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“对一些人而言，人工智能在科学领域的形象仍停留在‘花哨的计算器’层面，即一个能计算数字、处理数据或提升日常工作效率的强大工具，但这种观点似乎低估了当下人工智能的发展状况。”在俄罗斯科技经济、政治和法律研究所研究员丹尼斯·科西亚科夫看来，学界正见证着一场重大变革：人工智能正从研究过程中的被动辅助工具演变为主动的智慧伙伴。
当前，人工智能给学术界带来巨大影响，既带来诸多便利，也引发人们对于学术诚信、数据隐私、算法偏见、考核标准等问题的担忧。围绕人工智能对社会科学研究方法、文章撰写、学术出版和研究评估等方面的影响，本报记者采访了相关专家学者。
大语言模型助力大数据分析
学者表示，人工智能对学术研究中的前沿信息获取、文献检索与阅读带来革命性变化。
英国华威大学社会学系奥古斯特·孔德讲席教授史蒂夫·富勒认为，人工智能凭借强大的信息处理能力，能够比人类更为高效地浏览学术文献。这一优势使得人工智能能够精准捕捉到学术文献中的数据与观点。相比之下，人类研究者无法对文献进行全面深入的研读，可能遗漏一些关键信息。
俄罗斯人民友谊大学概率论及网络安全学系副教授德米特里·科切特科夫表示，人工智能能够快速、准确地捕捉到与研究相关性最高的文献。传统的文献检索效率取决于关键词的精准度。研究人员有时候花费大量时间用于检索，但也无法保证找到所有符合要求的文章。而大语言模型可以自主优化查询，帮助研究人员提高检索效率。科西亚科夫表示，人工智能能够处理和整合大量异构数据源，涵盖访谈、调查、社交媒体和开放数据集等。
在学术研究中，研究者需耗费大量时间管理和分析数据、制作图表、管理参考文献以及调整文章格式等。中国政法大学社会学院副教授李代表示，这些看似与高阶智力工作无直接关联的事情占据了研究者大部分的工作时间。以往诸多需由人力完成的工作，如今可借助大语言模型与高度代码化工具的结合来实现替代。例如，在社会学和人口学领域，有学者意识到，在给定数据和方法后，研究者所做的工作，就是在既定规则下对数据进行排列组合，进而穷举出一些有意义的结果。当然，由于数据变量繁多，仅凭人力很难完成。然而，如果借助大语言模型，这一难题或许能够迎刃而解。
学科研究属于知识生产活动，人工智能对不同学科带来的影响既存在共性，也存在差异。李代表示，人文社科与自然科学、工科的研究方法不同，人文社科研究往往不依赖实验验证，而是更多地需要深入的思考、细致的观察以及对大量数据的解读与分析。这种研究方式使得人文社科研究看似与现实的耦合程度较浅。但也正因如此，人文社科研究在利用大语言模型时，可以更加专注于对语言、文化、社会现象等复杂系统的理解与阐释，而无需过分担忧“AI幻觉”问题对研究结果的直接影响。
人工智能正深入参与学术研究
人工智能的模式识别、文本分析甚至模拟能力，能够辅助人文社科研究者提出新问题，分析各种现象。科西亚科夫认为，从研究方法来看，以自然语言处理和机器学习算法为基础的全新研究方法正不断涌现。对于人文社科领域缺乏深厚数学或计算训练的研究人员而言，使用定量方法的门槛也在降低。
人工智能正在更广泛和深入地参与研究。科西亚科夫表示，与传统工具不同，人工智能可以提出原创性假设、设计实验，甚至规划整个研究议程。换句话说，人工智能已经开始参与科学思考过程，而不仅局限于计算或机械操作。在学术出版和研究评估等领域，这种转变或许最为深刻，人工智能系统越来越多地被用于辅助同行评议、检测剽窃行为、筛查统计错误等方面。此外，人工智能正在重塑研究评估体系。人工智能可以突破简单的发表或引用指标局限，结合学术影响力、网络化合作，以及研究的现实影响等因素进行更丰富、多维的分析与评价。
当然，人工智能也引发许多争议。李代表示，目前所有的AI检测工具都无法准确判定论文是否由AI撰写。问题的核心在于，学术界是否能够设计一套行之有效的机制，对不符合伦理规范的行为进行公正惩处。
随着人工智能在知识领域发挥越来越重要的作用，科切特科夫表示，将人工智能融入研究工作流程会带来诸多伦理挑战，包括数据隐私问题和算法偏见。人工智能的变革促使人们重新思考该如何定义科学成果，也加剧了关于什么才是真正的创新的争论，以及如何界定一项具体研究是否对知识体系具有独特贡献。毕竟，人工智能可在没有人类干预的情况下汇总现有知识。科西亚科夫认为，人们必须开始警惕透明度、偏见和过度自动化等问题。但总体而言，科西亚科夫持乐观态度，他表示，这是一个充满机遇的时代：人工智能不仅加速了科学发展，还使科学更具包容性和协作性，更有能力解决以往难以解决的问题。
人工智能“同事”的出现意味着什么
人工智能已不只是简单的语法或格式辅助工具，大语言模型已经能够完成文献综述、总结复杂主题、生成合理论点，甚至提出方法建议等任务。有学者认为，人工智能具备独立撰写学术论文的能力。对此，科切特科夫表示认同，认为人工智能能够自动完成许多学术写作任务，包括生成创意、构思研究、文献综述、翻译文本和编辑正文。
然而，尽管人工智能具备文章撰写能力，但当前的人工智能尚未达到作者资格标准。科切特科夫告诉记者，根据国际出版伦理委员会和国际医学期刊编辑委员会等机构的准则，文章作者资格需满足以下条件：对研究的构思、设计、数据采集、分析或解释等环节提供核心支持；撰写、审查、修改手稿中的关键知识内容；批准最终发表的版本；同意对工作的所有方面负责，包括完整性和准确性，并有能力解决与之相关的任何问题。“虽然人工智能满足了第一条并部分满足了第二条，但无法满足所有要求，因此，人工智能不具备作者资格。”科切特科夫说。
科西亚科夫认为，无论是对于人类还是机器，真正具有突破性的发现以及提出正确问题或挑战假设的能力，仍然十分罕见，未来或许属于人类和人工智能创造力相互交织的混合团队。目前更重要且更具挑战性的问题是，这对学术研究标准意味着什么。如果人工智能有能力完成以往预期人类完成的研究项目，这表明需要提升人类学术研究的标准。人工智能“同事”的出现，意味着原创性、讨论深度和创造力将比以往任何时候都更有价值。
来源 ： 中国社会科学报
新媒体编辑：张雨楠
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