作者：杨斌艳（中国社会科学院新闻与传播研究所副研究员、网络信息与智能传播研究室副主任）

　　人工智能不单纯是自然科学，而是自然科学和社会科学的交融。当前，“人工智能+哲学社科学”，正在拉开一场研究范式的深刻变革帷幕。

　　深刻认识“人工智能+社科研究”的意义与必然

　　2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将“人工智能+科学技术”置于六大加快实施重点行动之首，并明确要求“创新哲学社会科学研究方法”，推动向人机协同模式转变。抓住这一历史窗口期，是我们在人工智能时代构建自主知识体系、赢得学术发展主动权的关键。

　　“人工智能+社会科学”包含双重意涵：在宏观层面，AI深度融入社会运行，必将引发社会结构、权力关系、文化伦理的系统性重构，催生全新的研究课题与理论需求，倒逼社会科学进行范式更新。在微观层面，AI作为强大的研究工具，能够处理海量、多源、非结构化的社会数据，实现对社会现象更精细的刻画、对复杂规律更深刻的洞察、对发展趋势更前瞻的模拟，从而在问题发现、假设生成、实验设计、分析验证等全链条上，为社会科学研究注入前所未有的动能，催生跨学科、探索型的前沿创新。

　　“人工智能+社会科学”研究通过对社会行为大数据的挖掘与分析，实质上是在解码民意、塑造认知、定义现实。同时，生成式人工智能（AIGC）和社交机器人的广泛应用，已经在舆论场和认知域产生深远影响。如果在此领域失语失守，将直接威胁意识形态安全和数字主权。因此，发展自主可控的“人工智能+社科”研究能力，不仅是学术问题，更是巩固壮大主流思想舆论、抵御渗透干扰、维护国家政治安全和文化安全的迫切需求。

　　当前，全球主要国家均已在该领域加紧布局。美国最新启动的“创世纪计划（Genesis Mission）”，整合国家实验室与科技巨头力量，旨在以“AI驱动科研革命”巩固其科技霸权。其影响不仅限于自然科学，将更广泛渗透至认知与社会研究领域。这场围绕“人工智能+科研”的竞赛，背后是未来几十年国家创新能力和软实力比拼的预演。我国在人工智能技术应用与市场规模上具备优势，必须将之有效转化为在“人工智能+社科”研究领域的领先优势，这是参与并引领未来全球知识治理体系变革的必然要求。

　　洞察“人工智能+社科研究”的实践探索与发展态势

　　面对战略机遇与挑战，我国学术界、产业界已开展一系列前瞻性探索，形成了多点突破、协同推进的良好态势，同时也揭示了未来的发展方向。

　　科研机构的战略布局与基础构建。中国科学院作为国家战略科技力量，发挥了先锋作用。其软件研究所率先发布系统性研究报告，厘清了“AI for Social Science”（工具视角）与“Social Science of AI”（对象视角）两大研究方向。特别是2025年12月中科院发布的“磐石·科学基础大模型”，虽首先覆盖自然科学六大领域，但其作为“人工智能+科学”操作系统的设计理念、全流程赋能科研的架构（从假设提出到规律发现），以及集成的海量文献与专业工具，为构建“社科版”基础大模型提供了至关重要的技术范式和实施路径参照。

　　高校的学科交叉与前沿研讨。北京大学、复旦大学等高校积极推动人工智能与社会科学、人文学科的交叉融合。北京大学依托国家工程实验室，组建社会学与大数据技术结合的专门团队，探索实证研究新路径。复旦大学则明确提出“AI for Social Sciences and Humanities”计划，设立跨学科论坛，旨在从学校顶层设计层面推进智能技术与人文社科的深度融合创新。这些实践表明，打破学科壁垒、建立常态化的跨学科协作机制是“人工智能+社科”落地的前提。

　　企业的技术赋能与平台探索。科大讯飞与中国科学院合作打造的“星火科研助手”平台，展示了AI在文献调研、论文研读、学术写作等环节赋能科研的实际效果。该平台虽聚焦自然科学，但其核心功能模块对社会科学研究具有极高的借鉴价值。这启示我们，“人工智能+社科”平台建设可充分吸收“人工智能+科学”领域已有成果，结合社科研究的特殊性（如语境、情境的复杂性，对价值判断的深度依赖），进行适应性改造和创新研发。

　　加快推进“人工智能+社科研究”创新发展的路径思考

　　站在新的历史起点，我们必须以高度的战略自觉和紧迫感，统筹发展与安全，走出一条具有中国特色的“人工智能+哲学社会科学”创新发展之路。

　　强化顶层设计，纳入国家创新体系整体布局。“人工智能+哲学社会科学”是大投入、持续性、高协同的攻坚克难。需加强顶层设计，推动建立协同机制，整体统筹基础研究、技术研发、平台建设、应用示范和伦理治理。建议国家层面推动建立AI技术团队与社科研究机构的可持续深度合作机制和研发联合体。鼓励国家高端智库、重点高校、科研院所与人工智能领军企业组建创新联合体，瞄准重大理论和现实问题开展有组织科研。

　　夯实基础支撑，加快建设自主可控的“社科AI”基础设施。借鉴“磐石”大模型经验，启动面向哲学社会科学研究的专用基础大模型或“操作系统”研发。重点攻克针对人文社科文本、历史典籍、多模态社会数据的深度理解、逻辑推理和价值对齐难题。建设高质量、跨学科、合规安全的哲学社会科学专题数据集和知识库，为AI训练提供“数据燃料”。推动建设国家级“社会科学智能计算平台”，开放共享算力、算法与工具。

　　聚焦重大需求，开展赋能决策与社会的示范应用。围绕国家治理现代化、经济社会发展预测、社会风险感知、文化传承与创新、国家文化安全等重大战略需求，部署一批“人工智能+社科”示范应用项目。特别是在智库研究领域，率先探索“人工智能+智库”模式，利用AI增强对海量信息的分析处理、对复杂局势的模拟推演、对政策效果的评估预判能力，提升决策服务的科学性、前瞻性和精准性。

　　前瞻风险挑战，构建贯穿全程的伦理与治理框架。坚持促进创新与防范风险相统一。在发展之初同步构建“人工智能+社科”研究伦理规范，在数据集和模型训练中高度警惕“技术的意识形态偏见”，建立制度性防范措施。加强对AIGC内容、社交机器人应用于社会研究及舆论场的监管与引导。积极参与全球人工智能治理相关议题讨论，推动构建公正合理的国际规则，贡献中国智慧和中国方案。