测和协同能力，推动社会治理智能化，助力国家治理体系和治理能力现代化。

发挥哲学社会科学的价值引领功能，形成“智能向善”理论体系。人工智能作为革命性、颠覆性创新力量，能带来前所未有的机遇，也会带来前所未遇的挑战。例如，如果我们缺乏足够的关注和干预，人工智能可能会影响就业市场，并加剧其发展和应用所带来的“智能鸿沟”。如果相关法律问责机制存在缺失或科技伦理审查制度存在缺位，人工智能可能引发一系列社会伦理问题，造成已有权利、责任和义务体系的混乱。应当积极构建以“智能向善”为核心的理论体系，坚持“以人为本”，将社会主义核心价值观与人工智能发展相结合。要基于中国特色哲学社会科学的理论底座，为人工智能的发展提供价值坐标和理论支撑，切实回应人工智能在实际应用中面临的伦理难题。要引导人工智能创新服务于人民、服务于社会，真正实现以智能促进公平正义、增进人民福祉、推动文明进步的目标，为人类社会创造包容、开放、可持续、公平、安全和可靠的数字和智能未来。

推动哲学社会科学的深度交叉融通，完善人工智能监管治理体系。人工智能风险一方面来自于技术本身，训练数据污染、算法偏见、模型幻觉等可能引发错误内容、侵权内容输出、导致虚假信息传播，干扰社会认知秩序；另一方面则来自于监管治理体系不完善，少数恶意开发和滥用行为难以及时得到有效约束，风险由此在社会层面快速扩散。与传统技术引发的风险相比，人工智能风险的技术性更强、波及面更广、隐蔽性更深、传播度更快，亟需推动哲学社会科学与计算机科学、大数据等学科的交叉融通，深入解析风险技术成因，为构建可落地、可执行的监管治理体系夯实技术与理论基础。同时，也应推动哲学社会科学内部各学科的贯通协同，避免“各自为战”，为构建监管治理体系形成整体合力。应在经济学层面深入剖析人工智能可能带来的市场失灵和负外部性，在法学层面识别监管中的规则空白和执法滞后问题，在制度层面补齐人工智能伦理审查机制的不足，在社会层面推动各类主体共同参与，在包容治理模式下共享人工智能发展机遇。通过哲学社会科学的深度交叉融通，形成面向人工智能监管治理的组合型工具箱，为我国人工智能监管治理体系建设提供坚实支撑。

提供全球人工智能发展的中国方案，构建人工智能时代中国特色哲学社会科学的自主知识体系。历次科技和产业革命不仅推动了人类社会的进步与变革，也为哲学社会科学的发展提供了丰沃土壤。人工智能引领的新一轮科技革命和产业变革为哲学社会科学知识体系的创新提供机遇。我国在人工智能产业和监管治理体系建设方面均有着丰富的中国经验，并已在2025年世界人工智能大会上提出了《人工智能全球治理行动计划》，为国际社会提供了务实可行的人工智能全球公共产品。我国应当立足自身人工智能的发展实践，加快构建中国特色哲学社会科学的自主知识体系，形成“根植国内、影响全球”的人工智能中国发展方案，为全球人工智能发展提供全新思路，提升中国特色哲学社会科学在国际学术话语体系和全球治理体系中的影响力与引领力。（同济大学经济与管理学院副研究员 周迪清华大学社会科学学院经济学研究所博士研究生 田晓轩）

来源：中国战略新兴产业一点号