中文EN
生成式人工智能为社科研究开辟新路径
2025-06-17 来源:社科院专刊 总第774期 作者:任丽梅
分享到:
  ◇任丽梅(马克思主义研究院)
  哲学社会科学的研究虽在流派、发展阶段等方面存在差异,但研究的起点始终是问题,核心目标在于提供实用的解决方案以指导现实实践。在复杂且系统的研究过程中,研究者通常会运用文献综述、研究设计、资料数据收集、数据分析与逻辑推演等方法,致力于发现问题、剖析问题并解决问题。然而,在当下数据与知识呈爆炸式增长的时代,传统哲学社会科学研究陷入认知困境,亟须借助新工具与新方法革新研究方式,进而实现研究范式的创新突破。 
  以文献整理环节为例,在收集和整理大量已有文献资料、调查档案、历史记录等信息数据时,传统人工处理方式不仅耗费大量时间与精力,还容易出现信息不全面、存在认知偏差等问题。在此背景下,生成式人工智能支持的新型系统性文献综述法应运而生。该方法集成学术数据库、搜索引擎等工具,能够对海量学术资源进行自动化分析与归纳,可快速、精准检索与研究主题相关的文献资料,并完成基础性的筛选、分类和整理工作。这不仅有助于研究者总结经验、挖掘问题,增强研究选题的准确性与深度,还能大幅节省信息收集整理所需的时间和精力成本。在技术层面,这种方法基于知识创新机制,通过解读文献构建知识间的联系,从而探寻知识的本质;在结果层面,它既能有效避免盲目查找文献的低效问题,又能确保在既定标准下全面覆盖所需资料。
  当然,生成式人工智能正以技术赋能的方式,为哲学社会科学研究突破传统局限、迈向创新发展开辟新路径,但在实际应用中,关于这一技术的局限性也需要注意。

责任编辑:班晓悦(报纸) 齐泽垚(网络)