作者：陈辉 熊璋

　　推动人工智能发展并促进其健康有序发展，是国家战略和时代要求。人工智能科技的颠覆性发展与社会科学的突破性拓展必将形成双向奔赴和相互赋能的重要时代特征和趋势。

　　人工智能科学技术的迅猛发展，既是科学技术的进步，也是社会科学必须面对的重大挑战。社会科学以其对人类社会的长期研究和深刻洞察，为人工智能健康有序发展提供不可或缺的价值引领、场景校准与治理创新支撑。或者说，人工智能健康有序发展必须有自然科学、人工科学和社会科学的复合支撑。

　　一、社会科学赋能人工智能体现在价值引领与发展校准

　　首先，社会科学为人工智能注入价值观基因。人工智能技术的广泛应用，伴随着隐私泄露、算法歧视、道德失范等潜在的社会问题，社会科学是破解这些难题的核心力量。伦理学、法学等学科通过构建人工智能伦理准则与法律规范，界定技术应用边界与责任归属。当大模型涉及职业、性别等敏感议题时，暴露出技术在复杂社会伦理认知上的局限性，社会科学则为模型优化提供了伦理价值引领和发展校准方案，推动人工智能在技术迭代中坚守人文底线。社会科学要为人工智能赋予“灵魂”，通过价值引领实现技术发展与人类社会的价值对标。

　　其次，社会科学通过应用场景精准定位人工智能的社会进步需求。人工智能技术的落地效果取决于对社会需求的精准把握，而社会科学对不同领域社会规律的研究成果，为技术应用提供了场景定位与需求解析。在基层治理领域，社会学研究中的社区互动规律为智能治理平台的功能设计提供依据；在企业管理领域，管理学对组织行为的研究成果推动人工智能构建“数字孪生”员工模型，优化决策效率；在公共政策领域，政治学与行政学的研究为政策模拟系统提供了理论支撑，提升了政策制定的科学性。这种场景赋能使人工智能技术从“能力”向“价值”转化，避免了技术与社会需求的脱节。

　　再次，社会科学为人工智能的治理体系构建发展的制度保障。人工智能的快速发展对传统治理体系提出挑战，社会科学通过研究技术演进的社会影响，推动构建适配的治理框架。经济学研究人工智能对就业市场的冲击，为社会保障政策调整提供依据；法学研究聚焦算法透明性与责任认定，推动相关法律法规的完善；政治学则从全球治理视角，探讨人工智能技术的国际规则制定与跨境监管合作。社会科学的这些研究成果，构建了“技术研发、应用落地、治理规范”的闭环体系，为人工智能的可持续发展提供制度保障。

　　二、人工智能赋能社会科学：量化研究与智能化研究的双重突破

　　首先，人工智能赋能社会科学中大规模多模态数据处理，实现从量到质的突破。传统社会科学研究多依赖问卷调查、深度访谈等方式获取小样本数据，难以应对复杂社会现象的全维度解析，而人工智能具备多模态数据处理能力，可高效整合文本、图像、语音等海量非结构化数据，为研究提供近乎全样本的分析基础，涵盖跨学科文献综述、数据分析与图表生成、情感倾向研判等，将研究者从繁琐的重复事务性工作中解放出来，大幅提升研究效率。在文献研究领域，人工智能技术打破了传统文献的割裂状态，通过知识图谱构建实现文献关联与知识发现的快速迭代，用数字化技术、虚拟现实技术和人工智能构建的“数字圆明园”，为历史研究与文化遗产保护提供了全新手段。

　　其次，人工智能赋能社会科学实现“人机协同”的突破。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出推动哲学社会科学研究方法向人机协同模式转变，标志着传统“主体理性主导”的研究范式向“人机优势互补”的智能范式跃迁。这种范式变革体现在三个维度：一是突破“小样本——大推论”的结构性瓶颈，通过全量数据分析实现从局部观察到系统洞察的转变；二是实现研究效率的量级提升，如计算机视觉技术将田野调查中的微观数据收集效率从以月为单位缩短至以小时为单位；三是推动研究导向从历史诠释向未来预判转型，借助多主体建模与反事实推理，精准模拟社会现象的动态演化，为政策制定提供前瞻性支撑。社会科学研究的“实验室”成为新的研究场景，验证了人机协同研究范式的可行性与高效性。

　　再次，人工智能赋能社会科学通过交叉研究催生新兴学科增长点。人工智能与社会科学的深度融合衍生出计算社会科学、数字人文、计算法学等新兴学科，推动研究视野从单一学科向跨学科交叉延伸。在政治学领域，时序神经网络整合政策数据与舆情信息构建效果预测模型；在社会学领域，通过社交网络大数据分析虚假信息传播模式；在高风险社会议题研究中，人工智能模拟替代人类实验，有效规避了道德伦理风险，拓展了研究的可能性边界。

　　三、社会科学与人工智能相互赋能的未来趋势

　　社会科学与人工智能的相互赋能仍处于起步探索阶段，二者的融合虽已在局部领域显现价值，但在广泛融合、深度协同、跨界创新等更大范围、更高层次方面，仍蕴藏着巨大的拓展空间与发展潜力。

　　广泛融合是必然的发展趋势之一。当前两者的结合多集中于舆情分析、文本挖掘等少数热门领域，在乡村治理、文化遗产传承、公共卫生应急管理、社会保障精准施策等更多社会科学细分场景中的覆盖率和渗透度不足，大量下沉场景与特色领域的需求尚未被充分挖掘，覆盖面和适配性有待进一步提升。

　　深度协同是必然的发展趋势之二。目前仍存在“单向赋能”的失衡状态：人工智能多作为工具辅助社会科学完成数据处理、规律总结等基础工作，而社会科学所蕴含的价值导向、伦理准则、人文关怀对人工智能技术研发的引领作用尚未充分发挥，人机协同的研究范式与合作机制仍需完善。

　　跨界创新是必然的发展趋势之三。“人工智能+”一个学科一个领域已被关注，但以人工智能为媒介或桥梁，更多交叉学科的创新式发展和突破式发展空间很大。重构系统的交叉学科创新生态，支撑复杂社会科学问题的深度破解，探索中国特色社会科学高质量发展道路是重要任务，同时将涌现一批跨学科的创新人才队伍。

　　在社会科学研究与人工智能相互赋能这一过程中，我们既要充分发挥人工智能科学技术的优势，推动社会科学研究创新突破，也要坚守社会科学的人文初心，引导人工智能技术向善发展。唯有实现技术理性与人文理性的平衡共生，才能让相互赋能的成果真正服务于人类社会的进步与发展，共创数字文明的美好未来。

　　（作者陈辉系北京航空航天大学副研究员，熊璋系北京航空航天大学教授）