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未来已来：2025人文社会科学智能发展蓝皮书
作者：
 陈志敏 吴力波 主编
定价：
120 元
页数：
378页
ISBN：
978-7-309-17721-3/C.457
字数：
354千字
开本：
16 开
装帧：
平装
出版日期：
2025年2月 　　　　　　
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内容提要

       摘要
      
       本报告聚焦于“人文社会科学智能”，也即AI技术与人文和社会科学交叉领域的年度发展趋势，探讨了AI技术如何重塑研究范式、推动理论创新，并在多领域应用中展现出强大的潜力。随着深度学习（Deep Learning，DL）、计算机视觉（Computer Vision，CV）、多模态大模型和生成式AI等新兴技术的突破，人文社科研究正在经历前所未有的变革。报告围绕AI驱动人文社科研究范式和组织方式的总体变革，各学科研究方法和理论视角的突破，以及产教融合视角下的产业应用等方面，系统地梳理了近年来的发展前沿和趋势。
       1.人文社科研究范式的变革
       AI驱动的人文社科研究逐渐迈入“数据与机理双驱动”的“第五范式”，形成了经验驱动与数据驱动相结合的创新模式。传统研究通常以定量和定性方法分野，而AI技术特别是大模型的应用，使得研究方法向复杂系统与多模态融合方向发展，推动了更精确的预测与理论验证。通过AI模型的辅助，研究者能够对复杂社会现象进行实时响应和多层次分析，进一步揭示个体与群体行为的深层机制。
       2.科学决策与公共治理的方法变革
       AI技术发展赋能复杂社会系统仿真，正在重塑公共管理与决策的科学范式。基于深度学习、多智能体建模和大数据融合等技术，AI能够构建高精度的虚拟社会系统，动态模拟人口流动、经济互动、舆情传播等复杂行为，突破传统线性分析模型对非线性关系的解释局限。通过多场景推演揭示政策传导的连锁效应，辅助决策者预判社会保障、应急管理等政策的长期影响，实现从“经验驱动”向“数据-模型双驱动”的决策转型。其核心价值在于：建立政策效果的“数字孪生”试验场，通过实时反馈机制优化资源配置；破解多元主体利益博弈的决策困境，借助仿真结果建立量化共识；提升治理体系的韧性，通过动态风险预警构建主动型管理模式。在疫情防控、城市规划、交通治理等场景已显现实践价值这一事实，标志着公共决策正处于从静态经验判断转向动态智能决策的新阶段，为推进治理能力现代化提供技术支撑。
       3.数据创新与规范化发展
       在人文社会科学智能的发展中，数据作为基础资源的重要性日益凸显。社会科学研究正在从传统的样本数据扩展至多源异构的微观大数据，如社交媒体信息、传感器数据、图像与行为轨迹等。这种多样化的数据极大丰富了研究视角，但也带来了数据管理、共享和隐私保护的挑战。报告强调，建立规范化的数据管理体系，提升数据质量和可追溯性，对于推动学术界的数据共享与再利用至关重要，同时也是促进社会科学创新的关键。
       4.AI关键算法与模型的发展
       深度学习、图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）、Transformer等技术的进步，大幅提升了数据处理和分析的效率，使得社会科学研究得以探索更为复杂的行为模式和社会机制。尤其是生成式预训练模型（如ChatGPT系列模型）的广泛应用，推动了从感知智能到认知智能再到通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的进化。报告指出，将符号计算与深度学习模型相结合，有望提升AI的逻辑推理能力，实现“白盒”式的逻辑思考和解释性，进一步推动AGI的发展。
       5.跨学科融合与挑战
       AI在社会科学中的应用，促进了计算机科学、统计学与人文学科的跨领域融合，带来了全新的研究方法与应用场景。然而，跨学科合作也面临着复杂性和非线性问题，如数据异构性、互操作性、公平性和偏见等挑战。报告建议通过加强多层次复合型人才的培养和政产学研的深度合作，以应对这些挑战并推动跨学科研究的深入发展。
       6.AI赋能的群体行为仿真与分析预测
       AI算法在社会治理和公共政策分析中展现了显著优势，特别是在社交媒体情感分析、政策文本挖掘和投票行为预测方面，为政策制定和评估提供了精确的信息支持。结合LLM与ABM建模思想，AI能够对复杂系统中的政策结果进行模拟预测，有效提升公共管理的科学性和决策效率。报告指出，AI的实时数据分析能力与预测模型在公共健康管理、数字治理等领域取得了积极成果，但同时也带来了隐私和偏见等伦理挑战。
       7.经济与金融研究的AI应用
       AI技术为传统经济和金融研究带来了革命性变化，通过机器学习、深度学习、强化学习等方法，研究者能够更精准地进行金融市场预测、信用风险评估和经济政策模拟。报告特别强调了ABM在模拟复杂经济系统中的非线性动态分析功能，通过与强化学习结合，实现了策略的自适应优化。AI还在多模态数据整合方面表现出色，能够捕捉市场情绪和投资者行为的微妙变化，为风险管理和政策评估提供了新的工具。
       8.AI在数字人文领域的前景
       在数字人文领域，AI技术正在重构历史地理、古文字学、语言学和科技考古等传统研究方法。通过深度学习和大数据挖掘，AI能够高效处理历史数据、破译复杂字形、分析语言模式，并推动考古遗址的数字化重建。这些应用不仅提升了研究的效率与精度，还为文化遗产保护和文物研究开辟了新的路径。此外，AI生成艺术在时尚、设计和创意产业中也展现了巨大的商业潜力，推动了数字艺术与文化产业的融合发展。
       9.AI与产业应用的前沿与展望
       AI技术的快速发展正在重塑产业结构，特别是在制造、物流、金融、医疗等领域。报告提出，AI与产业应用的结合形成了“产学研”融合的新模式，推动了理论研究与实践应用的双向促进。未来，应继续加强产学联动，构建智能化的决策支持系统，以实现从数字化到智能化的产业转型。报告通过行业调研和分析，提出了“智能革命效率矩阵”框架，从感知、决策、执行和反馈等维度，全面观察AI在产业应用中的效率提升和挑战。
       总结来看，AI正在深刻影响社会科学与人文学科的研究范式、方法创新和理论探索。未来的研究应聚焦于AI技术与社会科学深度融合的关键问题，特别是在数据共享、跨学科协作和伦理治理方面提出前瞻性的解决方案。推动人文社会科学智能的健康发展，需要多方协作，强化数据管理标准、加快复合型人才培养，并注重AI技术的透明性和公正性，以实现AI技术赋能社会科学研究的最大化价值。
       本报告为研究者、政策制定者和产业从业者提供了关于AI在社会科学与人文学科领域最新发展趋势的全面视角，期待能够为推动这一领域的创新和实践应用提供理论支持和战略指导。
      

作者简介

书摘

       目录
      
       第一篇 AI驱动的人文和社会科学范式变革
       第1章 数据与机理双驱动的人文社科研究范式变革
       1.1 AI驱动人文社会科学的研究范式变革
       1.2 智能时代下社会科学科研范式的延续与变革
       1.3 数字人文的新工具、新方法与新视角
       第2章 复杂社会系统仿真赋能科学决策
       2.1 计算社会科学与科学决策的未来
       2.2 人智协同视角下的行为机理研究新范式
       2.3 大模型智能体驱动的社会模拟
       第3章 AI4SSH的数据创新与规范
       3.1 社会经济运行另类大数据的挖掘与应用
       3.2 基于大模型的特色文献资源语料库建设
       3.3 基于计算机视觉的多模态资料挖掘与合成
       3.4 跨学科的数据融合的原则与规范
       第4章 AI4SSH的关键算法与模型
       4.1 多模态大模型的发展前沿
       4.2 基于机器学习模型的复杂机理研究
       4.3 因果推断在社科研究中的应用
       第5章 AI时代的社会治理：新议题与新挑战
       5.1 AI发展和落地应用的社会治理风险和应对
       5.2 大模型快速发展给安全治理带来的挑战
       5.3 AI时代“信息污染”风险及应对
       5.4 AI伦理与治理研究
       第6章 推动人文社会科学智能的持续发展
       6.1 学科创新融合的研究组织形式变革
       6.2 人才与培养机制
      
       第二篇 AI4SSH研究与应用的关键领域
       第7章 AI4SSH研究前沿趋势
       7.1 全球研究趋势
       第8章 计算社会科学与AI时代的舆论与教育研究
       8.1 生成式人工智能影响下的舆论研究
       8.2 基于计算的社会观点形成与演化
       8.3 挑战与应对：AI+教育的多重审视
       第9章 AI赋能的群体行为仿真与预测
       9.1 模拟与计算：政治预测中的ABM与AI运用
       9.2 AI赋能公共政策研究和决策
       9.3 将大模型引入公共治理领域的趋势、风险与对策
       第10章 AI时代的经济金融研究与预测
       10.1 以ABM重构经济学微观基础
       10.2 AI在最优规划和管理决策中的应用
       10.3 AI时代的金融研究与预测
       第11章 基于多模态人工智能的数智人文发展前景
       11.1 AI赋能历史地理：时空模式识别与智能知识库构建
       11.2 基于多模态大模型的AI古文字专家
       11.3 AI视域下东亚语言数据与资源生态建设
       11.4 AI在科技考古中的应用与前景
       11.5 AI生成艺术作品的典型应用场景
      
       第三篇 AI4SSH的产业应用前沿与展望
       第12章 AI赋能的产业变革与展望
       12.1 垂直领域大数据和大模型带来的新视野
       12.2 通用型AI带来的变革与发展
       第13章 AI赋能的企业智能决策与效率变革
       13.1 AI应用效率提升跨行业全景图
       13.2 AI智能决策的产业应用前沿
       13.3 AI4SSH产业应用的小结与展望
      
       附录 基于大模型的主要领域前沿论文推荐
      

书评       
　  

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