人工智能和社会科学研究

人工智能属于通用目的技术,不仅能够引发产业变革,而且能够催生新科学研究范式。随着以生成式人工智能为代表的通用人工智能的发展,人工智能的应用成为社会科学研究范式创新的前沿。数据的高维度、编程语言的强结构性和长程关联性、以参数形式表征的隐式知识库和预训练的结构重整带来新知识和模式发现,为社会科学研究创造出新的发展空间。同时,数据隐私、价值观和研究结论的“黑箱”化带来了人工智能在社会科学应用中的新挑战。如何把大模型的知识发现和基于研究者实践经验的探索式研究相结合,形成人机共生演进的知识生产方式,是社会科学研究中人工智能应用的方向。     

生成式人工智能为新文科建设带来的机遇与挑战

生成式人工智能的快速发展正深刻改变着高等教育,也为新文科建设带来了巨大的机遇和挑战。在教育领域,生成式人工智能将引发教育格局、教育目标、教育理念、教学方法、教学内容等的巨大变革;在科研方面,生成式人工智能将对未来的学术范式、研究方法、研究问题以及具体研究工作的开展带来创新。但是,生成式人工智能在生成内容的准确性、生成方式的合法性以及技术应用造成的依赖性等方面存在风险。尽管还有很多弊端,但不可否认的是生成式人工智能与新文科建设深度融合的时代已经到来。哲学社会科学工作者应以友好而谨慎的态度充分合理地利用新技术,从文科学生的培养方案、教学主体的素养提升、学科建设的交叉融合和技术规范的合理完善等方面助推人工智能与新文科建设的深度融合。既要学习接受新技术和新问题,也要谨防新风险和新挑战。     

中国研究本土化的由来及其挑战

在中国研究上,海外学者率先采用现代社会科学的模型、理论和方法进行研究,他们的研究具有很强的学术意义和现实意义。但是,西方研究者无论是在研究框架和分析模式上,还是在研究问题的选取、价值观和研究方法上,都存在着难以克服的障碍,这是中国研究应当本土化的重要原因。尽管中国研究本土化也面临研究者自身知识和价值观的问题、理论和方法的问题,但中国本土研究者具有语言、文化和研究资料等方面的优势,改革开放以来的转型和发展也为中国研究提供了丰富素材。     

社会学研究中的中层理论关心

本文赞成在一般方法论、研究策略、以及写作技法等多个层面上,同时关注和讨论社会科学方法问题,并且着重讨论了在当前中国社会学研究、农村社会研究中如何运用默顿所说的“中层理论”,包括其含义与可行性等等。作者认为,在社会研究中恰当地关心中层理论,不仅可以有效防止社会科学研究的巫术化倾向,而且有助于缓解五种紧张,即经验研究与理论研究之间的紧张,外来理论与本土化之间的紧张,全域性理论与地方性知识之间的紧张,社会科学知识的有效性与它的可更新性、开放性之间的紧张,社会科学研究者的良知与科学态度之间的紧张。     

ChatGPT类生成式人工智能的意识形态风险及其防控策略

面对人工智能技术的重大突破,尤其是ChatGPT等新一代人工智能在社会生活各个领域的广泛应用,审视、预判和防范ChatGPT类生成式人工智能的意识形态风险成为一个重要的理论课题。ChatGPT类生成式人工智能环境下的意识形态传播具有可塑性、可量化性、个性化和精准预测性等特点。ChatGPT类生成式人工智能介入意识形态传播的技术路径体现在技术与思想的耦合、预测性的算法推荐、个性化的话语创设和赋权性的网络传播等方面。ChatGPT类生成式人工智能介入意识形态传播会带来算法歧视、数据失真、算法监控和算法反噬等潜在的风险。应通过统筹科技伦理规制算法推荐、设计主流意识形态驾驭算法、协调传播主体与客体的价值需求、强化大数据技术检测与治理等,加强对ChatGPT类生成式人工智能意识形态风险的防控。     

生成式人工智能与知识生产新形态——关于三阶知识生产的探析

知识生产是智能时代人类的“主业”，以ChatGPT为代表的生成式人工智能正在深度地介入和改变人类知识生产的方式和内涵，使得“三阶知识生产”在既有一阶和二阶知识生产的基础上走向前台。三阶知识生产开辟了文本自动生成和人机对话等智能交互的新方式，可以对人在知识生产中提升效率以及获取灵感等提供强大的帮助，还可以取代人的一些传统的二阶知识生产活动，并为提升一阶知识生产能力拓展了新的路径。通过三阶知识来定位生成式人工智能的认识论功能，有助于合理地评价以ChatGPT为代表的知识生产新工具的价值和意义。     

ChatGPT赋能智慧法院建设:机遇、挑战和规制

ChatGPT类生成式人工智能在海量的数据、优质的算法与强大的算力支撑下能够实现多项技术赋能。但ChatGPT类生成式人工智能是否能够适用到智慧司法领域,以及在何种程度上将其嵌入,尤其是该项技术在赋能智慧法院建设过程中的边界如何,这对于深层次建设智慧法院具有重要的前提性意义。ChatGPT类生成式人工智能技术通过审判活动的智能化运用,可促进可视正义的实现;通过诉讼服务的可及性,可实现司法为民理念;通过公平与效率的动态平衡,可实现能动司法目标。然而,ChatGPT类生成式人工智能在带来上述诸多技术红利的同时,也引发了一系列新的风险,具体可以划分为由数据“幻觉性”引发的一般风险、由技术垄断性导致的重要风险以及由数据不可控产生的核心风险。对这些风险,应根据不同的风险特征采取相应的规制路径:可以通过对训练数据库的标准化构建以实现数据的“幻觉性”规制,通过辅助性原则的引入而实现技术规制,通过对服务提供者科加义务以实现对数据不可控的数据规制。即运用数据“幻觉性”规制、技术规制与数据规制,实现对ChatGPT类生成式人工智能技术嵌入的一般风险、重要风险与核心风险的防范,以期完成ChatGPT类生成式人工智能技术嵌入智慧法庭建设的风险最小化与技术赋能最大化,最终实现该项技术高质量赋能智慧法院建设。     

推动社会科学理论创新的方法论反思

社会科学理论创新依赖于正确的、不断发展的方法论。目前,在我国大量社会科学研究领域中,研究者所遵循的方法论原则出现了一定的偏差,在研究范式采用上存在一些缺陷,在研究方法上具有过度定量化的倾向。文章认为,要进行社会科学理论创新,必须在方法论上坚持客观性原则、问题导向原则、发展原则和特殊性原则,并进行研究范式的转换和研究方法的创新。     

生成式人工智能赋能思想政治教育的价值、问题与对策

以ChatGPT为代表的生成式人工智能赋能思想政治教育是当前网络思想政治教育研究的前沿和热点。生成式人工智能作为科技工具嵌入思想政治教育,能够让教育者更加高效、系统地认识教育客体,使教育内容更加契合个性化、隐性化的目标,让教育方法更加注重过程性、具备前瞻性。然而,思想政治教育的重点是做“人”的工作,过度倚重人工智能可能会削弱思想政治教育的方向原则、求实原则和示范原则,进而影响思想政治教育主流价值传播、学生实事求是精神培养以及师生间思想交流和情感沟通。基于此,为适应生成式人工智能对思想政治教育带来的变革,促进二者深度融合发展,需要提升人机协同能力,强化思想政治教育主流价值引导;强化“把关人”角色,构建文明、规范的数字世界;注重思想政治教育的人文关怀,不仅要教育人更要培养人。     

媒介即模型：“人—ChatGPT”共生自主系统的智能涌现

以大型语言模型(LLMs)为代表的生成式人工智能的出现在物质技术、内容模态、组织制度与媒介性四个面向上对当前的媒介理论构成了挑战。在海德格尔的“媒介即语言”、曼诺维奇的“媒介即软件”的基础上，大型语言模型之后的媒介理论变革可以进一步通过“媒介即模型”来阐明。在人工智能的语境中，“媒介即模型”意味着一切软件都会被接入大模型进行改造。这一观点为媒介理论注入了面向机器学习时代的新解释力。在“媒介即模型”的理论视野下，所有人类行动者都参与到了一个共同信息库的编码之中，并和其他过去的、同时的，或将来的交流行动者共同塑造一个共享的社会信息系统。作为现代社会中最具影响力的知识生产制度之一，媒介系统与社会系统之间的关系范式也将从内容模态对现实世界的知识表征，转向语言模型对现实世界的计算生成。从更一般的社会科学知识论层面来看，“人—模型”之间相互叠加增强的交互方式预示了“人—模型”共生自主系统的崛起，并进一步涌现出群体智能，这是理解生成式人工智能时代社会认识论转型的关键。     

文化主体性与生成式人工智能的价值导向干预

生成式人工智能通过对海量互联网数据的深度学习来生产信息,不可避免地带有数据提供主体所在时空的文化观念,因此,其生成的内容具有时空上的局限性和动态演化的特征。以大型语言模型ChatGPT和文心一言为比较研究对象,通过对真实的种族争议案例进行内容生成测试实验,从文化主体性角度探讨基于不同时空语料的生成式人工智能平台的价值观差异。结果表明,基于中文训练的文心一言语言模型并未展示出与ChatGPT明显区分的当代中国公众所持有的文化主体意识。该现象与自21世纪初开始积累的中文互联网语料的文化主体性时间演化特征相关。据此提出,通过对语言模型语料库进行时间轴加权或复制训练以调整“时空折叠”,能够对生成式人工智能平台的价值观导向进行干预。     

生成式人工智能介入知识生产的功用探析——借助ChatGPT和“文心一言”探究数字劳动的体验

ChatGPT和“文心一言”作为生成式人工智能的新产品，造就了人机合作进行知识生产（尤其是学术研究）的新形式。以探究数字劳动的含义为例，以人机问答的方式获得机器智能提供的答案，这展现了ChatGPT和“文心一言”可以辅助人进行学术研究的新功用，从而形成人机合作的知识生产新模式。在这种模式中，机器智能在提供资源的概括和简单的文本生成方面对人的知识生产提供高效的帮助，并通过人机问答的互动使这种帮助更具针对性和时效性。通过对机器生成内容的具体考察，深入体验这两款生成式人工智能新产品的实际使用，也可以发现其明显的不足和局限，尤其体现在：由于受限于训练数据集和能够进入的学术资源数据库，其归纳既有知识成果的全面性和准确性与人的要求还有较大的差距，更不能替代人去进行原创性的知识创新。鉴于此，需要理性地看待智能机器为人类的知识生产所能起到的功用，既要前瞻性预测这一新型的人机协同方式对人类未来知识生产走向的巨大影响和积极意义，也要根据现阶段生成式人工智能的工作机制，发挥好人在使用提示词等方面的作用，通过人的积极作为来调动智能辅助系统的潜能，在人机之间既有合理的分工又有融洽的互补式合作，来助力学术研究型知识生产活动的开展，并对人作为知识生产的主体始终保持足够的警醒。     

生成式人工智能与数字劳动的相互关联——以ChatGPT为例

生成式人工智能和数字劳动之间具有相互建构的双向关联性。以ChatGPT为代表的生成式人工智能作为数字劳动的新产物，是包括专业人员和非专业人员多方面的数字劳动协同创构的成果，它一经出现，就成为数字劳动的新工具或新平台，形成“生成式人工智能介导的数字劳动”,使数字劳动具有了自动高效、人机互动、更加个性和人性化、更富拓展性和创造性等新特征，以至于革命性地建构了数字劳动新形态。生成式人工智能同时也给数字劳动带来了内容过载、数字鸿沟、机器换人等新挑战，需要在积极应对这些挑战中合理而有效地使用这一新型的数字劳动工具，以维持人类数字劳动的健康和可持续的发展。     

论社会科学研究走向社会化的途径

社会科学的使命是认识世界和改造世界,而社会科学研究的社会化则是实现这个使命的重要前提。对此,社会科学的研究者和科研管理者近年曾做过有益的探讨,且取得了较为一致的认识,但在如何走向社会化的具体途径上,研究得还不多不深。本文从社会科学研究走向社会化的理论与现实基础、关键环节、保证措施等方面,提出了新的见解。     

人工智能推动舆论生态转型及其治理进路

以人工智能为代表的数字技术推动了网络舆论环境的生态化转型,使得网络舆论热点的酝酿、发展与爆发环节发生了结构性的变化,进而为智能媒体时代个体的信息接受与观点表达设置了新的“技术—文化逻辑”。具体而言,生成式人工智能技术借由自动化信息生产、精准化算法推荐与情感化交互对话呼应了网络舆论在场景、主体与内容等维度上的发展趋势,在任务型知识生产与辅助型角色层面为网络舆论研究理论带来了新的想象空间。利用人工智能技术进行舆论治理,须满足两个前置条件:确立技术向善的价值立场;科学把握人工智能时代的舆论生成、演化规律。     

社会资本理论的兴起:发展经济学研究的一个新思路

在理论发展史上,有时一个新概念的提出,往往会引起理论体系和研究方法的创新和突破。“社会资本”即是如此。近年来,社会资本理论已成为我国社会科学研究领域的焦点和热点,给理论和学术的繁荣增添了新的动力和活力。20世纪90年代以来,社会资本理论被引入到发展经济学研究领域,从而把发展经济学的演进,从“计划至关重要”到“市场至关重要”再到“制度至关重要”,推进到一个新的阶段———“社会关系至关重要”。研究者普遍认为:降低信息搜集成本、交易成本和法律实施成本,产生溢出效应,促进资源的节约和配置效率的提高,是社会资本理论对经济发展的主要贡献。本期“学子语类”(笔谈)刊登的三篇文章,虽然是从不同的视域来分析社会资本与经济发展的相关问题,但都传达了“社会关系至关重要”、提高社会资本水平有助于促进人们之间的密切合作、促进市场经济体制的完善、构建社会主义和谐社会的要义。我们期望学界对社会资本与经济发展的研究取得新的更大的进展。     

从“政治发展”到“民主化”——比较政治学视域下的区域研究

“民主发展”是比较政治学视域下的一个重要研究领域,以所谓“第三波民主化”浪潮为分界点,可将研究历程分为“政治发展”和“民主化”两个阶段。在“政治发展”理论范式下,研究问题为发展中国家如何实现现代化。研究者将政治行为体二分为发达国家和发展中国家,致力于得到一般性的研究命题,并未考虑到发展中国家的内部发展差异,但是民主化的区域性研究思路已经初步显现。在“民主化”理论范式下,研究问题为非民主政体国家如何进行民主转型和民主巩固。近年来,研究者们则在后发国家转型前政体的区域性差异,以及民主化的区域特征和地区性限制方面投入了更多关注。虽然两大理论范式都使用区域性研究方法,但是研究目标和侧重点方面的差异却导致两者在一定程度上处于分割状态。为了确保学术发展的延续性,应考虑如何在两者之间建立联系,这是比较政治学研究应进一步注意的方向。     

一部关于经济演化理论研究的力作--盛昭瀚、蒋德鹏《演化经济学》

南京大学盛昭瀚教授承担的省社科基金“十五”重点项目“经济制度演化的理论和方法研究”,最终研究成果《演化经济学》(上海三联书店,2002年4月),入选2003年江苏省第八届哲学社会科学优秀成果二等奖。该成果介绍了该领域重要的基本理论,集成了研究者近年在该领域主要的学术研究     

风险防范视阈下生成式人工智能数据安全的治理路径——以GPT类模型为例

多模态大模型GPT-4的发布预示着人工智能生成式技术迎来了从弱人工智能跨入强人工智能的临界点,但技术进步与技术风险是相伴而生的。随着GPT-4数据容量的快速积累,数据质量、算力不断提高,知识产权侵权、生产虚假信息、数据歧视等风险与日俱增,对ChatGPT类模型的数据风险治理迫在眉睫。文章基于对生成式人工智能在数据安全领域的风险分析,比较GPT类模型数据的输入、访问以及内容生成等数据运行的风险及其特征,提出从数据源头、内部运行到数据生成的全链条风险防范机制,具体包括：构建保障数据源头“清澈”的“净水器”式合规技术;维护模型内部数据运行“可信根”监管的自治原则;构建国际协同联动式数据治理的协作框架等风险治理路径。     

江西社会科学研究 亟待出精品上位次

江西社会科学研究亟待出精品上位次省委副书记钟起煌同志多次在理论工作会议和学术研讨会议上反复强调：江西社会科学研究要“出精品、出人才、上位次”。如何上位次？上位次的标准是什么？这是每个社科工作者面临的重大课题，也是世纪之交赋予我们的历史使命。十一届三中...