编者按：2025年4月19日，第二届中国哲学社会科学实验室论坛在清华主楼接待厅举行。本次论坛以“数智技术赋能哲学社会科学实验研究”为主题，旨在汇聚相关哲学社会科学实验室建设单位，搭建“交叉、创新、开放、合作”学术共同体，以促进中国特色哲学社会科学实验室建设与合作。来自国内高校与科研机构的72家重点实验室负责人和相关专家学者160余人参加论坛，就“AI赋能实验室建设”、“AI赋能哲学社会科学学科创新”等核心议题开展分享交流。
兰州大学青藏高原人文环境研究院执行院长、青藏高原人文环境数据智能实验室副主任祝忠明，以《人文社科实验室的范式升维：从AI工具依赖到AI知识共生》为题发表主旨演讲。本文根据祝忠明研究员现场发言内容整理。
祝忠明发表主旨演讲
今天，我将从人文社科实验室范式升维的视角，围绕“从AI工具依赖到AI知识共生”这一主题展开汇报，探讨智能科技时代人文社科研究范式的转变路径与创新方向。
一、智能科技范式下的科研变革趋势
当前，学界热议的“第四范式”（数据密集型科学发现）与“第五范式”（人工智能驱动的科学研究）正加速融合，形成以AI为核心驱动力的科研新生态。其显著特征是：AI技术逐步嵌入科研全流程，推动科研人员从数据处理的繁琐工作中解放出来，转向更高层次的知识创造与理论建构。
从应用现状看，AI工具已成为科研实践的常态化手段。值得关注的是，在自然科学领域，AI工具的使用场景中，非科研活动（如文献管理、数据可视化）占据首位，而人文社科领域则更聚焦于文本分析、模式识别等研究核心环节。这表明，AI正从辅助性工具向研究过程的深度参与者转变，推动科研效率与研究广度的双重提升。
在方法论层面，人文社科研究呈现三大转向：其一，从传统经验分析走向数据驱动的计算研究，数据挖掘、计算仿真成为新的“实验”形态；其二，跨学科融合加速，AI技术打破学科壁垒，促进人文社科与自然科学研究方法的交叉互鉴；其三，研究伙伴关系重构，AI不再是被动的工具，而是向“研究伙伴”演进，形成“人机协同”的新型科研模式。
二、人文社科实验室的范式转型特征
人文社科实验室的实验范式与自然科学存在显著差异，其核心在于：以数据为“实验材料”，以算法模型为“实验工具”，以社会现象的模拟与预测为“实验目标”。具体表现为三个维度的转型：第一，实验内涵的拓展，即人文社科实验更注重数据驱动的发现过程；第二，实验环境的智能化重构。人文社科实验室的基础设施已从传统的数据存储平台升级为“智能研究生态”，包括智能化数据资源中心、算法模型平台、沉浸式模拟环境；第三，研究成果的形态进化。AI驱动下，研究产出从单一的学术论文拓展为“知识复合体”。
三、AI科研应用的挑战：从工具依赖到知识共生的鸿沟
尽管AI技术带来显著变革，人文社科领域仍面临多重挑战，集中体现为“工具依赖”与“知识共生”之间的深层矛盾：第一，技术局限性与研究自主性的冲突；第二，知识体系构建的自主性困境；第三，人机协同的深层机制缺失。
四、范式升维路径：构建AI知识共生体系
面对上述挑战，人文社科实验室需从“工具依赖”走向“知识共生”，核心是通过三大维度的创新，构建人机协同的知识共创生态。
（一）筑基：打造本土化高质量数据语料体系 数据是知识共生的基础，更是构建自主知识体系的核心载体。实验室需聚焦三方面建设： 其一，特色语料库建设；其二，数据标准体系化；其三，动态知识沉淀机制。
（二）赋能：开发适配性算法模型平台 算法模型是数据转化为知识的“引擎”，需兼顾技术先进性与学科适配性：第一，领域定制化建模；第二，人机协同优化机制；第三，开源共享生态。
（三）共生：构建智能体协同的知识共创系统 更高层次的知识共生，依赖于“科研人员-AI智能体”的深度协同网络，即多智能体协作架构、知识图谱驱动的认知进化、开放创新生态培育。
五、目标：以知识共生赋能自主知识体系构建
人文社科实验室范式升维的终极目标，是在AI时代构建具有中国特色的自主知识体系，提升国际话语权。这需要：第一，突破对西方理论模型的简单移植，将中国实践经验转化为可计算、可验证的理论框架，通过AI技术实现本土知识的系统化、国际化表达；第二，利用AI的多语言处理与跨文化传播优势，将中国学术话语转化为全球可理解的知识产品，在国际学术舞台上构建平等对话的“知识接口”；第三，在人机协同中保持人文社科的本质属性——关注人的价值、社会意义与伦理责任，确保AI技术服务于人类文明的进步。
从“工具依赖”到“知识共生”，不仅是技术应用的升级，更是科研范式与思维方式的根本变革。人文社科实验室需以开放姿态拥抱AI技术，同时坚守学科本质，通过数据筑基、算法赋能、智能体共生，构建人机协同的创新生态。唯有如此，才能在智能科技浪潮中，既把握技术红利，又守护人文精神，为构建中国自主的人文社科知识体系贡献力量。
