當前，以生成式人工智能為代表的智能技術(shù)浪潮，正以前所未有的廣度與深度滲透至人類社會各領(lǐng)域，引發(fā)生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系的深刻變革。習(xí)近平總書記深刻指出，“哲學(xué)社會科學(xué)是人們認識世界、改造世界的重要工具，是推動歷史發(fā)展和社會進步的重要力量”。人工智能作為這一變革的核心驅(qū)動力，與哲學(xué)社會科學(xué)的結(jié)合，超越了簡單的工具性應(yīng)用，觸及研究范式、知識生產(chǎn)邏輯與學(xué)術(shù)生態(tài)的深層結(jié)構(gòu)。這要求我們深刻理解工具理性和價值理性的辯證統(tǒng)一，深刻把握二者“雙向賦能、相互塑造”的內(nèi)在邏輯：一方面，自覺運用人工智能這一革命性力量，為建構(gòu)中國自主的知識體系提供全新動能；另一方面，以哲學(xué)社會科學(xué)引領(lǐng)人工智能的健康發(fā)展，確保其服務(wù)于中國式現(xiàn)代化與創(chuàng)造人類文明新形態(tài)的偉大實踐。

人工智能驅(qū)動哲學(xué)社會科學(xué)的深刻變革

縱觀人類文明史，每一次劃時代的技術(shù)革命，都不僅是以生產(chǎn)工具為代表的生產(chǎn)力飛躍，更是認識世界、改造世界的思維方式的深刻變革。從馬克思主義的觀點看，人工智能作為當代最活躍、最具滲透性的“一般智力”形態(tài)之一，代表著生產(chǎn)力的質(zhì)變性突破。這種躍升必將要求并推動作為上層建筑重要組成部分的哲學(xué)社會科學(xué)，在研究預(yù)設(shè)、方法路徑、評價標準等方面，發(fā)生系統(tǒng)性、結(jié)構(gòu)性的重塑。

拓展認知疆域，重塑研究范式。研究范式是特定學(xué)術(shù)共同體在某一歷史時期所共同遵循的基本信念、理論框架與方法規(guī)范，構(gòu)成知識生產(chǎn)與理論建構(gòu)的深層基礎(chǔ)。范式的轉(zhuǎn)型往往先行于知識體系的重構(gòu)，并為后者提供前提性條件。因此，剖析人工智能對研究范式的影響，是理解其賦能自主知識體系建構(gòu)的邏輯起點。從哲學(xué)基礎(chǔ)來看，人工智能重塑研究范式涵蓋本體論、認識論與方法論三個層面。在本體論范式上，人工智能推動社會實在圖景發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化，催生了新的、亟待認識的社會實在，研究對象不再局限于物理空間中的人類行為，而是擴展至人機交互、算法驅(qū)動、數(shù)據(jù)留痕等新型社會現(xiàn)象。在認識論范式上，人工智能通過引入數(shù)據(jù)驅(qū)動、模式識別、關(guān)聯(lián)分析等新型認知方式，使知識可以從海量數(shù)據(jù)中“涌現(xiàn)”出來，挑戰(zhàn)了“無理論不認知”的傳統(tǒng)信條。在方法論范式上，人工智能極大拓展了哲學(xué)社會科學(xué)的研究工具與方法譜系，計算社會科學(xué)、生成式社會模擬、自然語言處理、圖學(xué)習(xí)模型等新型研究方法迅速興起，與傳統(tǒng)定性、定量方法形成互補與融合。

革新認知方式，變革知識生產(chǎn)。知識生產(chǎn)是人類社會對客觀世界進行認知加工、形成系統(tǒng)化知識成果的創(chuàng)造性活動，其規(guī)模、速度與質(zhì)量直接決定著知識體系的完備程度與更新能力。從歷史演進來看，傳統(tǒng)哲學(xué)社會科學(xué)的知識生產(chǎn)主要采取個體化的“手工作坊”模式，學(xué)者憑借個人學(xué)養(yǎng)積累，通過文獻研讀、田野調(diào)查等方式提出問題、形成觀點并著書立說，知識傳播依賴于期刊、著作與課堂，知識獲取主要發(fā)生在學(xué)術(shù)共同體內(nèi)部，呈現(xiàn)出周期長、門檻高、受眾窄等特征。人工智能的興起正在推動知識生產(chǎn)向智能化、協(xié)同化、普惠性方向轉(zhuǎn)型。在知識的提出環(huán)節(jié)，人工智能極大地增強了問題發(fā)現(xiàn)與假設(shè)生成的能力，通過大規(guī)模文獻挖掘、學(xué)術(shù)趨勢分析和社會輿情監(jiān)測，為研究者提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的選題建議。在知識的傳播環(huán)節(jié)，人工智能利用智能推薦系統(tǒng)、學(xué)術(shù)知識圖譜與多語言互譯工具，實現(xiàn)了知識的即時推送、精準匹配與無障礙傳播。在知識的接受環(huán)節(jié)，人工智能通過提供智能摘要、知識問答、關(guān)聯(lián)推薦、交互式學(xué)習(xí)等新型接受方式，使研究者能夠快速把握知識脈絡(luò)、精準定位核心觀點，從而加速知識的內(nèi)化、轉(zhuǎn)化與新知識的再生。

重構(gòu)學(xué)術(shù)生態(tài)，重建評價體系。學(xué)術(shù)評價體系是對哲學(xué)社會科學(xué)研究成果、研究人才及學(xué)術(shù)機構(gòu)進行價值判斷的標準與方法集合，在知識體系建構(gòu)中發(fā)揮著“指揮棒”與“風(fēng)向標”的關(guān)鍵作用。學(xué)術(shù)評價體系設(shè)定何為“好研究”“真問題”“高水平成果”的判斷標準，潛移默化地引導(dǎo)著研究者的選題方向、方法取向和價值追求，從而深刻影響著知識體系建構(gòu)的路徑選擇與資源分配。在人工智能賦能下，學(xué)術(shù)評價體系呈現(xiàn)出三個鮮明特征。一是評價主體多元化。智能算法可以對研究成果進行自動化的規(guī)范性檢測、創(chuàng)新性評估和影響力測算，形成人機協(xié)同的評價模式。二是評價維度融合化。通過對海量數(shù)據(jù)的自動采集與智能分析，綜合考量研究成果的學(xué)術(shù)創(chuàng)新性、社會影響力、文化傳承力以及國際能見度等多個維度，為克服“以刊評文”“以數(shù)論質(zhì)”的弊端提供了技術(shù)可能。三是評價過程動態(tài)化。通過實時追蹤研究進展及階段性成果，為研究者提供持續(xù)的優(yōu)化建議；同時，評價數(shù)據(jù)可以累積形成學(xué)者的“學(xué)術(shù)成長檔案”，為人才評價提供更加立體、長時段的過程支撐。

在人工智能賦能中實現(xiàn)知識體系躍升

人工智能在賦能創(chuàng)新發(fā)展、激發(fā)范式變革的同時，也潛藏著不容忽視的風(fēng)險與挑戰(zhàn)。例如，算法依賴可能導(dǎo)致研究主體性的弱化，智能生成內(nèi)容的濫用可能侵蝕學(xué)術(shù)原創(chuàng)精神，技術(shù)門檻的差異可能加劇學(xué)術(shù)資源分配的“馬太效應(yīng)”。因此，人工智能的賦能作用，必須服務(wù)于自主知識體系建構(gòu)的核心目標，確保賦能行穩(wěn)致遠、安全可控。從本質(zhì)上來看，自主知識體系內(nèi)在包含著體系化、學(xué)理化、標識化的建構(gòu)標準。體系化是前提，沒有體系化，知識便是零散雜陳的碎片，難以形成理論合力；學(xué)理化是核心，沒有學(xué)理化，體系便是有形無神的空殼，難以具備思想深度；標識化是表征，沒有標識化，學(xué)理化成果便難以在國內(nèi)外學(xué)術(shù)場域中產(chǎn)生影響。在人工智能深度介入的條件下，體系化、學(xué)理化、標識化被賦予了新的時代要求，呈現(xiàn)出新的發(fā)展特征。

以智鏈接，實現(xiàn)更加系統(tǒng)協(xié)同的體系化，推動知識要素從零散分布走向有機融通。一個成熟的知識體系，必須在概念、范疇、命題、理論之間建立起層次分明、相互支撐的有機聯(lián)系。在傳統(tǒng)語境下，體系化建設(shè)主要依賴學(xué)者的個體耕耘與學(xué)術(shù)共同體的代際積累。在人工智能條件下，要實現(xiàn)更高層次的體系化，必須充分發(fā)揮人工智能技術(shù)在知識整合、關(guān)聯(lián)與演進方面的獨特優(yōu)勢。在知識整合方面，要利用多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，對人文社科、自然科學(xué)以及中外學(xué)術(shù)資源進行大規(guī)模自動化聚合，消除信息孤島，拓展體系化的廣度。在知識關(guān)聯(lián)方面，要借助知識圖譜、語義網(wǎng)絡(luò)與自然語言處理技術(shù)，自動識別概念之間的邏輯聯(lián)系，推動知識要素從機械拼湊走向有機融通，提升體系化的深度。在知識演進方面，要依托動態(tài)學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力，實時追蹤全球?qū)W術(shù)前沿，持續(xù)更新知識圖譜，增強體系化的活力。通過以智鏈接，不僅能夠有效彌補傳統(tǒng)體系化的固有不足，更能推動自主知識體系實現(xiàn)從零散分布到協(xié)同集成的根本轉(zhuǎn)變。

以數(shù)挖掘，實現(xiàn)更加深刻透徹的學(xué)理化，推動理論建構(gòu)從經(jīng)驗描述走向規(guī)律提煉。學(xué)理化是從紛繁復(fù)雜的經(jīng)驗現(xiàn)象中提煉出具有普遍解釋力的規(guī)律、原理與范疇，這一過程就是所謂的“抽象力”。抽象力是人類特有的認知能力，它依賴于研究者的理論直覺、思辨智慧與創(chuàng)造性綜合。人工智能的引入并非替代研究者的理論思維，而是作為“認知伙伴”，在人機協(xié)同中拓展抽象思維的廣度與深度。一是提升規(guī)律識別的敏銳性。人工智能以其強大的數(shù)據(jù)挖掘與模式識別能力從海量政策文本、社會數(shù)據(jù)與典型案例中自動提取高頻語詞、分析潛在關(guān)聯(lián)，為研究者提供理論建構(gòu)的經(jīng)驗基礎(chǔ)，使規(guī)律發(fā)現(xiàn)更加敏銳、更加系統(tǒng)。二是強化理論驗證的嚴謹性。人工智能通過對比分析、異常檢測與因果推斷等技術(shù)，協(xié)助研究者驗證理論假設(shè)、識別邏輯謬誤、評估理論的適用范圍與邊界條件，提升學(xué)理化的科學(xué)性與嚴謹性，避免出現(xiàn)以點概面式的經(jīng)驗主義錯誤。三是激發(fā)原創(chuàng)思維的創(chuàng)造性。人工智能可以基于已有知識進行類比推理與跨域遷移，啟發(fā)研究者提出新的分析框架與理論命題，為理論創(chuàng)新提供原創(chuàng)洞見。

以算識別，實現(xiàn)更加鮮明有力的標識化，推動話語傳播從被動輸出走向主動引領(lǐng)。標識化是自主知識體系建構(gòu)的表征，核心任務(wù)是提煉和傳播一批如“全過程人民民主”“新質(zhì)生產(chǎn)力”“人類命運共同體”等具有原創(chuàng)性、識別度和影響力的標識性概念。人工智能的引入，將以其獨特的運算優(yōu)勢超越傳統(tǒng)的標識化模式，在識別、提煉、傳播三個環(huán)節(jié)實現(xiàn)全面革新。在概念識別上實現(xiàn)主動發(fā)現(xiàn)。人工智能依托海量文獻數(shù)據(jù)庫、典籍資源庫、政策文本庫、學(xué)術(shù)成果庫，開展全域語義檢索、關(guān)聯(lián)聚類分析、脈絡(luò)譜系梳理，高效挖掘“學(xué)術(shù)萌芽”，實現(xiàn)對標識性概念全覆蓋、深層次、譜系化的智能識別。在概念提煉上實現(xiàn)精準凝練。人工智能通過邏輯推演、跨學(xué)科關(guān)聯(lián)比對等技術(shù)，對識別出的思想元素進行歸類整合、去蕪存菁，讓概念提煉更加學(xué)理化、規(guī)范化、體系化。在概念傳播上實現(xiàn)精準觸達。人工智能能夠發(fā)揮智能轉(zhuǎn)譯、場景重構(gòu)、精準推送等傳播優(yōu)勢，對內(nèi)實現(xiàn)學(xué)術(shù)概念向大眾話語的通俗轉(zhuǎn)化，對外進行多語種智能闡釋和跨文化語境適配，提升中國學(xué)術(shù)思想的敘事能力與傳播效能。

以中國自主知識體系引領(lǐng)人工智能向善發(fā)展

馬克思曾深刻警示：“技術(shù)的勝利，似乎是以道德的敗壞為代價換來的?！奔夹g(shù)從來不是價值中立的。它誕生于特定的社會關(guān)系之中，其設(shè)計、應(yīng)用與后果必然承載著設(shè)計者與使用者的價值取向、利益訴求與文化邏輯。如果缺乏正確的價值引導(dǎo)與制度約束，技術(shù)進步并不必然帶來社會福祉，反而可能加劇不平等、固化偏見，甚至威脅人類主體地位。因此，人工智能的健康發(fā)展，絕不能陷入“技術(shù)決定論”的迷思，需要自主知識體系為其設(shè)定價值坐標、規(guī)劃發(fā)展航道、筑牢安全屏障。

強化價值錨定，確保人工智能發(fā)展以人民為中心。人工智能向何處去？這不僅是技術(shù)問題，更是關(guān)涉發(fā)展為了誰、依靠誰的重大價值問題。習(xí)近平總書記強調(diào)：“為什么人的問題是哲學(xué)社會科學(xué)研究的根本性、原則性問題?！边@一論斷同樣為審視和規(guī)劃人工智能發(fā)展提供了根本遵循。人工智能作為社會生產(chǎn)的革命性力量，其研發(fā)決策、算法設(shè)計、數(shù)據(jù)應(yīng)用乃至最終的社會影響，必然承載并傳導(dǎo)著特定的價值取向與利益偏好。倘若缺乏主動、明確的價值引領(lǐng)，技術(shù)邏輯可能自發(fā)地滑向資本增殖、流量至上或效率唯一的單向維度，甚至可能固化偏見、加劇不公。中國哲學(xué)社會科學(xué)自主知識體系，以馬克思主義為指導(dǎo)，扎根中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化，立足于中國式現(xiàn)代化的偉大實踐，這套知識體系所凝結(jié)的關(guān)于社會公平、人的全面發(fā)展、共同富裕、人與自然和諧共生等價值理念與規(guī)律性認識，構(gòu)成了中國社會的價值共識。這一價值內(nèi)核應(yīng)當貫穿人工智能從算法設(shè)計、數(shù)據(jù)訓(xùn)練到場景應(yīng)用的全過程。它要求人工智能的發(fā)展堅持以人民為中心，確保技術(shù)進步的紅利為全體人民所共享；符合社會主義核心價值觀，抵制技術(shù)濫用帶來的倫理失范；服務(wù)于中華民族偉大復(fù)興，成為建設(shè)中國式現(xiàn)代化的強大助力。

深化倫理建構(gòu)，為人工智能發(fā)展校準準則與邊界。人工智能引發(fā)的治理難題，核心在于如何應(yīng)對其模糊責(zé)任主體、挑戰(zhàn)既有法律框架、沖擊傳統(tǒng)倫理觀念的全新特性。從算法歧視的防范、數(shù)據(jù)隱私的保護，到人工智能生成物的權(quán)責(zé)界定、自主系統(tǒng)決策的追溯與問責(zé)，都已成為關(guān)涉社會正義、權(quán)利保障與全球治理秩序的深刻倫理與法律命題。習(xí)近平總書記指出，“要整合多學(xué)科力量，加強人工智能相關(guān)法律、倫理、社會問題研究”。這為構(gòu)建適應(yīng)智能時代的社會規(guī)則體系指明了方向。中國自主的知識體系必須在這一領(lǐng)域進行前瞻性、體系化的理論供給與規(guī)范建構(gòu)。通過哲學(xué)、倫理學(xué)、法學(xué)等學(xué)科深度協(xié)同，立足中國國情與實踐，致力于將社會主義核心價值觀轉(zhuǎn)化為可操作、可審查、可問責(zé)的具體倫理準則與技術(shù)標準。通過前瞻立法研究、參與標準制定，勾勒出清晰、堅實的治理“紅線”，將“負責(zé)任的人工智能”從理念倡導(dǎo)落地為貫穿創(chuàng)新全過程的制度約束，為技術(shù)進步構(gòu)筑兼顧活力與秩序、創(chuàng)新與安全的規(guī)則航道。

融入人文精神，為人工智能發(fā)展注入靈魂與溫度。人工智能的終極目標應(yīng)是賦能于人、服務(wù)于人，促進人的全面發(fā)展，而非替代人、異化人。純粹的技術(shù)理性無法自行回答關(guān)于價值、意義與美好生活的根本問題，甚至可能因過度追求效率、標準化與可控性而加劇社會的工具化傾向。因此，人工智能的健康發(fā)展，也需要人文精神的深度介入與價值校準。文學(xué)、歷史學(xué)、藝術(shù)學(xué)等人文科學(xué)所蘊含的對生命意義的追問、對美好情感的珍視、對創(chuàng)造力的禮贊，是防止技術(shù)應(yīng)用走向“冰冷”的溫暖底色。將中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化中“天人合一”“仁者愛人”“和而不同”等智慧融入人工智能發(fā)展，能夠為其提供不同于西方工具理性至上的另一種文化基因與發(fā)展路徑?？傊?，通過知識體系的人文滋養(yǎng)，能夠引導(dǎo)人工智能成為豐富人類體驗、激發(fā)創(chuàng)造潛能、促進文化繁榮的賦能者，使其真正服務(wù)于人的全面發(fā)展與社會的文明進步。

（張東剛，作者系中國人民大學(xué)黨委書記）