黨的十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視哲學(xué)社會科學(xué)，大力推動哲學(xué)社會科學(xué)繁榮發(fā)展，中國自主知識體系建設(shè)取得顯著進(jìn)展。黨的二十屆四中全會通過的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十五個五年規(guī)劃的建議》明確指出，“以人工智能引領(lǐng)科研范式變革”。我們要深刻領(lǐng)會、認(rèn)真落實、科學(xué)把握人工智能引領(lǐng)科研范式變革的理論邏輯與實踐路徑，加速構(gòu)建中國哲學(xué)社會科學(xué)自主知識體系。
人工智能引領(lǐng)科研范式變革的理論邏輯
人工智能正在重塑科學(xué)發(fā)現(xiàn)、科研生產(chǎn)和科研治理方式，推動科學(xué)研究更加高效、精準(zhǔn)、協(xié)同，為科學(xué)創(chuàng)新提供強大動力。
第一，人工智能重塑科學(xué)發(fā)現(xiàn)方式。傳統(tǒng)實驗科學(xué)范式基于自然現(xiàn)象觀察和可復(fù)制的實驗產(chǎn)生經(jīng)驗規(guī)律；理論范式則提出研究假設(shè)，再通過系統(tǒng)的邏輯推理和數(shù)學(xué)分析發(fā)展理論。人工智能正在改變科學(xué)發(fā)現(xiàn)路徑，不僅能夠基于海量數(shù)據(jù)實現(xiàn)模式識別、變量關(guān)聯(lián)分析以及理論生成，還能夠推動科學(xué)實驗從物理實驗走向智能模擬，提高科研創(chuàng)新的廣度與深度。
第二，人工智能重塑科研生產(chǎn)方式。人工智能正在優(yōu)化傳統(tǒng)科研流程，不僅能夠提高文獻(xiàn)分析、數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、實驗設(shè)計、論文撰寫等科研生產(chǎn)環(huán)節(jié)的效率，還能夠促進(jìn)自動化實驗設(shè)計與執(zhí)行，優(yōu)化實驗工作流程，降低科研創(chuàng)新成本。
第三，人工智能推動科研治理變革。人工智能正在變革科研組織結(jié)構(gòu)，推動科研組織方式從分散走向協(xié)同，使跨學(xué)科、跨機構(gòu)、跨區(qū)域科研合作更加高效。人工智能還在推動跨學(xué)科融合，通過跨領(lǐng)域整合數(shù)據(jù)和知識，打破學(xué)術(shù)壁壘，催生諸如計算生物學(xué)、量子機器學(xué)習(xí)和數(shù)字人文等新興學(xué)科。
人工智能賦能自主知識體系構(gòu)建
人工智能推動理論生成方式、研究工作體系、知識組織方式發(fā)生深刻變革，是哲學(xué)社會科學(xué)理論創(chuàng)新的強大驅(qū)動力，也是中國哲學(xué)社會科學(xué)自主知識體系構(gòu)建的重要加速器。
第一，人工智能賦能中國哲學(xué)社會科學(xué)自主知識生成。構(gòu)建中國哲學(xué)社會科學(xué)自主知識體系，必須深深扎根于悠久的文化思想、制度實踐和社會經(jīng)驗之中。傳統(tǒng)科研范式下的理論發(fā)現(xiàn)需要長時間的資料積累和經(jīng)驗觀察。人工智能引入新的方式整理歷史典籍、分析史實資料、挖掘經(jīng)驗事實，從海量歷史文本和實踐材料中提取知識，形成更加可視化的知識圖譜，推動理論創(chuàng)新與理論生成。
第二，人工智能賦能中國哲學(xué)社會科學(xué)自主知識生產(chǎn)。哲學(xué)社會科學(xué)自主知識體系構(gòu)建依賴研究者的資料閱讀能力、資料梳理能力和邏輯推理能力，具有高投入、長周期等特征。人工智能推動傳統(tǒng)研究流程系統(tǒng)性優(yōu)化，大模型能夠在短時間內(nèi)完成對海量文獻(xiàn)的閱讀與歸納，高效整合歷史資料與政策文本數(shù)據(jù)，提升自主知識體系構(gòu)建的速度與效率。
第三，人工智能賦能中國哲學(xué)社會科學(xué)自主知識管理。人工智能通過跨學(xué)科知識讀取、跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)整合和跨體系邏輯分析，推動打破學(xué)術(shù)壁壘，拓展學(xué)科邊界。通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺、知識平臺和協(xié)同平臺，推動資源整合與組織聯(lián)動，為構(gòu)建自主知識體系提供更強的知識生產(chǎn)能力和集聚能力。
人工智能引領(lǐng)科研范式變革的實踐路徑
以人工智能引領(lǐng)科研范式變革、推動構(gòu)建中國哲學(xué)社會科學(xué)自主知識體系，需要統(tǒng)籌推進(jìn)技術(shù)能力、數(shù)據(jù)能力與制度能力，強化人工智能技術(shù)攻關(guān)，加大高質(zhì)量數(shù)據(jù)集供給，持續(xù)深化科技體制改革。
第一，強化人工智能技術(shù)攻關(guān)。一是加大科研支持力度。通過國家重點研發(fā)計劃、國家科技重大專項等推進(jìn)關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)與攻關(guān)，加強智能大數(shù)據(jù)、跨媒體感知計算、人機混合智能、群體智能、自主協(xié)同與決策等領(lǐng)域研究，布局高級機器學(xué)習(xí)、類腦智能計算、量子智能計算等前沿領(lǐng)域研究；通過專項資金、科研補貼等支持計算機視覺、自然語言處理、人機交互、多模態(tài)等算法研發(fā)，支持自主開源人工智能框架研發(fā)；鼓勵社會資本按照市場化原則設(shè)立投資基金，支持人工智能企業(yè)，尤其是初創(chuàng)企業(yè)和中小企業(yè)。二是構(gòu)建人工智能創(chuàng)新生態(tài)。建立國家級人工智能算法開源平臺，完善開源開放生態(tài)系統(tǒng)，推動基礎(chǔ)模型、算法和數(shù)據(jù)資源共享與開放；引導(dǎo)軟硬件廠商間協(xié)同創(chuàng)新及與開源模型國產(chǎn)化適配，形成技術(shù)領(lǐng)先、自主可靠、良性發(fā)展的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)體系；強化企業(yè)科技創(chuàng)新主體地位，支持企業(yè)研發(fā)自主可控的人工智能技術(shù)和產(chǎn)品，支持企業(yè)依托高校、科研院所和企事業(yè)單位等機構(gòu)建設(shè)創(chuàng)新聯(lián)合體。
第二，加大高質(zhì)量數(shù)據(jù)集供給。一是構(gòu)建學(xué)科高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給體系。推動科研機構(gòu)、高校、黨政部門、智庫之間的數(shù)據(jù)共享協(xié)同，鼓勵建設(shè)聯(lián)合數(shù)據(jù)庫、知識庫和聯(lián)合研究平臺，通過數(shù)據(jù)共享促進(jìn)研究創(chuàng)新。二是完善哲學(xué)社會科學(xué)數(shù)據(jù)共享制度。建立健全數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)，推動數(shù)據(jù)采集、處理、標(biāo)注、存儲、共享全過程規(guī)范化。強化數(shù)據(jù)質(zhì)量審查和倫理安全審查，確保數(shù)據(jù)真實可靠、來源規(guī)范、開放可用。三是加速推動公共數(shù)據(jù)開放。擴大數(shù)據(jù)供給范圍與規(guī)模，可建立集數(shù)據(jù)與計算資源為一體的國家級數(shù)據(jù)要素平臺，作為數(shù)據(jù)價值釋放和人工智能創(chuàng)新應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施。
第三，持續(xù)深化科技體制改革。一是深化科技評價制度改革。建立健全科研分類評價體系，對基礎(chǔ)研究、技術(shù)研發(fā)、成果轉(zhuǎn)化、科技服務(wù)等不同類型科研活動實行差異化評價機制。加大人才評價機制改革力度，建立以創(chuàng)新效能和實際貢獻(xiàn)為核心的評價體系，強化對科技成果科學(xué)價值、技術(shù)價值、經(jīng)濟(jì)效益和社會效益的綜合評價。二是深化科技管理體制改革。理順科技管理職能配置，減少多頭管理、權(quán)責(zé)不清等問題。優(yōu)化科研項目管理流程，簡化項目申報、中期檢查與結(jié)題驗收流程。深化科研經(jīng)費管理機制改革，提升資金使用的靈活性和績效導(dǎo)向，增強科研人員經(jīng)費支配自主權(quán)。三是完善科技成果收益分配機制。加快推進(jìn)科技成果賦權(quán)、定價、轉(zhuǎn)化改革試點，落實職務(wù)科技成果轉(zhuǎn)化激勵政策，健全成果收益分配機制。支持符合條件的科研人員依法依規(guī)兼職創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，構(gòu)建激勵充分、風(fēng)控有序的成果轉(zhuǎn)化機制。
（陳穎，中國社會科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所人工智能經(jīng)濟(jì)研究室助理研究員）
原文鏈接：https://epaper.csstoday.cn/epaper/read.do?m=i&iid=7321&eid=53688&sid=250443
（編輯：熊晨瑋、劉益建；審校：張佶燁）