人工智能時代中國自主知識體系建構

當前，以生成式人工智能為代表的智能技術浪潮，正以前所未有的廣度與深度滲透至人類社會各領域，引發生產力與生產關系的深刻變革。習近平總書記深刻指出，“哲學社會科學是人們認識世界、改造世界的重要工具，是推動歷史發展和社會進步的重要力量”。人工智能作為這一變革的核心驅動力，與哲學社會科學的結合，超越了簡單的工具性應用，觸及研究范式、知識生產邏輯與學術生態的深層結構。這要求我們深刻理解工具理性和價值理性的辯証統一，深刻把握二者“雙向賦能、相互塑造”的內在邏輯：一方面，自覺運用人工智能這一革命性力量，為建構中國自主的知識體系提供全新動能﹔另一方面，以哲學社會科學引領人工智能的健康發展，確保其服務於中國式現代化與創造人類文明新形態的偉大實踐。

人工智能驅動哲學社會科學的深刻變革

縱觀人類文明史，每一次劃時代的技術革命，都不僅是以生產工具為代表的生產力飛躍，更是認識世界、改造世界的思維方式的深刻變革。從馬克思主義的觀點看，人工智能作為當代最活躍、最具滲透性的“一般智力”形態之一，代表著生產力的質變性突破。這種躍升必將要求並推動作為上層建筑重要組成部分的哲學社會科學，在研究預設、方法路徑、評價標准等方面，發生系統性、結構性的重塑。

拓展認知疆域，重塑研究范式。研究范式是特定學術共同體在某一歷史時期所共同遵循的基本信念、理論框架與方法規范，構成知識生產與理論建構的深層基礎。范式的轉型往往先行於知識體系的重構，並為后者提供前提性條件。因此，剖析人工智能對研究范式的影響，是理解其賦能自主知識體系建構的邏輯起點。從哲學基礎來看，人工智能重塑研究范式涵蓋本體論、認識論與方法論三個層面。在本體論范式上，人工智能推動社會實在圖景發生結構性變化，催生了新的、亟待認識的社會實在，研究對象不再局限於物理空間中的人類行為，而是擴展至人機交互、算法驅動、數據留痕等新型社會現象。在認識論范式上，人工智能通過引入數據驅動、模式識別、關聯分析等新型認知方式，使知識可以從海量數據中“涌現”出來，挑戰了“無理論不認知”的傳統信條。在方法論范式上，人工智能極大拓展了哲學社會科學的研究工具與方法譜系，計算社會科學、生成式社會模擬、自然語言處理、圖學習模型等新型研究方法迅速興起，與傳統定性、定量方法形成互補與融合。

革新認知方式，變革知識生產。知識生產是人類社會對客觀世界進行認知加工、形成系統化知識成果的創造性活動，其規模、速度與質量直接決定著知識體系的完備程度與更新能力。從歷史演進來看，傳統哲學社會科學的知識生產主要採取個體化的“手工作坊”模式，學者憑借個人學養積累，通過文獻研讀、田野調查等方式提出問題、形成觀點並著書立說，知識傳播依賴於期刊、著作與課堂，知識獲取主要發生在學術共同體內部，呈現出周期長、門檻高、受眾窄等特征。人工智能的興起正在推動知識生產向智能化、協同化、普惠性方向轉型。在知識的提出環節，人工智能極大地增強了問題發現與假設生成的能力，通過大規模文獻挖掘、學術趨勢分析和社會輿情監測，為研究者提供數據驅動的選題建議。在知識的傳播環節，人工智能利用智能推薦系統、學術知識圖譜與多語言互譯工具，實現了知識的即時推送、精准匹配與無障礙傳播。在知識的接受環節，人工智能通過提供智能摘要、知識問答、關聯推薦、交互式學習等新型接受方式，使研究者能夠快速把握知識脈絡、精准定位核心觀點，從而加速知識的內化、轉化與新知識的再生。

重構學術生態，重建評價體系。學術評價體系是對哲學社會科學研究成果、研究人才及學術機構進行價值判斷的標准與方法集合，在知識體系建構中發揮著“指揮棒”與“風向標”的關鍵作用。學術評價體系設定何為“好研究”“真問題”“高水平成果”的判斷標准，潛移默化地引導著研究者的選題方向、方法取向和價值追求，從而深刻影響著知識體系建構的路徑選擇與資源分配。在人工智能賦能下，學術評價體系呈現出三個鮮明特征。一是評價主體多元化。智能算法可以對研究成果進行自動化的規范性檢測、創新性評估和影響力測算，形成人機協同的評價模式。二是評價維度融合化。通過對海量數據的自動採集與智能分析，綜合考量研究成果的學術創新性、社會影響力、文化傳承力以及國際能見度等多個維度，為克服“以刊評文”“以數論質”的弊端提供了技術可能。三是評價過程動態化。通過實時追蹤研究進展及階段性成果，為研究者提供持續的優化建議﹔同時，評價數據可以累積形成學者的“學術成長檔案”，為人才評價提供更加立體、長時段的過程支撐。

在人工智能賦能中實現知識體系躍升

人工智能在賦能創新發展、激發范式變革的同時，也潛藏著不容忽視的風險與挑戰。例如，算法依賴可能導致研究主體性的弱化，智能生成內容的濫用可能侵蝕學術原創精神，技術門檻的差異可能加劇學術資源分配的“馬太效應”。因此，人工智能的賦能作用，必須服務於自主知識體系建構的核心目標，確保賦能行穩致遠、安全可控。從本質上來看，自主知識體系內在包含著體系化、學理化、標識化的建構標准。體系化是前提，沒有體系化，知識便是零散雜陳的碎片，難以形成理論合力﹔學理化是核心，沒有學理化，體系便是有形無神的空殼，難以具備思想深度﹔標識化是表征，沒有標識化，學理化成果便難以在國內外學術場域中產生影響。在人工智能深度介入的條件下，體系化、學理化、標識化被賦予了新的時代要求，呈現出新的發展特征。

以智鏈接，實現更加系統協同的體系化，推動知識要素從零散分布走向有機融通。一個成熟的知識體系，必須在概念、范疇、命題、理論之間建立起層次分明、相互支撐的有機聯系。在傳統語境下，體系化建設主要依賴學者的個體耕耘與學術共同體的代際積累。在人工智能條件下，要實現更高層次的體系化，必須充分發揮人工智能技術在知識整合、關聯與演進方面的獨特優勢。在知識整合方面，要利用多模態數據處理能力，對人文社科、自然科學以及中外學術資源進行大規模自動化聚合，消除信息孤島，拓展體系化的廣度。在知識關聯方面，要借助知識圖譜、語義網絡與自然語言處理技術，自動識別概念之間的邏輯聯系，推動知識要素從機械拼湊走向有機融通，提升體系化的深度。在知識演進方面，要依托動態學習與自適應能力，實時追蹤全球學術前沿，持續更新知識圖譜，增強體系化的活力。通過以智鏈接，不僅能夠有效彌補傳統體系化的固有不足，更能推動自主知識體系實現從零散分布到協同集成的根本轉變。

以數挖掘，實現更加深刻透徹的學理化，推動理論建構從經驗描述走向規律提煉。學理化是從紛繁復雜的經驗現象中提煉出具有普遍解釋力的規律、原理與范疇，這一過程就是所謂的“抽象力”。抽象力是人類特有的認知能力，它依賴於研究者的理論直覺、思辨智慧與創造性綜合。人工智能的引入並非替代研究者的理論思維，而是作為“認知伙伴”，在人機協同中拓展抽象思維的廣度與深度。一是提升規律識別的敏銳性。人工智能以其強大的數據挖掘與模式識別能力從海量政策文本、社會數據與典型案例中自動提取高頻語詞、分析潛在關聯，為研究者提供理論建構的經驗基礎，使規律發現更加敏銳、更加系統。二是強化理論驗証的嚴謹性。人工智能通過對比分析、異常檢測與因果推斷等技術，協助研究者驗証理論假設、識別邏輯謬誤、評估理論的適用范圍與邊界條件，提升學理化的科學性與嚴謹性，避免出現以點概面式的經驗主義錯誤。三是激發原創思維的創造性。人工智能可以基於已有知識進行類比推理與跨域遷移，啟發研究者提出新的分析框架與理論命題，為理論創新提供原創洞見。

以算識別，實現更加鮮明有力的標識化，推動話語傳播從被動輸出走向主動引領。標識化是自主知識體系建構的表征，核心任務是提煉和傳播一批如“全過程人民民主”“新質生產力”“人類命運共同體”等具有原創性、識別度和影響力的標識性概念。人工智能的引入，將以其獨特的運算優勢超越傳統的標識化模式，在識別、提煉、傳播三個環節實現全面革新。在概念識別上實現主動發現。人工智能依托海量文獻數據庫、典籍資源庫、政策文本庫、學術成果庫，開展全域語義檢索、關聯聚類分析、脈絡譜系梳理，高效挖掘“學術萌芽”，實現對標識性概念全覆蓋、深層次、譜系化的智能識別。在概念提煉上實現精准凝練。人工智能通過邏輯推演、跨學科關聯比對等技術，對識別出的思想元素進行歸類整合、去蕪存菁，讓概念提煉更加學理化、規范化、體系化。在概念傳播上實現精准觸達。人工智能能夠發揮智能轉譯、場景重構、精准推送等傳播優勢，對內實現學術概念向大眾話語的通俗轉化，對外進行多語種智能闡釋和跨文化語境適配，提升中國學術思想的敘事能力與傳播效能。

以中國自主知識體系引領人工智能向善發展

馬克思曾深刻警示：“技術的勝利，似乎是以道德的敗壞為代價換來的。”技術從來不是價值中立的。它誕生於特定的社會關系之中，其設計、應用與后果必然承載著設計者與使用者的價值取向、利益訴求與文化邏輯。如果缺乏正確的價值引導與制度約束，技術進步並不必然帶來社會福祉，反而可能加劇不平等、固化偏見，甚至威脅人類主體地位。因此，人工智能的健康發展，絕不能陷入“技術決定論”的迷思，需要自主知識體系為其設定價值坐標、規劃發展航道、筑牢安全屏障。

強化價值錨定，確保人工智能發展以人民為中心。人工智能向何處去？這不僅是技術問題，更是關涉發展為了誰、依靠誰的重大價值問題。習近平總書記強調：“為什麼人的問題是哲學社會科學研究的根本性、原則性問題。”這一論斷同樣為審視和規劃人工智能發展提供了根本遵循。人工智能作為社會生產的革命性力量，其研發決策、算法設計、數據應用乃至最終的社會影響，必然承載並傳導著特定的價值取向與利益偏好。倘若缺乏主動、明確的價值引領，技術邏輯可能自發地滑向資本增殖、流量至上或效率唯一的單向維度，甚至可能固化偏見、加劇不公。中國哲學社會科學自主知識體系，以馬克思主義為指導，扎根中華優秀傳統文化，立足於中國式現代化的偉大實踐，這套知識體系所凝結的關於社會公平、人的全面發展、共同富裕、人與自然和諧共生等價值理念與規律性認識，構成了中國社會的價值共識。這一價值內核應當貫穿人工智能從算法設計、數據訓練到場景應用的全過程。它要求人工智能的發展堅持以人民為中心，確保技術進步的紅利為全體人民所共享﹔符合社會主義核心價值觀，抵制技術濫用帶來的倫理失范﹔服務於中華民族偉大復興，成為建設中國式現代化的強大助力。

深化倫理建構，為人工智能發展校准准則與邊界。人工智能引發的治理難題，核心在於如何應對其模糊責任主體、挑戰既有法律框架、沖擊傳統倫理觀念的全新特性。從算法歧視的防范、數據隱私的保護，到人工智能生成物的權責界定、自主系統決策的追溯與問責，都已成為關涉社會正義、權利保障與全球治理秩序的深刻倫理與法律命題。習近平總書記指出，“要整合多學科力量，加強人工智能相關法律、倫理、社會問題研究”。這為構建適應智能時代的社會規則體系指明了方向。中國自主的知識體系必須在這一領域進行前瞻性、體系化的理論供給與規范建構。通過哲學、倫理學、法學等學科深度協同，立足中國國情與實踐，致力於將社會主義核心價值觀轉化為可操作、可審查、可問責的具體倫理准則與技術標准。通過前瞻立法研究、參與標准制定，勾勒出清晰、堅實的治理“紅線”，將“負責任的人工智能”從理念倡導落地為貫穿創新全過程的制度約束，為技術進步構筑兼顧活力與秩序、創新與安全的規則航道。

融入人文精神，為人工智能發展注入靈魂與溫度。人工智能的終極目標應是賦能於人、服務於人，促進人的全面發展，而非替代人、異化人。純粹的技術理性無法自行回答關於價值、意義與美好生活的根本問題，甚至可能因過度追求效率、標准化與可控性而加劇社會的工具化傾向。因此，人工智能的健康發展，也需要人文精神的深度介入與價值校准。文學、歷史學、藝術學等人文科學所蘊含的對生命意義的追問、對美好情感的珍視、對創造力的禮贊，是防止技術應用走向“冰冷”的溫暖底色。將中華優秀傳統文化中“天人合一”“仁者愛人”“和而不同”等智慧融入人工智能發展，能夠為其提供不同於西方工具理性至上的另一種文化基因與發展路徑。總之，通過知識體系的人文滋養，能夠引導人工智能成為豐富人類體驗、激發創造潛能、促進文化繁榮的賦能者，使其真正服務於人的全面發展與社會的文明進步。

（作者系中國人民大學黨委書記）