党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视哲学社会科学，大力推动哲学社会科学繁荣发展，中国自主知识体系建设取得显著进展。党的二十届四中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确指出，“以人工智能引领科研范式变革”。我们要深刻领会、认真落实、科学把握人工智能引领科研范式变革的理论逻辑与实践路径，加速构建中国哲学社会科学自主知识体系。
人工智能引领科研范式变革的理论逻辑
人工智能正在重塑科学发现、科研生产和科研治理方式，推动科学研究更加高效、精准、协同，为科学创新提供强大动力。
第一，人工智能重塑科学发现方式。传统实验科学范式基于自然现象观察和可复制的实验产生经验规律；理论范式则提出研究假设，再通过系统的逻辑推理和数学分析发展理论。人工智能正在改变科学发现路径，不仅能够基于海量数据实现模式识别、变量关联分析以及理论生成，还能够推动科学实验从物理实验走向智能模拟，提高科研创新的广度与深度。
第二，人工智能重塑科研生产方式。人工智能正在优化传统科研流程，不仅能够提高文献分析、数据处理、模型构建、实验设计、论文撰写等科研生产环节的效率，还能够促进自动化实验设计与执行，优化实验工作流程，降低科研创新成本。
第三，人工智能推动科研治理变革。人工智能正在变革科研组织结构，推动科研组织方式从分散走向协同，使跨学科、跨机构、跨区域科研合作更加高效。人工智能还在推动跨学科融合，通过跨领域整合数据和知识，打破学术壁垒，催生诸如计算生物学、量子机器学习和数字人文等新兴学科。
人工智能赋能自主知识体系构建
人工智能推动理论生成方式、研究工作体系、知识组织方式发生深刻变革，是哲学社会科学理论创新的强大驱动力，也是中国哲学社会科学自主知识体系构建的重要加速器。
第一，人工智能赋能中国哲学社会科学自主知识生成。构建中国哲学社会科学自主知识体系，必须深深扎根于悠久的文化思想、制度实践和社会经验之中。传统科研范式下的理论发现需要长时间的资料积累和经验观察。人工智能引入新的方式整理历史典籍、分析史实资料、挖掘经验事实，从海量历史文本和实践材料中提取知识，形成更加可视化的知识图谱，推动理论创新与理论生成。
第二，人工智能赋能中国哲学社会科学自主知识生产。哲学社会科学自主知识体系构建依赖研究者的资料阅读能力、资料梳理能力和逻辑推理能力，具有高投入、长周期等特征。人工智能推动传统研究流程系统性优化，大模型能够在短时间内完成对海量文献的阅读与归纳，高效整合历史资料与政策文本数据，提升自主知识体系构建的速度与效率。
第三，人工智能赋能中国哲学社会科学自主知识管理。人工智能通过跨学科知识读取、跨领域数据整合和跨体系逻辑分析，推动打破学术壁垒，拓展学科边界。通过统一的数据平台、知识平台和协同平台，推动资源整合与组织联动，为构建自主知识体系提供更强的知识生产能力和集聚能力。
人工智能引领科研范式变革的实践路径
以人工智能引领科研范式变革、推动构建中国哲学社会科学自主知识体系，需要统筹推进技术能力、数据能力与制度能力，强化人工智能技术攻关，加大高质量数据集供给，持续深化科技体制改革。
第一，强化人工智能技术攻关。一是加大科研支持力度。通过国家重点研发计划、国家科技重大专项等推进关键共性技术研发与攻关，加强智能大数据、跨媒体感知计算、人机混合智能、群体智能、自主协同与决策等领域研究，布局高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等前沿领域研究；通过专项资金、科研补贴等支持计算机视觉、自然语言处理、人机交互、多模态等算法研发，支持自主开源人工智能框架研发；鼓励社会资本按照市场化原则设立投资基金，支持人工智能企业，尤其是初创企业和中小企业。二是构建人工智能创新生态。建立国家级人工智能算法开源平台，完善开源开放生态系统，推动基础模型、算法和数据资源共享与开放；引导软硬件厂商间协同创新及与开源模型国产化适配，形成技术领先、自主可靠、良性发展的产业创新生态体系；强化企业科技创新主体地位，支持企业研发自主可控的人工智能技术和产品，支持企业依托高校、科研院所和企事业单位等机构建设创新联合体。
第二，加大高质量数据集供给。一是构建学科高质量数据供给体系。推动科研机构、高校、党政部门、智库之间的数据共享协同，鼓励建设联合数据库、知识库和联合研究平台，通过数据共享促进研究创新。二是完善哲学社会科学数据共享制度。建立健全数据治理标准，推动数据采集、处理、标注、存储、共享全过程规范化。强化数据质量审查和伦理安全审查，确保数据真实可靠、来源规范、开放可用。三是加速推动公共数据开放。扩大数据供给范围与规模，可建立集数据与计算资源为一体的国家级数据要素平台，作为数据价值释放和人工智能创新应用的基础设施。
第三，持续深化科技体制改革。一是深化科技评价制度改革。建立健全科研分类评价体系，对基础研究、技术研发、成果转化、科技服务等不同类型科研活动实行差异化评价机制。加大人才评价机制改革力度，建立以创新效能和实际贡献为核心的评价体系，强化对科技成果科学价值、技术价值、经济效益和社会效益的综合评价。二是深化科技管理体制改革。理顺科技管理职能配置，减少多头管理、权责不清等问题。优化科研项目管理流程，简化项目申报、中期检查与结题验收流程。深化科研经费管理机制改革，提升资金使用的灵活性和绩效导向，增强科研人员经费支配自主权。三是完善科技成果收益分配机制。加快推进科技成果赋权、定价、转化改革试点，落实职务科技成果转化激励政策，健全成果收益分配机制。支持符合条件的科研人员依法依规兼职创新创业，构建激励充分、风控有序的成果转化机制。
（陈颖，中国社会科学院经济研究所人工智能经济研究室助理研究员）
原文链接：https://epaper.csstoday.cn/epaper/read.do?m=i&iid=7321&eid=53688&sid=250443
（编辑：熊晨玮、刘益建；审校：张佶烨）
