《未來已來：2025人文社會科學智能發展藍皮書》 陳志敏 吳力波 主編

摘 要

本報告聚焦于“人文社會科學智能”，也即AI技術與人文和社會科學交叉領域的年度發展趨勢，探討了AI技術如何重塑研究范式、推動理論創新，并在多領域應用中展現出強大的潛力。隨著深度學習（Deep Learning，DL）、 計 算 機 視 覺（Computer Vision，CV）、多模態大模型和生成式AI等新興技術的突破，人文社科研究正在經歷前所未有的變革。報告圍繞AI驅動人文社科研究范式和組織方式的總體變革，各學科研究方法和理論視角的突破，以及產教融合視角下的產業應用等方面，系統地梳理了近年來的發展前沿和趨勢。

1. 人文社科研究范式的變革

AI驅動的人文社科研究逐漸邁入“數據與機理雙驅動”的“第五范式”，形成了經驗驅動與數據驅動相結合的創新模式。傳統研究通常以定量和定性方法分野，而AI技術特別是大模型的應用，使得研究方法向復雜系統與多模態融合方向發展，推動了更精確的預測與理論驗證。通過AI模型的輔助，研究者能夠對復雜社會現象進行實時響應和多層次分析，進一步揭示個體與群體行為的深層機制。

2. 科學決策與公共治理的方法變革

AI技術發展賦能復雜社會系統仿真，正在重塑公共管理與決策的科學范式。基于深度學習、多智能體建模和大數據融合等技術，AI能夠構建高精度的虛擬社會系統，動態模擬人口流動、經濟互動、輿情傳播等復雜行為，突破傳統線性分析模型對非線性關系的解釋局限。通過多場景推演揭示政策傳導的連鎖效應，輔助決策者預判社會保障、應急管理等政策的長期影響，實現從“經驗驅動”向“數據-模型雙驅動”的決策轉型。

其核心價值在于：建立政策效果的“數字孿生”試驗場，通過實時反饋機制優化資源配置；破解多元主體利益博弈的決策困境，借助仿真結果建立量化共識；提升治理體系的韌性，通過動態風險預警構建主動型管理模式。在疫情防控、城市規劃、交通治理等場景已顯現實踐價值這一事實，標志著公共決策正處于從靜態經驗判斷轉向動態智能決策的新階段，為推進治理能力現代化提供技術支撐。

3. 數據創新與規范化發展

在人文社會科學智能的發展中，數據作為基礎資源的重要性日益凸顯。社會科學研究正在從傳統的樣本數據擴展至多源異構的微觀大數據，如社交媒體信息、傳感器數據、圖像與行為軌跡等。這種多樣化的數據極大豐富了研究視角，但也帶來了數據管理、共享和隱私保護的挑戰。報告強調，建立規范化的數據管理體系，提升數據質量和可追溯性，對于推動學術界的數據共享與再利用至關重要，同時也是促進社會科學創新的關鍵。

4. AI關鍵算法與模型的發展

深 度 學 習、 圖 神 經 網 絡（Graph Neural Networks，GNN）、Transformera 等技術的進步，大幅提升了數據處理和分析的效率，使得社會科學研究得以探索更為復雜的行為模式和社會機制。尤其是生成式預訓練模型（如ChatGPT系列模型）的廣泛應用，推動了從感知智能到認知智能再到通用人工智能（Artificial GeneralIntelligence，AGI）的進化。報告指出，將符號計算與深度學習模型相結合，有望提升AI的邏輯推理能力，實現“白盒”式的邏輯思考和解釋性，進一步推動AGI的發展。

5. 跨學科融合與挑戰

AI在社會科學中的應用，促進了計算機科學、統計學與人文學科的跨領域融合，帶來了全新的研究方法與應用場景。然而，跨學科合作也面臨著復雜性和非線性問題，如數據異構性、互操作性、公平性和偏見等挑戰。報告建議通過加強多層次復合型人才的培養和政產學研的深度合作，以應對這些挑戰并推動跨學科研究的深入發展。

6. AI賦能的群體行為仿真與分析預測

AI算法在社會治理和公共政策分析中展現了顯著優勢，特別是在社交媒體情感分析、政策文本挖掘和投票行為預測方面，為政策制定和評估提供了精確的信息支持。結合LLM與ABM建模思想，AI能夠對復雜系統中的政策結果進行模擬預測，有效提升公共管理的科學性和決策效率。報告指出，AI的實時數據分析能力與預測模型在公共健康管理、數字治理等領域取得了積極成果，但同時也帶來了隱私和偏見等倫理挑戰。

7. 經濟與金融研究的AI應用

AI技術為傳統經濟和金融研究帶來了革命性變化，通過機器學習、深度學習、強化學習等方法，研究者能夠更精準地進行金融市場預測、信用風險評估和經濟政策模擬。報告特別強調了ABM在模擬復雜經濟系統中的非線性動態分析功能，通過與強化學習結合，實現了策略的自適應優化。AI還在多模態數據整合方面表現出色，能夠捕捉市場情緒和投資者行為的微妙變化，為風險管理和政策評估提供了新的工具。

8. AI在數字人文領域的前景

在數字人文領域，AI技術正在重構歷史地理、古文字學、語言學和科技考古等傳統研究方法。通過深度學習和大數據挖掘，AI能夠高效處理歷史數據、破譯復雜字形、分析語言模式，并推動考古遺址的數字化重建。這些應用不僅提升了研究的效率與精度，還為文化遺產保護和文物研究開辟了新的路徑。此外，AI生成藝術在時尚、設計和創意產業中也展現了巨大的商業潛力，推動了數字藝術與文化產業的融合發展。

9. AI與產業應用的前沿與展望

AI技術的快速發展正在重塑產業結構，特別是在制造、物流、金融、醫療等領域。報告提出，AI與產業應用的結合形成了“產學研”融合的新模式，推動了理論研究與實踐應用的雙向促進。未來，應繼續加強產學聯動，構建智能化的決策支持系統，以實現從數字化到智能化的產業轉型。報告通過行業調研和分析，提出了“智能革命效率矩陣”框架，從感知、決策、執行和反饋等維度，全面觀察AI在產業應用中的效率提升和挑戰。

總結來看，AI正在深刻影響社會科學與人文學科的研究范式、方法創新和理論探索。未來的研究應聚焦于AI技術與社會科學深度融合的關鍵問題，特別是在數據共享、跨學科協作和倫理治理方面提出前瞻性的解決方案。推動人文社會科學智能的健康發展，需要多方協作，強化數據管理標準、加快復合型人才培養，并注重AI技術的透明性和公正性，以實現AI技術賦能社會科學研究的最大化價值。

本報告為研究者、政策制定者和產業從業者提供了關于AI在社會科學與人文學科領域最新發展趨勢的全面視角，期待能夠為推動這一領域的創新和實踐應用提供理論支持和戰略指導。

未來已來（代序）

人工智能（Artificial Intelligence，AI）正以一種前所未有的速度和深度，滲透到我們社會生活的方方面面，為公共管理、社會運行，乃至歷史演進，帶來了新的模式。這為人文與社會科學研究提供了全新的問題和研究對象。與此同時，AI技術結合大數據的廣泛應用，也在悄然改寫著人文和社會科學的研究范式，刷新著人們對社會、對自身的認知。AI技術的突破，很大程度上打開了人文社會科學的學科新疆域，也為新時代的學術探索與社會發展帶來了新的活力與希望。

回望過去，社會科學和人文學科始終站在理解人類、探索社會、追求真理的前沿。而如今，AI技術則為這些學科注入了新的生命力。從簡單的數據分析到復雜的文本生成，從精準的預測建模到深度的智能交互，AI不僅僅是工具，更逐漸成為學者們得力的“伙伴”，它陪伴著我們一同思考、一同探索，將原本復雜模糊的世界以更加清晰的方式呈現在我們面前。

1. 科技的變革，思維的進化

當我們談論AI時，不能忽視其背后所承載的巨大變革力量。大模型與生成式AI的迅猛發展，不僅僅改變了技術的面貌，更帶來了科研范式的深刻革新。基于多模態的大語言模型（Large Language Models，LLM）的生成式通用AI，已然成為社會科學研究者們的得力助手。ChatGPT等生成式多模態大模型正在幫助我們整理龐雜的信息，揭示隱藏的模式，并在無數數據和信息的交織中，發現前人未曾觸及的洞見。可以說，這不僅僅是一次技術進步，更是一場關于思維方式的革命，它讓我們得以重新審視和詮釋社會現象背后的規律與本質。

在“數據+機理”融合的新時代，AI模型逐漸從“黑箱式”的預測工具，進化為具備推理能力的“灰盒”系統。這樣的轉變，意味著我們不僅能夠依賴數據的力量去描述世界，更能夠引入科學的機理去理解世界。這種融合與創新，恰如一座橋梁，將科學的理性與藝術的創造性巧妙結合，讓社會科學研究變得更加深刻、更加可信。

2. 觸動人心的應用場景

隨著AI浪潮持續洶涌，以DeepSeek為代表的國產生成式多模態大模型在不斷地帶給我們震撼與驚喜的同時，也催生了無數令人激動的應用場景。在科學研究之外，公共治理、社會決策、企業治理、市場交易等領域無一不在推陳出新。理論與科技、研究與應用、科研與產業之間螺旋交織、互相促進的鏈條從未如此地緊密，更迭如此迅速。想象一下，一個智能系統能夠讀懂數以百萬計的文本文獻，為研究者提供全面而精準的綜述；或是在社會網絡分析中，AI幫助我們捕捉到隱藏在龐雜關系中的微妙變化，揭示出潛藏的社會動態。更重要的是，在政策評估、社會預測與公共決策過程中，AI不僅能幫助研究者和管理者找到答案，更能幫助他們提出新的問題、預判新的趨勢。

而在文化遺產保護和數字人文研究中，AI同樣展現了令人動容的力量。通過多模態的數據分析與智能建模，AI不僅讓古老的歷史重現光彩，更幫助我們深入理解這些文化符號背后的深層含義。這種應用不僅僅是技術的展示，更是一種對人類文明的敬意，還是一種讓歷史與未來對話的橋梁。

3. AI與人文社會科學的雙向奔赴

AI與人文社會科學的結合不僅是工具層面的相遇，更是思想和靈魂的共鳴。AI不僅在輔助社會科學研究的過程中展現了卓越的能力，也在不斷激發著研究者們對新理論、新方法的思考。通過多智能體建模（Agent-Based Modeling，ABM）等先進技術，研究者們得以模擬復雜的社會動態，揭示人與人之間細膩的互動，探索社會現象背后的深層機制。這不僅是一種技術上的創新，更是一種研究視角的升華，讓我們能夠從全新的角度審視人類社會的方方面面。

未來的社會科學研究將更加重視跨學科的數據融合與創新方法，AI將成為這一變革的核心推動力。深度學習與強化學習等技術的應用，將進一步提升研究者們的分析能力和創造力，使得我們能夠更加精準、更加深刻地理解和解釋復雜的社會現象。

4. 未來已來，而我們正在創造更新的未來

隨著技術的不斷突破，AI模型的智能化水平將進一步提升，其應用場景也將變得更加豐富多樣。AI與不同學科的深度融合將催生出新的研究范式，推動“數據-機理-模型”三位一體的全新研究模式，開啟一個更加智慧的科研時代。

然而，這一切也伴隨著我們對人文精神與科學理性的雙重追求。AI技術的普及不僅將為社會科學研究打開新的大門，也對研究者和管理者們提出了全新的挑戰，需要我們詳加研究，探索創新。

在這個充滿機遇與挑戰的時代，AI技術和人文社會科學的融合，必將為我們帶來前所未有的希望與力量。我們希望，這份年度趨勢報告能夠成為一盞指引學術界與產業界前行的明燈，激發更多思想的碰撞與合作的機會，共同推動AI技術與人文社會科學的深度融合，為人類社會的未來發展描繪出更加美好的藍圖。

2025年1月