2025年初，DeepSeek突破性版本問(wèn)世，憑借高精準(zhǔn)度和低使用成本優(yōu)勢(shì)，廣泛應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)研究，推動(dòng)了社會(huì)科學(xué)研究向“第五范式”發(fā)展。研究對(duì)象的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研究工具的智能化升級(jí)以及分析范式的創(chuàng)新性變革，對(duì)社會(huì)科學(xué)學(xué)科體系、理論體系和知識(shí)體系的重構(gòu)將產(chǎn)生廣泛而深遠(yuǎn)的影響。同時(shí)，新一輪人工智能革命所帶來(lái)的挑戰(zhàn)和社會(huì)倫理問(wèn)題也特別值得關(guān)注。

交互式人工智能賦能社會(huì)科學(xué)研究

與傳統(tǒng)人工智能相比，以DeepSeek為代表的交互式人工智能具有動(dòng)態(tài)人機(jī)互動(dòng)的特點(diǎn)。它不僅能夠根據(jù)研究者的需求提供實(shí)時(shí)反饋，還通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，靈活調(diào)整生成結(jié)果。DeepSeek的創(chuàng)新性發(fā)展降低了社會(huì)科學(xué)研究者使用交互式人工智能的門檻，顯著提升了研究效率。

一是實(shí)時(shí)協(xié)作與智能反饋促進(jìn)研究創(chuàng)新。不同于系統(tǒng)僅依據(jù)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行分析、輸出反饋的傳統(tǒng)人工智能模式，交互式人工智能通過(guò)持續(xù)的互動(dòng)，根據(jù)研究者提出的不同問(wèn)題和假設(shè)，靈活調(diào)整分析路徑，并提供新的思路和研究方向。在社會(huì)科學(xué)研究的傳統(tǒng)模式中，研究者往往需要基于自己的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合大量的文獻(xiàn)與數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和分析。這種方式雖然有較高的自洽性，但在面對(duì)復(fù)雜的社會(huì)現(xiàn)象和海量的數(shù)據(jù)時(shí)，往往難以迅速獲取精準(zhǔn)的洞察。交互式人工智能的核心優(yōu)勢(shì)之一在于它能夠與研究者進(jìn)行深度互動(dòng)，實(shí)時(shí)響應(yīng)研究需求，并根據(jù)用戶的具體問(wèn)題提供與傳統(tǒng)人工智能的單向信息處理模式截然不同的智能反饋。更為重要的是，交互式人工智能具備持續(xù)學(xué)習(xí)和自我優(yōu)化的能力。隨著與研究者互動(dòng)，它不斷“思考”和“學(xué)習(xí)”，逐步改進(jìn)算法和模型，進(jìn)而為研究者提供更加精準(zhǔn)、深刻的洞察。

二是研究假設(shè)生成與驗(yàn)證的自動(dòng)化。在傳統(tǒng)的社會(huì)科學(xué)研究中，研究假設(shè)的生成和驗(yàn)證通常是一個(gè)反復(fù)推理、假設(shè)與檢驗(yàn)的過(guò)程。研究者依據(jù)現(xiàn)有理論框架、文獻(xiàn)綜述和數(shù)據(jù)分析來(lái)提出假設(shè)，再通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)或數(shù)據(jù)收集進(jìn)行驗(yàn)證。這個(gè)過(guò)程既耗時(shí)又依賴研究者的主觀判斷，存在一定的局限性。然而，隨著交互式人工智能的崛起，研究假設(shè)的生成與驗(yàn)證不再僅依賴研究者的個(gè)人推理，而是實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，并且更加精確和高效。交互式人工智能通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以幫助研究者從大量的未標(biāo)注數(shù)據(jù)中挖掘潛在的關(guān)系和規(guī)律，提出研究假說(shuō)。一旦研究假設(shè)生成，交互式人工智能還能夠幫助研究者進(jìn)行快速驗(yàn)證。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化過(guò)程能夠超越傳統(tǒng)人工推理的局限，推動(dòng)社會(huì)科學(xué)研究范式由理論驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和算法驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。

重構(gòu)社會(huì)科學(xué)學(xué)科體系和理論體系

隨著交互式人工智能革命的到來(lái)，以及社會(huì)科學(xué)研究中相關(guān)技術(shù)的普及，其學(xué)科體系、理論體系和知識(shí)體系將迎來(lái)重大變化。

一是學(xué)科融合與學(xué)科體系重構(gòu)。學(xué)科體系的形成是社會(huì)技術(shù)進(jìn)步和分工體系的一個(gè)縮影，隨著人工智能革命的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，傳統(tǒng)學(xué)科體系與新技術(shù)的結(jié)合不可避免。在人工智能時(shí)代，單一學(xué)科的知識(shí)和工具已難以滿足日益復(fù)雜的研究需求，因此亟須將各學(xué)科與人工智能知識(shí)相結(jié)合，推動(dòng)學(xué)科向人工智能化的方向發(fā)展。在人工智能發(fā)展過(guò)程中，自然科學(xué)領(lǐng)域率先與人工智能結(jié)合，取得了一系列成果，社會(huì)科學(xué)學(xué)科則相對(duì)滯后。然而，隨著生成式人工智能的創(chuàng)新性發(fā)展，社會(huì)科學(xué)學(xué)科與人工智能融合迎來(lái)了更為便利的條件和基礎(chǔ)。這一進(jìn)展將進(jìn)一步催生“經(jīng)濟(jì)學(xué)+人工智能”“社會(huì)學(xué)+人工智能”“政治學(xué)+人工智能”等交叉學(xué)科，不僅拓展了研究的視野，也將為解決復(fù)雜社會(huì)科學(xué)問(wèn)題提供新的方法和視角。一方面，交互式人工智能提供智能化工具和互動(dòng)式思維輔助，顯著提升了創(chuàng)新性研究的效率；另一方面，交互式人工智能不僅能替代簡(jiǎn)單的重復(fù)性工作，還可能逐漸取代部分創(chuàng)造性工作。隨著人工智能的不斷迭代發(fā)展，它對(duì)社會(huì)科學(xué)學(xué)科的課程體系、知識(shí)體系及整體學(xué)科框架的重構(gòu)提出了新的挑戰(zhàn)和要求。

二是理論更新與知識(shí)體系重構(gòu)。交互式人工智能不僅具備強(qiáng)大的交互能力，還具備深度思考和推理能力，使之不同于以往任何一次技術(shù)革命，也將為社會(huì)科學(xué)研究提供諸多新議題。面對(duì)人工智能這一新研究對(duì)象，社會(huì)科學(xué)理論亟須更新與創(chuàng)新。回顧歷史，每次技術(shù)革命都在不同層面推動(dòng)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的變革。然而，不同于過(guò)去主要集中于替代體力勞動(dòng)的技術(shù)變革，人工智能標(biāo)志著技術(shù)向替代人類認(rèn)知和思維能力轉(zhuǎn)變。技術(shù)變革的這一維度轉(zhuǎn)換，呼喚著社會(huì)科學(xué)研究的創(chuàng)新與發(fā)展。例如，經(jīng)濟(jì)學(xué)必須關(guān)注交互式人工智能對(duì)高技能勞動(dòng)力的替代，以及由此帶來(lái)的對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)、就業(yè)結(jié)構(gòu)、收入分配等領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響。社會(huì)學(xué)則需要回應(yīng)人工智能的廣泛應(yīng)用對(duì)社會(huì)治理提出的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，回答如何重構(gòu)現(xiàn)有的社會(huì)治理體系，使其有效適應(yīng)人工智能時(shí)代的發(fā)展?，F(xiàn)有的理論體系尚未考慮到人工智能帶來(lái)的深層次社會(huì)變革，面對(duì)這些新的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，亟須創(chuàng)新與發(fā)展，不斷完善社會(huì)科學(xué)的知識(shí)體系，以應(yīng)對(duì)新的挑戰(zhàn)和需求。

人工智能革命的挑戰(zhàn)和社會(huì)倫理

人工智能憑借快速自我迭代和升級(jí)，為社會(huì)科學(xué)研究提供了巨大便利，但與此同時(shí)，它也以爆發(fā)式的態(tài)勢(shì)向社會(huì)發(fā)展提出了一系列新的挑戰(zhàn)。

第一，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)。一方面，人工智能生成信息的準(zhǔn)確性亟須驗(yàn)證。對(duì)于社會(huì)科學(xué)研究者而言，大語(yǔ)言模型背后的學(xué)習(xí)機(jī)制因其龐大的參數(shù)規(guī)模和復(fù)雜的結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出高度的不透明性。這種不透明性不僅挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)研究中的可解釋性原則，也促使學(xué)術(shù)界重新審視人工智能在社會(huì)科學(xué)應(yīng)用中的邊界與倫理問(wèn)題。另一方面，隱私保護(hù)問(wèn)題尤其需要得到關(guān)注。人工智能系統(tǒng)的訓(xùn)練和優(yōu)化高度依賴海量數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)中往往包含個(gè)人敏感信息，例如身份信息、行為習(xí)慣等，使得隱私保護(hù)問(wèn)題變得尤為突出。如何在數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和處理的全生命周期中有效保護(hù)個(gè)人隱私，防止數(shù)據(jù)泄露、濫用或未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)，已成為人工智能發(fā)展過(guò)程中亟待解決的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。這不僅關(guān)乎技術(shù)層面的安全機(jī)制設(shè)計(jì)，還涉及法律規(guī)范、倫理準(zhǔn)則和社會(huì)信任等多維度的復(fù)雜議題。

第二，知識(shí)產(chǎn)權(quán)確定及保護(hù)。交互式人工智能能夠根據(jù)用戶需求高效創(chuàng)作詩(shī)詞、小說(shuō)、論文等多樣化內(nèi)容，展現(xiàn)了強(qiáng)大的文本生成能力，為文化創(chuàng)作和學(xué)術(shù)研究提供了新的工具。然而，這類技術(shù)的廣泛應(yīng)用也引發(fā)了諸多爭(zhēng)議，尤其是版權(quán)歸屬問(wèn)題尚未得到清晰界定。生成內(nèi)容的著作權(quán)究竟屬于用戶、開(kāi)發(fā)者還是模型本身，仍是一個(gè)懸而未決的法律與倫理難題。例如，如果用戶僅提供簡(jiǎn)單指令而模型獨(dú)立完成大部分創(chuàng)作，是否足以認(rèn)定用戶為著作權(quán)人？此外，模型訓(xùn)練過(guò)程中使用的海量數(shù)據(jù)可能涉及他人受版權(quán)保護(hù)的作品，這是否構(gòu)成潛在侵權(quán)？這些問(wèn)題不僅影響技術(shù)應(yīng)用的合法性，也引發(fā)了社會(huì)科學(xué)研究學(xué)術(shù)規(guī)范和學(xué)術(shù)倫理問(wèn)題。這些問(wèn)題的解決亟須法律、倫理和技術(shù)領(lǐng)域的跨學(xué)科協(xié)作，以構(gòu)建適應(yīng)人工智能時(shí)代的版權(quán)治理框架。

新一輪人工智能革命正在將社會(huì)科學(xué)推向“量子躍遷”式變革。這種變革不是研究工具的簡(jiǎn)單升級(jí)，而是從本體論到方法論的體系重構(gòu)。未來(lái)的社會(huì)科學(xué)研究者必須具備三重素養(yǎng)：技術(shù)理解力保持工具清醒，人文洞察力守護(hù)價(jià)值理性，跨學(xué)科整合力駕馭復(fù)雜系統(tǒng)。在這場(chǎng)變革中，主動(dòng)擁抱技術(shù)進(jìn)化與堅(jiān)守人文精神的辯證統(tǒng)一，將成為社會(huì)科學(xué)存續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。當(dāng)技術(shù)系統(tǒng)能自主生成社會(huì)科學(xué)理論時(shí)，人類研究者的獨(dú)特價(jià)值將更多體現(xiàn)為提出“真問(wèn)題”的能力，以及保持價(jià)值判斷的倫理自覺(jué)。這種根本性的范式轉(zhuǎn)換，終將導(dǎo)向更具解釋力和預(yù)見(jiàn)性的“人工智能社會(huì)科學(xué)”新范式。

（作者：汪壽陽(yáng) 郭冬梅 李明?。?/p>

（作者系發(fā)展中國(guó)家科學(xué)院院士、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院特聘教授；中央財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院院長(zhǎng)、教授；中國(guó)礦業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授）