人机协同重塑哲学社会科学研究范式（下） | 社会科学报|人机协同重塑哲学社会科学研究范式|伦理|学术|社会科学报|算法

随着人工智能技术的迅猛发展，哲学社会科学研究范式正从传统的“主体理性主导”逐步转向“人机优势互补”的新形态。为推动人工智能技术切实转化为学术生产力，亟需构建“数据-工具-组织-伦理”四位一体、循环递进且兼具可操作性的实践路径。

作者 |浙江工商大学马克思主义学院教授郑根成

图片 |网络

[前文详见2025年12月30日头条推送]

人机协同的哲学社会科学研究实践进路

要使AI技术切实转化为哲学社会科学领域的学术生产力，需要构建行之有效的“数据-工具-组织-伦理”四位一体、循环递进且具备可操作性的实践路径。

方法论重塑：建立“理论引导-数据验证-人机共释”的混合研究闭环。人文社会科学研究的“人工智能+”模式须避免数据万能与理论空转两极化倾向，形成螺旋上升的双轮驱动。一是锚定理论。基于明确的概念框架与因果假设向人工智能提出可计算、可证伪的任务指令。例如，在研究“共同富裕”时，首先要依托发展社会学理论，从“机会平等-结果平等”维度界定概念；其次，以此为指导，借助算法抓取教育、医疗、社会保障等多源异构数据，规避盲目、无目的的数据漫游。二是数据反拨。利用大语言模型解决大规模文本、图像、时空轨迹的模式识别问题，当结果与理论预期出现偏离时，启动回环检验：是不是理论边界过于狭窄？抑或是数据存在结构性偏倚？通过可解释性模块定位关键变量，推动数据倒逼理论修正。三是人机共释。在结论阶段引入人类学批判与算法叙事的并置机制：由研究者对模型输出的因果路径进行情境化解读，AI则对学者提出的二次假设进行再模拟，形成“假设-验证-再假设”的多轮迭代。

工具链升级：打造“学科专属、开放共享、可解释”的智能工具矩阵。通用大模型能力虽强，但也时常因学科“黑话”、概念“漂移”而水土不服。要真正发挥人机协同模式的优势，则须坚持“需求牵引、学者主导、工程师支撑”的联合攻关模式，其重点在于建设三类工具。一是特定领域的知识引擎。例如建构法学领域的“条文-案例”智能匹配系统，嵌入法益衡量与类推适用规则，实现类案比对报告的快速输出；又如在哲学领域中，研究先验范畴时，可以建构概念图谱构建器，推动先验范畴及类似的概念融入当代认知架构演变的可视化呈现中，实现跨时空的思想对话。二是质性增强系统。人类学的“田野之眼”AR终端可实时标注仪式场景中的象征符号，并调用大语言模型对访谈语音进行开放编码，大幅提升语音编码的效率；社会学的“扎根理论助手”通过半自动编码树，能帮助研究者在保持理论敏感度的同时降低主观偏差。三是混合方法平台。集成因果森林、双重机器学习、反事实模拟等算法，能一键完成定量研究的混杂控制与异质性分析；同时提供“算法白箱”模块，将模型决策路径翻译为自然语言，确保非计算背景学者“看得懂、信得过、用得上”。

组织形态再造：创建“三元协作、跨界流动、开放共享”的新型科研共同体。技术落地最终还须依靠人才来落实。离开了“人”，所谓的“人机协同”本身就失去了存在的基础，但单独依靠人，也难以在当下完成一系列技术创新与应用。因此，一要构建“人工智能+”哲学社会科学交叉研究中心。中心实行“资深学者+首席工程师”的“双主任制”：资深学者负责学术方向与价值把关，首席工程师则负责技术路线与系统运维；配套设置数据科学家、伦理审计师、产品经理等岗位，形成稳定的“研究者-算法-数据”三元结构。二要打造流动型跨学科团队。以重大攻关项目为纽带，推行“双聘制”与“旋转门”机制：社科专家可到企业算法实验室挂职，工程师亦可入驻田野调查一线；通过创建“同题共答”工作坊，促动技术需求与学术灵感在对话中的即时碰撞。三要构建开放共享的学术生态。依托国家哲学社会科学文献中心，建设分级分类的数据仓和模型库；制定统一的数据描述规范、接口标准和模型卡片，实现跨机构、跨地域的无缝复现与协同创新。

伦理与质量治理：建立“透明、可信、可持续”的制度护栏。人机协同若无伦理约束，极易滑向“算法霸权”或“数据暴力”。必须把“以人民为中心”的价值立场贯穿到人机协同哲学社会科学研究的全周期。一要建立可解释性梯度。依据研究场景敏感度，将算法透明度划分为“完全白箱-局部可释-结果审计”三级梯度，分别对应政策模拟、商业咨询、舆情分析等不同应用路径，既防止出现“技术黑箱”，又避免过度披露带来安全风险。二要嵌入价值对齐机制。在模型训练阶段引入“正义过滤器”，将中国“共同富裕”指标体系编码、罗尔斯“差异原则”等作为损失函数约束项，确保输出结论与主流价值同频共振。三要实施全过程质量审计。设立“数据-模型-结论”三道质检闸门，数据入场前完成真实性、代表性、合规性审查；模型上线前通过学科专家逻辑一致性测试；结论发布前执行“人工校验+交叉验证+外部复现”三重把关，并公开披露审计报告，接受学界与社会双重监督。四要完善复合型人才培养体系。高校哲学社会科学专业应将“AI基础与应用”纳入核心课程，同步开设“数字伦理与法治”课程模块；国家级科研基金设立“跨学科博士后专项”，鼓励青年学者在“社会理论-算法原理-工程实现”之间跨界深耕，形成可持续的人才蓄水池。

文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1982期第5版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

本期责编：程鑫云