摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，其对哲学社会科学研究的影响日益深远。本文深入探讨人工智能在哲学社会科学研究中的赋能路径与应用实践，分析了人工智能驱动研究范式转变、提升研究效率与创新能力等方面的作用。同时，也对人工智能应用带来的挑战进行了剖析，并提出相应应对策略，旨在为推动哲学社会科学研究在人工智能时代的高质量发展提供有益参考。

关键词：人工智能；哲学社会科学；研究范式；应用挑战

在当今数字化时代，人工智能（AI）技术如汹涌浪潮，席卷了诸多领域，哲学社会科学研究也未能置身事外。AI 凭借其强大的数据处理能力、高效的信息检索与分析功能以及独特的模拟预测优势，正逐步改变着哲学社会科学研究的格局。哲学社会科学作为人类认识世界、理解社会以及探索人类行为与思想规律的重要学科领域，其研究成果对于社会发展、政策制定以及文化传承具有不可替代的价值。借助 AI 技术，哲学社会科学研究有望突破传统研究方法的局限，开辟新的研究路径，提升研究的深度与广度，从而更好地应对复杂多变的社会现象与问题。

一、人工智能赋能哲学社会科学研究的路径

人工智能赋能哲学社会科学研究，首要体现为驱动研究范式革新。传统研究长期受限于人工处理海量非结构化材料的能力，多模态数据（文本、图片、音视频等）在采集整理中常因人工筛选导致信息流失，而 AI 可在研究者设定的框架下，高效识别、关联跨时空跨媒介的大规模材料，将多模态数据转化为可比较的指标，推动研究从经验素材驱动的传统范式，转向 “人机协同” 新范式 —— 研究者把控价值判断与问题方向，AI处理庞杂数据，让结论更稳健，例如历史研究中 AI 可挖掘古籍文本里被忽视的事件关联，助力构建全面历史图景[1]。

其次，AI 能显著提升研究效率。在研究初期，AI 文献检索工具可依据主题从海量学术资源中精准筛选文献，结合自然语言处理技术生成初步综述框架，节省时间并保障综述的全面性与时效性，如经济学研究中 AI 可快速梳理全球相关最新文献的观点、方法与未解决问题；在数据环节，AI 通过网络爬虫自动收集网站、社交媒体数据，借助数据挖掘算法完成复杂数据集的清洗、分类与标注，像社会学调查中 AI 可快速录入分析问卷数据，用聚类算法识别群体特征，为后续研究奠定基础。

此外，AI 还助力创新研究方法。一方面，利用大模型驱动 “代理” 群体开展社会模拟，研究者将人抽象为有目标与规则意识的行动者，设定边界后让 AI 进行大规模情景推演，如公共政策研究中模拟不同政策下社会群体反应，预测实施效果以降低试错成本。

二、人工智能在哲学社会科学研究中的应用案例

2.1 经济学领域

在经济政策评估方面，AI 发挥了重要作用。研究团队利用 AI 技术构建经济模型，模拟不同经济政策（如税收政策调整、货币政策变动）对宏观经济指标（如 GDP 增长、通货膨胀率、失业率）的影响。通过对大量历史数据和实时经济数据的学习与分析，AI 模型能够预测政策实施后的经济走势，为政府制定科学合理的经济政策提供有力支持。如在评估某地区产业扶持政策效果时，AI 模型通过分析企业生产数据、市场交易数据等，准确评估政策对产业结构优化、企业创新能力提升等方面的作用，为后续政策调整提供依据。

2.2 社会学领域

在社会舆情分析中，AI 被广泛应用。社交媒体平台产生海量用户数据，AI 通过自然语言处理技术对社交媒体文本进行情感分析、主题分类等处理，实时监测社会舆情动态。例如，在研究公众对某一社会热点事件的态度时，AI 可快速分析相关话题下的大量评论，识别不同群体的观点倾向、情绪变化，帮助研究者了解社会舆论走向，为社会治理提供参考。同时，AI 还可用于社会网络分析，通过对社交关系数据的挖掘，揭示社会群体的结构特征、信息传播路径等，为社会学研究提供新视角[2]。

2.3 历史学领域

AI 在历史文献研究中展现出独特优势。对于古老的历史文献，常存在文字模糊、破损等问题，AI 图像识别技术可对文献图像进行修复与识别，提高文献可读性。同时，利用 AI 的文本分析技术，可对大量历史文献进行关键词提取、语义分析，挖掘历史事

件间的联系与演变规律。如在研究某一历史时期的政治制度变迁时，AI 通过分析该时期的诏书、奏折等文献，梳理政治权力的转移路径、政策决策过程，为深入理解历史发展提供新线索。

三、人工智能应用于哲学社会科学研究面临的挑战与应对策略

3.1 面临的挑战

3.1.1 数据质量与隐私问题

AI 依赖大量数据进行学习与分析，数据质量直接影响研究结果准确性。哲学社会科学研究数据来源广泛，部分数据可能存在错误、缺失、偏差等问题。同时，数据收集过程中涉及个人隐私、知识产权等问题。若将包含受访者个人信息的资料输入 AI，可能造成信息安全隐患和隐私权侵害；AI 生成的研究资料也可能因拼接大量数据集，难以避免抄袭、剽窃等学术不端行为。

3.1.2 AI 的局限性与 “幻觉” 问题

尽管 AI 技术发展迅速，但它在理解人类语言背后的目的、动机以及深层意义建构、价值判断、伦理推理等方面存在根本性局限。受数据集偏差、模型训练方式以及过度拟合等因素影响，AI 对数据的处理可能产生错误或不符合实际的结果，即所谓 “AI 幻觉”。在医疗研究中，曾出现 AI 反馈的肾脏病学文献存在虚假信息的情况，若将此类错误信息应用于哲学社会科学研究，可能误导研究方向。

3.2 应对策略

3.2.1 加强数据管理与质量控制

建立严格的数据收集、审核与管理制度，确保数据的准确性、完整性与可靠性。在数据收集阶段，明确数据来源与用途，遵循相关法律法规，保护数据提供者的隐私与权益。对收集到的数据进行多轮清洗、验证，利用数据挖掘技术检测数据异常值与偏差，提高数据质量。同时，加强对数据使用的监管，防止数据滥用与学术不端行为。

3.2.2 提升对 AI 技术的理解与应用能力

研究者应深入学习 AI 技术原理、应用方法及其局限性，避免盲目依赖 AI 结果。在使用 AI 进行研究时，结合专业知识对 AI 输出结果进行批判性分析与验证。针对“AI 幻觉” 问题，可采用多种 AI 模型对比分析、结合实际案例验证等方式，提高研究结果的可信度。同时，鼓励跨学科合作，哲学社会科学研究者与计算机科学、数据科学等领域专家共同合作，优化 AI 模型在哲学社会科学研究中的应用[3]。

结语

人工智能给哲学社会科学研究创造了前所未有的契机，借助革新研究范式、提高研究效率、推动研究方法创新等途径，为其研究增添新活力，推动其朝着更深入的方向发展，多领域如经济学、社会学、历史学中的应用实践也证实了 AI 具备的巨大潜力。AI 应用期间还面临着数据质量与隐私、技术瓶颈以及道德伦理等大量挑战，运用加强数据管控、提升研究者技术水平以及确立伦理规范等应对办法，可有效应对这些挑战，更充分发挥AI 对哲学社会科学研究的赋能功效，AI 技术不断发展成熟，哲学社会科学研究要积极应对这一技术变革，达成人机协同创新，为解决复杂社会问题、推动社会进步产出更具价值研究成果，开辟哲学社会科学研究新境界。

参考文献

[1] 赵涵, 鲁俊群. 以新文科回应智能革命的伦理挑战[N]. 中国社会科学报,2023-12-05(008).

[2]储舒婷,姜澎.“AI+”为人文社科研究带来全新范式[N].文汇报,2023-10-27(007).

[3]朝乐门.人工智能治理框架及其人文社会科学研究问题分析[J].情报资料工作,2022,43(05):6-15.