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站在巨人肩膀上的初学者:社会科学研究中的生成式人工智能
作者姓名:胡安宁  周森
作者单位:1. 复旦大学社会学系;2. 浙江师范大学教师教育学院
基金项目:国家社会科学基金项目“社会团结的文化基础研究”(22VRC140)的阶段性成果;
摘    要:如何利用生成式人工智能助力社会科学研究是近期社会科学研究者们共同关心的重要议题之一。在此背景下,从一般社会科学研究的实践需求出发,通过具体的实例考察生成式人工智能在社会科学研究的理论、方法和研究偏误三个方面的具体表现。生成式人工智能对于总结和复现现有资料具有很大的优势,以其强大算力来预处理海量在线资料,可以帮助研究者节省信息搜索的时间成本和精力成本。但是,生成式人工智能难以对既有理论进行“阅读”后的“理解”,同时亦不擅长进行方法层面的优劣对比和新分析工具的开发。此外,在生成内容上也表现出明显的偏见或者误差。背靠人类既有资料积累的生成式人工智能可谓站在巨人肩膀上,但由于其本身缺乏成熟的能动创新能力,生成式人工智能在学术研究的意义上仍然是一位“初学者”。如何引导和培养这位“初学者”,是社会科学研究者需要思考和完成的任务。

关 键 词:生成式人工智能  社会科学研究  偏差  代码
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