相关推荐
- 2023-07-18 12:46:21 【讲义文稿】智能技术与制度协同下的现代文化产业体系构建
- 2023-07-18 12:46:21 研讨文章:从ChatGPT看人工智能变革下的税收现代化
- 2023-07-18 12:46:21 政治哲学视域下的儒家富民论
- 2025-03-09 18:50:30 社科重点实验室:构建中国特色哲学社会科学的新引擎
- 2023-07-18 12:46:21 【讲义文稿】以数字人文学科建设推进哲学社会科学创新发展
- 2023-07-18 12:46:21 加快推进国家安全学创新发展(构建中国特色哲学社会科学
- 2024-03-25 13:00:02 新质生产力引领下的共同富裕之路
- 2023-07-18 12:46:21 智能化视阈下的人民战争
- 2023-07-18 12:46:21 【讲义文稿】马克思主义技术哲学视野下的大数据观探析
- 2022-10-16 16:44:06 社科院长党课讲稿:坚持守正创新 牢记使命担当 高质量构建全市哲学社会科学新高地
- 2023-07-18 12:46:21 守正创新 建构中国自主知识体系
- 2024-08-02 14:16:39 研讨发言:加快推进人工智能大模型赋能社区治理
- 2023-07-18 12:46:21 对马克思主义哲学的创新性发展
- 2023-07-18 12:46:21 习近平新时代中国特色社会主义思想在哲学上的原创性贡献
- 2023-07-18 12:46:21 【讲义文稿】马克思主义中国化视野下的“四个全面”

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。
2、本文档共计 11 页,下载后文档不带水印,支持完整阅读内容或进行编辑。
3、当您付费下载文档后,您只拥有了参考阅读权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用,不得用于其他商业用途(如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利)。
4、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。
4、如文档内容存在违规,或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“违规举报”。
5、您所的下载资料在参阅完毕后必须在24小时内删除,否则产生的任何法律问题由您本人承担,与公文写作宝及其运营主体无关!