作者：王立岩（天津社会科学院数字经济研究所所长、研究员）

　　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。深入探索人工智能与哲学社会科学发展的融合路径，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。

　　一、人工智能赋能哲学社会科学创新发展的战略价值

　　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。哲学社会科学研究要主动拥抱智能时代带来的新机遇，以知识创新、理论创新和方法创新回应时代之问、担当使命任务，在与人工智能深度融合中实现内涵式发展、跨越式提升。

　　一是顺应科技革命与哲学社会科学发展趋势的必然选择。人工智能全面融入经济社会各领域，推动发展模式、社会结构以及生产生活范式系统性重构，催生出智能经济、智能社会新形态，为哲学社会科学拓展研究领域、更新理论框架提供坚实现实基础。人工智能打破学科壁垒，促进人文社会科学与自然科学交叉渗透，推动知识生产从封闭分科走向开放融合，为学术创新注入持久动力。以大语言模型为代表的生成式人工智能，为哲学社会科学研究提供了新工具，推动了研究方法的智能化升级，将研究视野从可观察拓展到可计算。人工智能具备海量、多源、非结构化社会数据处理能力，在发现问题、提出假设、实验设计、实证分析全链条提供有力支撑，推动研究范式从经验驱动、小样本分析向数据驱动、全景式研究转变，实现研究范式的整体性跃升。

　　二是服务国家战略与安全发展的现实需要。当前，世界百年未有之大变局加速演进，科技竞争成为国际竞争的核心领域，知识体系、学术话语权成为国家软实力竞争的关键内容。依托大数据、云计算、人工智能等新技术，能够显著提升政策制定、风险预警、舆情研判、公共服务的科学性、精准度与实效性，为国家重大决策提供全周期、多维度、前瞻性智力支持，助力国家治理体系和治理能力现代化。人工智能与哲学社会科学研究深度融合，是我国赢得全球学术竞争主动权的必要战略举措，有助于在未来全球知识治理变革中占据先机、引领创新。人工智能从辅助工具演进为赋能社会治理模式创新的关键驱动力，推动社会治理由经验治理向智能治理深刻转型，在社会思潮研判、复杂行为模拟、风险超前感知等方面发挥重要作用。加快构建自主可控的哲学社会科学智能研究体系，有利于精准把握社会思潮、抵御渗透干扰、牢牢掌握思想舆论主导权，切实维护国家意识形态安全和文化安全。

　　三是构建自主知识体系的内在要求。要加快构建中国哲学社会科学自主知识体系。为实现这一目标，迫切需要突破传统研究方法的局限，以技术创新带动理论创新、学术创新和方法创新。在智能计算、大数据分析、人工智能模拟等新技术的支撑下，构建中国自主知识体系拥有了更强大的技术引擎和更清晰的实现路径，为哲学社会科学创新发展注入了强劲动力。人工智能技术能够助力历史文献挖掘、文化典籍整理、实践经验总结，从海量资料中提取规律、生成知识、构建知识图谱，加快原创理论和标识性概念的产出。人机协同的新研究模式有助于解决信息过载、分析效率不高、研究样本有限等瓶颈问题，让科研人员能够将更多精力投入到思想创新、价值判断和理论建构中，全面提升知识生产的质量、效率和水平。依托智能技术开展跨时空、跨领域、跨文化的比较研究，有助于系统提炼中国经验、准确阐释中国道路、生动讲述中国故事，不断提升中国学术的国际影响力、感召力和话语权。

　　二、人工智能赋能哲学社会科学创新发展的实践路径

　　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，必须遵循学术规律、把握技术特征、立足中国实际，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。

　　一是推动研究思维从经验推理向数据驱动转变。传统哲学社会科学研究多以经验观察、抽样分析和理论推演为主要方法，在研究的广度和精度上存在一定局限。随着人工智能技术的持续突破，海量数据处理、复杂系统模拟等能力不断普及，推动研究对象从局部样本拓展到社会整体，定性研究与定量研究深度融合，相关分析与因果推断有机结合，显著增强了研究的客观性、精确性和可靠性，为系统把握经济社会运行规律、科学研判发展趋势提供了前所未有的技术条件。计算科学方法的广泛应用，正在推动哲学社会科学研究范式向更注重预测分析、虚拟仿真和系统建模的方向发展。通过大数据和人工智能技术，可以更灵敏地捕捉社会运行的复杂规律，在“假设生成—数据验证—模型修正”的闭环中不断逼近真实图景，为研究思维转型提供新的路径。新时代哲学社会科学研究必须坚持守正创新，主动拥抱数据驱动的新范式，善用人工智能新工具，推动研究理念、思维和方法全面升级，必将有力促进哲学社会科学研究提质增效，更好地服务国家治理现代化和经济社会高质量发展。

　　二是推动研究范式从人工主导向人机协同演进。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全新的范式支持。人工智能技术能够对海量非结构化、多模态研究数据进行高效处理，将其转化为规范、可比的研究资料，推动哲学社会科学研究逐步转向人机协同的新范式。在这种新型研究范式中，研究人员与智能工具各展所长、优势互补。科研人员始终专注于提出科学问题、进行研究设计、做出价值判断等创造性工作，牢牢把握研究方向与学术标准；人工智能则承担文献检索、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。人机协同范式推动研究流程更加标准化、精细化、高效化。利用大模型的预训练能力，可以形成丰富的知识储备，提升内容生成效率，有效减少重复劳动和人为偏差，提高研究的可重复性和可比性，促进学术生产更加规范严谨，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。

　　三是推动研究组织从相对封闭向开放协同转型。人工智能深度融入哲学社会科学研究，不仅改变了研究方法与范式，更推动了研究组织形态向跨领域联动、开放共享、协同创新的现代化形态转变。传统哲学社会科学研究组织多以单一学科、独立团队为主体，存在学科壁垒明显、研究力量分散、资源共享不足、创新活力不强等问题，难以适应智能时代大科学、大交叉、大协同的学术发展趋势。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，并催生了新的协同机制。智能计算平台、专题数据库、知识中心等实现了研究数据和研究工具的开放共享，使优质科研资源能够惠及更广泛的研究群体，推动研究组织向协同开放的更高层次发展。人工智能促使哲学社会科学研究组织模式不断创新，有效整合多方优势资源，促进学科深度交叉融合，逐步完善协同创新机制，拓宽开放合作格局，进一步激发哲学社会科学研究的创新活力和创造潜能。

　　三、人工智能赋能哲学社会科学创新发展的基础保障

　　推进人工智能赋能哲学社会科学创新，是一项系统性、长期性、战略性工程，必须加强顶层设计、夯实技术基础、建强人才队伍，为学术创新与范式变革提供坚实保障。

　　一是强化顶层设计与制度保障。加强人工智能赋能哲学社会科学研究的顶层设计与制度保障，是推动智能技术与哲学社会科学研究深度融合的关键。要坚持前瞻性布局与灵活性调整相结合，通过宏观规划明确总体目标、重点领域和实施路径，统筹推进重点平台建设、重大课题攻关和资源优化配置，同时保持适度的制度弹性，以适应技术快速迭代的特点。要完善制度保障体系，建立基础理论研究、基础平台建设和示范应用等项目的长期稳定投入机制，健全技术应用标准、资源共享机制、人才培养制度和成果评价体系，推动技术、人才、数据等创新要素高效流动。同时，要着力解决跨部门、跨领域协同中的体制机制障碍，构建涵盖数据、算法、伦理的全链条治理框架，确保技术创新始终在规范的轨道上服务于学术发展。科学的顶层设计引领战略方向，完善的制度保障凝聚协同合力，二者共同构建规范有序、支撑有力的发展生态，驱动人工智能与哲学社会科学研究深度融合，持续提升学术创新效能和体系化研究能力。

　　二是构建自主可控的技术支撑体系。核心技术自主可控、数据基础坚实可靠，才能打破技术依赖、防范数据风险，为学术探索提供稳定支撑。构建自主可控的技术体系，要聚焦哲学社会科学研究的实际需求，推动关键技术优化升级，形成适应研究场景的创新成果，从而减少在底层算法、核心架构与关键软硬件上对外部技术生态的依赖。数据资源的建设要坚持“建用结合、以用促建”的原则，注重数据资源的学科覆盖广度和历史纵深厚度，同时建立严格的数据质量控制与动态更新机制，规范数据采集、标注、存储、共享的全流程管理，推动优质数据有序开放、高效利用，确保数据既反映社会现实的丰富性，又经得起学术研究的严格检验。构建自主可控的技术体系与夯实数据基础，能够为哲学社会科学研究提供安全稳定、高效便捷、深度适配的智能化支撑，有效解决数字技术与哲学社会科学研究深度融合过程中的关键问题，全面赋能哲学社会科学研究范式革新，推动其向智能化、规范化的更高水平发展。

　　三是加强复合型专业人才队伍建设。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。这是推动研究范式升级、提升学术创新效能的重要支撑。通过系统化培养，复合型专业人才能够熟练运用智能工具开展学术探索，有效整合各类资源、提升创新效率。这类人才既要能够准确把握哲学社会科学研究的核心需求，又要善于运用智能技术破解研究难题；既要具备理解算法逻辑、驾驭数据工具的基本能力，又要涵养哲学社会科学的理论自觉与人文关怀。同时，要注重培养复合型人才的问题意识与价值判断能力，使其在技术辅助下始终保持对研究方向的独立把握和对研究结论的审慎思考。复合型专业人才为学术创新注入新的活力，推动哲学社会科学研究向着更加规范、高效的方向发展。