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生成式人工智能為社科研究開辟新路徑

2025-06-17 來源：社科院專刊總第774期作者：任麗梅

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　　◇任麗梅（馬克思主義研究院）

　　哲學社會科學的研究雖在流派、發展階段等方面存在差異，但研究的起點始終是問題，核心目標在于提供實用的解決方案以指導現實實踐。在復雜且系統的研究過程中，研究者通常會運用文獻綜述、研究設計、資料數據收集、數據分析與邏輯推演等方法，致力于發現問題、剖析問題并解決問題。然而，在當下數據與知識呈爆炸式增長的時代，傳統哲學社會科學研究陷入認知困境，亟須借助新工具與新方法革新研究方式，進而實現研究范式的創新突破。

　　以文獻整理環節為例，在收集和整理大量已有文獻資料、調查檔案、歷史記錄等信息數據時，傳統人工處理方式不僅耗費大量時間與精力，還容易出現信息不全面、存在認知偏差等問題。在此背景下，生成式人工智能支持的新型系統性文獻綜述法應運而生。該方法集成學術數據庫、搜索引擎等工具，能夠對海量學術資源進行自動化分析與歸納，可快速、精準檢索與研究主題相關的文獻資料，并完成基礎性的篩選、分類和整理工作。這不僅有助于研究者總結經驗、挖掘問題，增強研究選題的準確性與深度，還能大幅節省信息收集整理所需的時間和精力成本。在技術層面，這種方法基于知識創新機制，通過解讀文獻構建知識間的聯系，從而探尋知識的本質；在結果層面，它既能有效避免盲目查找文獻的低效問題，又能確保在既定標準下全面覆蓋所需資料。

　　當然，生成式人工智能正以技術賦能的方式，為哲學社會科學研究突破傳統局限、邁向創新發展開辟新路徑，但在實際應用中，關于這一技術的局限性也需要注意。

責任編輯：班曉悅（報紙）齊澤垚（網絡）