劉嘉琪，楊斌艷

1.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院，新聞與傳播研究所，北京 100021

2.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院，傳媒調(diào)查研究中心，北京 100021

引 言

“人工智能”（Artificial Intelligence, AI）是一門(mén)研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新的科學(xué)。人工智能自1956年Dartmouth會(huì)議初次提出以來(lái)，經(jīng)歷了從爆發(fā)到寒冬再到野蠻生長(zhǎng)的演進(jìn)，成為當(dāng)前這一技術(shù)時(shí)代的新趨勢(shì)。在我國(guó)，隨著習(xí)近平總書(shū)記倡議的工業(yè)4.0“機(jī)器人革命”和“中國(guó)制造2025”的大力展開(kāi)，人工智能驅(qū)動(dòng)的科技創(chuàng)新在國(guó)家戰(zhàn)略層面被賦予了重要意義。各界正在積極探索將人工智能應(yīng)用到社會(huì)領(lǐng)域的可行路徑。尤其是在此次抗擊新型冠狀病毒肺炎的疫情中，人工智能在疫情防控、輔助診斷、資源調(diào)配、信息傳播和搜集等各個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)揮了巨大效能，讓人們進(jìn)一步認(rèn)識(shí)到人工智能在促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面所蘊(yùn)藏的無(wú)限潛力和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

在接受新技術(shù)福祉的同時(shí)，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始探索人工智能背后溢出的一系列關(guān)乎社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的細(xì)分研究問(wèn)題。國(guó)務(wù)院于2017年7月20日發(fā)布重要綱領(lǐng)性文件，提出了我國(guó)首個(gè)面向2030年的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，最終目標(biāo)是推動(dòng)我國(guó)人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平。在規(guī)劃中，明確將建設(shè)人工智能學(xué)科作為目標(biāo)，并提出完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局，形成“人工智能+X”復(fù)合專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)新模式，重視人工智能與多學(xué)科專(zhuān)業(yè)教育交叉融合的具體建議。這意味著，“人工智能+社會(huì)科學(xué)”的重要性被提升到了新高度。

在國(guó)際上，主要發(fā)達(dá)國(guó)家也將發(fā)展人工智能視作提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的重大戰(zhàn)略，加緊推動(dòng)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的人工智能研究。從全球年度發(fā)文量分布情況來(lái)看，自1960年至今，“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究文獻(xiàn)數(shù)量呈現(xiàn)出較強(qiáng)的波動(dòng)特征，跨學(xué)科研究歷經(jīng)多次“低迷—繁榮”期，于21世紀(jì)形成指數(shù)型飛速上漲趨勢(shì)。從發(fā)文國(guó)家分布情況來(lái)看，“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究主要集中在歐洲、北美等發(fā)達(dá)國(guó)家，在亞洲，中國(guó)、日本和韓國(guó)也具有較高的發(fā)文量。其中，得益于開(kāi)展人工智能研究的時(shí)間較早，美國(guó)的發(fā)文量遙遙領(lǐng)先，約占全球總發(fā)文量的31.47%。相較之下，我國(guó)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的人工智能研究雖然起步較晚，但是卻擁有排名第二的發(fā)文量，占全球總發(fā)文量的11.04%，略高于英國(guó)的10.19%，這與中國(guó)政策的支持和近幾年產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展分不開(kāi)[1]。人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的《2021人工智能發(fā)展白皮書(shū)》指出，中國(guó)目前已經(jīng)成為人工智能發(fā)展最迅速的國(guó)家之一，2020年中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到3,251億元，相關(guān)企業(yè)數(shù)量達(dá)到6,425家，人工智能創(chuàng)新指數(shù)攀升至全球第二。這也帶動(dòng)了中國(guó)學(xué)界關(guān)于人工智能在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的研究。

盡管如此，但不得不承認(rèn)，與人工智能的實(shí)踐發(fā)展相比，我國(guó)在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究仍相對(duì)滯后，國(guó)際影響力較弱。在學(xué)科研究中心性方面，中國(guó)只有0.06，這說(shuō)明研究較為分散和局部，大多是從某一行業(yè)角度出發(fā)，與美國(guó)的0.40和英國(guó)的0.26還有較大差距[1]。而且，目前尚缺少針對(duì)國(guó)內(nèi)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究的有效梳理與剖析，無(wú)法體現(xiàn)出社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域研究的側(cè)重點(diǎn)。在此情境下，厘清人工智能與社會(huì)科學(xué)研究耦合發(fā)展的內(nèi)生聯(lián)系，洞察人工智能向社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域滲透的演進(jìn)路徑與發(fā)展脈絡(luò)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。因此，基于國(guó)內(nèi)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域廣泛使用的中文CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)，本文重點(diǎn)選取了近30年間的“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究文獻(xiàn)資料，借助CiteSpace科學(xué)計(jì)量工具開(kāi)展可視化分析，以期對(duì)整體發(fā)展態(tài)勢(shì)、演變歷程、前沿?zé)狳c(diǎn)的全貌予以展現(xiàn)。并且，為進(jìn)一步完善我國(guó)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”的理論研究與教育體系，推動(dòng)復(fù)合型創(chuàng)新人才的培育與成長(zhǎng)，本文還嘗試從實(shí)踐層面提出具體的對(duì)策建議。

1 人工智能與社會(huì)科學(xué)的耦合發(fā)展 關(guān)系

1.1 人工智能正在為社會(huì)科學(xué)研究框架帶來(lái)結(jié)構(gòu)性沖擊

1.1.1 人工智能的“強(qiáng)勢(shì)進(jìn)入”擴(kuò)展了社會(huì)科學(xué)的研究對(duì)象

人工智能，雖然是基于“人工”創(chuàng)造的“智能”，但理論上，它擁有著強(qiáng)勢(shì)的進(jìn)入性。一旦超過(guò)某一“奇點(diǎn)”，就具備了自主學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、甚至“思考”的獨(dú)立性，成為一種脫胎于人類(lèi)、卻脫離人類(lèi)甚至超越人類(lèi)的“新人類(lèi)”。同時(shí)，人工智能也表現(xiàn)出了鮮明的擴(kuò)展性?！靶氯祟?lèi)”的出現(xiàn)，打破了自人類(lèi)誕生以來(lái)獨(dú)享“智能”地位的格局，令“人文”的含義在一定程度上被革新。從此，社會(huì)科學(xué)所面向的不僅是由人類(lèi)構(gòu)成的社會(huì)關(guān)系，還包括人與人工智能、普通人與掌握運(yùn)用人工智能的人、人工智能與人工智能等構(gòu)成的多元社會(huì)關(guān)系。這無(wú)疑是更新?lián)Q代式的新型“生態(tài)體系”。

而且，社會(huì)科學(xué)研究通常以假定中的“人的本質(zhì)”為前提來(lái)構(gòu)筑知識(shí)視野和理論框架。比如，起初社會(huì)科學(xué)假設(shè)人類(lèi)是理性人，但后面證實(shí)受限于個(gè)人心理、社會(huì)影響、情緒波動(dòng)等原因，徹底的理性人在現(xiàn)實(shí)世界中并不存在，故有限理性學(xué)說(shuō)應(yīng)運(yùn)而 生[2]。但在人工智能社會(huì)中，人與智能機(jī)器的共生使得人的思維結(jié)構(gòu)與機(jī)體功能發(fā)生變化，人類(lèi)的理性水平將會(huì)越來(lái)越高。因此，社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域亟須調(diào)整、創(chuàng)造出一套新的系統(tǒng)的方法論來(lái)適應(yīng)不斷變化的研究對(duì)象。

1.1.2 人工智能在“時(shí)空維度”上重塑了社會(huì)科學(xué)的研究格局

集合了進(jìn)入性與擴(kuò)展性的人工智能，以時(shí)空意義上的“拓展性進(jìn)入”姿態(tài)出現(xiàn)在社會(huì)科學(xué)場(chǎng)域，引發(fā)研究格局變革。在時(shí)間維度上，人工智能激活了時(shí)間多樣性，促進(jìn)社會(huì)時(shí)間的層次結(jié)構(gòu)大幅展開(kāi)[3]，推動(dòng)社會(huì)角色、價(jià)值、態(tài)度等在各自的時(shí)間頻譜中運(yùn)動(dòng)，呈現(xiàn)出各不相同的發(fā)展節(jié)奏。這對(duì)于試圖對(duì)社會(huì)問(wèn)題進(jìn)行解釋和預(yù)測(cè)的社會(huì)科學(xué)學(xué)科而言，帶來(lái)了極大的復(fù)雜度和不確定性。如何在時(shí)間壓縮、效益放大、價(jià)值取向與生命意義之間探尋最大公約數(shù)，是擺在社會(huì)科學(xué)面前且迫切需要解決的問(wèn)題。

在空間維度上，人工智能滲透在各行各業(yè)，推動(dòng)社會(huì)空間外延急速擴(kuò)張。需警惕若國(guó)家宏觀調(diào)控政策機(jī)制遲滯，行業(yè)野蠻發(fā)展或許會(huì)導(dǎo)致人類(lèi)群體的兩極分化——坐擁大量智能資源進(jìn)階到自由國(guó)度的人和被智能社會(huì)拋棄的人[4]。例如，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，百度等汽車(chē)制造企業(yè)明確表示，擁有自動(dòng)駕駛能力、貫穿“自由移動(dòng)”“自然交流”“自我成長(zhǎng)”理念、兼具情感和智慧的革命性汽車(chē)機(jī)器人將在2023年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，新型汽車(chē)和平臺(tái)預(yù)計(jì)會(huì)大規(guī)模出現(xiàn)。那么，彼時(shí)將會(huì)有百萬(wàn)級(jí)以上的駕駛員面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而可能會(huì)引發(fā)社會(huì)情緒崩塌。這就亟需哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科的柔性智慧對(duì)其進(jìn)行重新調(diào)和，使社會(huì)能夠在規(guī)范的框架內(nèi)有序、合理、合情地向更高級(jí)形態(tài)變遷[5]。

1.2 人工智能作為“替代性補(bǔ)充”，為社會(huì)科學(xué)提供革命性機(jī)遇

當(dāng)繁雜的人文、社會(huì)現(xiàn)象在一定程度上實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的時(shí)候，也恰好是人工智能在社科領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢(shì)的時(shí)候。在工具理性和可操作層面，人工智能技術(shù)對(duì)于大數(shù)據(jù)的整合、挖掘和運(yùn)用，比人工更加“得心應(yīng)手”，在許多情況下替代了原始的社會(huì)科學(xué)分析方法與手段。多源異構(gòu)信息廣泛流動(dòng)于網(wǎng)絡(luò)空間與現(xiàn)實(shí)社會(huì)之中，借助人工智能技術(shù)人們能夠自動(dòng)獲取分析對(duì)象的全樣本信息流，改變傳統(tǒng)社會(huì)科學(xué)廣泛采用的以部分推斷整體的抽樣調(diào)查方法，從而較為全面完整地認(rèn)識(shí)和把握研究議題。而且，人工智能創(chuàng)造了交叉、互補(bǔ)、綜合分析大數(shù)據(jù)的條件，這為各種計(jì)算推斷方式的自由轉(zhuǎn)換與交替創(chuàng)造了便利，其效率也是人工所無(wú)法比擬的。

除此之外，更重要的是，人工智能所帶來(lái)的新型認(rèn)識(shí)方式、認(rèn)知手段能夠擴(kuò)展人們的視域，勢(shì)必對(duì)社會(huì)科學(xué)的發(fā)展會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的補(bǔ)充性影響。具體來(lái)講，一方面，人工智能強(qiáng)化認(rèn)知知覺(jué)，喚醒了人類(lèi)深度洞察能力。通過(guò)模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)結(jié)機(jī)制，人工智能被賦予“算法魔力”，能夠基于多種維度與粒度的大數(shù)據(jù)進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。跳脫出人們常倚重“物理行為數(shù)據(jù)”的格局，模糊了物理、生物、社會(huì)、精神之間的邊界。從人性或“精神現(xiàn)象”的意義上，助力人們深度挖掘行為背后蘊(yùn)含的社會(huì)動(dòng)機(jī)、心理偏好、人格傾向等“人格化數(shù)據(jù)”。另一方面，人工智能突破了常規(guī)認(rèn)知路徑之間的藩籬。一種極為重要的認(rèn)知轉(zhuǎn)軌被激活，能動(dòng)者與其所在的世界彼此感知的互動(dòng)學(xué)習(xí)模式逐漸代替原子主義視角下的主客二分理性分析模式[6]。在認(rèn)知思考模式上，無(wú)須局限于單一的知識(shí)推理路徑，可自由吸納多樣化思維路徑，比如以總結(jié)概括為核心的綜合思維、以認(rèn)識(shí)本質(zhì)規(guī)律或特征為核心的抽象思維、以認(rèn)知因果關(guān)系為核心的邏輯思維等。

補(bǔ)充與替代相結(jié)合，人工智能對(duì)于社會(huì)科學(xué)構(gòu)成了一種密切的“替代性補(bǔ)充”。其中，“替代”是一定意義上的，總體上是補(bǔ)充而不是完全“取代”。人工智能將以助推的姿態(tài)，令社會(huì)科學(xué)以更高的境界、更新的視角，打開(kāi)更寬廣的思維空間，以更為艱深的思考來(lái)面對(duì)和迎接新挑戰(zhàn)。

2 “人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究演進(jìn)態(tài)勢(shì)的計(jì)量分析

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫(kù)為檢索平臺(tái)。該數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋資源豐富，涵蓋工程科技、農(nóng)業(yè)、經(jīng)濟(jì)、管理、醫(yī)藥衛(wèi)生、新聞傳播、心理等基礎(chǔ)學(xué)科，是全球最大的權(quán)威性中文引文索引數(shù)據(jù)庫(kù)。利用高級(jí)檢索功能設(shè)定文獻(xiàn)類(lèi)別為“學(xué)術(shù)期刊”，設(shè)定檢索方式為：主題=“人工智能”，檢索條件=“精確”，時(shí)間范圍=“從1992年到2021年”，檢索時(shí)間為2022年1月7日。關(guān)于檢索時(shí)間范圍的設(shè)定，雖然人工智能概念在1956年被首次提出，但實(shí)際上數(shù)據(jù)庫(kù)檢索結(jié)果顯示我國(guó)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域最早的人工智能研究文獻(xiàn)出現(xiàn)于1980年[7]，而且在隨后的十年里發(fā)文較少，年均發(fā)文量?jī)H為2.09篇?？梢?jiàn)，相關(guān)研究尚處于早期探索階段，還未在社科領(lǐng)域內(nèi)引起學(xué)者廣泛關(guān)注。許多研究人員也指出，我國(guó)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的人工智能研究在1993年前后才正式開(kāi)始起步[1]。因此，為了提高分析質(zhì)量，本研究聚焦于近30年的中文文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，將時(shí)間跨度進(jìn)一步精確設(shè)置為1992年至2021年。

此外，考慮到以“人工智能”為主題詞的期刊文獻(xiàn)集合中涉及的研究方向過(guò)于寬泛，既包含自然科學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)子集，又包含社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)子集，因此本文采取人工輔助篩選措施對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行清洗。具體地，由兩名社會(huì)科學(xué)研究領(lǐng)域的碩士研究生“背對(duì)背”篩選，剔除重復(fù)的和完全不涉及社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)，再由第三人進(jìn)行審核來(lái)確保文獻(xiàn)相關(guān)性。在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中還對(duì)“通知公告”“會(huì)議綜述”“研究機(jī)構(gòu)介紹”“書(shū)評(píng)”等非研究型文獻(xiàn)進(jìn)行了剔除。最終，獲得29,846篇有效文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。

2.1.2 研究方法

文獻(xiàn)計(jì)量法是對(duì)所搜集文獻(xiàn)的主要信息進(jìn)行深度挖掘，全面再現(xiàn)研究發(fā)展脈絡(luò)、熱點(diǎn)演化態(tài)勢(shì)及前沿方向的一種方法[8]。CiteSpace是一款科學(xué)知識(shí)圖譜繪制軟件，能夠?qū)χR(shí)單元或知識(shí)群之間復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進(jìn)行細(xì)致關(guān)聯(lián)分析，通過(guò)厘清各知識(shí)單元間的作用關(guān)系來(lái)繪制熱點(diǎn)主題演進(jìn)的主要路徑和知識(shí)樞紐，從而幫助研究人員洞悉研究領(lǐng)域的發(fā)展概貌[9]。基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)，本文應(yīng)用CiteSpace5.3.R4軟件，圍繞1992—2021年間“人工智能+社會(huì)科學(xué)”的熱點(diǎn)主題和演進(jìn)趨勢(shì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和可視化呈現(xiàn)，展示我國(guó)人工智能與社會(huì)科學(xué)耦合發(fā)展的知識(shí)圖景。

2.2 研究特征呈現(xiàn)及現(xiàn)狀分析

2.2.1 文獻(xiàn)數(shù)量大致分三階段，呈現(xiàn)“局部起伏波動(dòng)，總量持續(xù)增長(zhǎng)”趨勢(shì)

在一定程度上，文獻(xiàn)的發(fā)表時(shí)間和年度發(fā)文量分布，較為直觀地反映了國(guó)內(nèi)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究領(lǐng)域的研究熱度和發(fā)展速度。本文依據(jù)文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果（如圖1所示），結(jié)合當(dāng)年最高頻研究關(guān)鍵詞添加熱詞節(jié)點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究發(fā)展進(jìn)程整體上可劃分為三個(gè)階段。

圖1 1992—2021年國(guó)內(nèi)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”領(lǐng)域文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量趨勢(shì)圖Fig.1 The trend of the number of domestic published literatures of “artificial intelligence + social sciences” from 1992 to 2022

第一階段（1992至1999年）：學(xué)界整體對(duì)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”議題的關(guān)注度較低，年均發(fā)文量為310篇。在此階段，雖然開(kāi)始有社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者就人工智能技術(shù)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的作用展開(kāi)了早期研究，大部分研究聚焦于“人工智能”與“機(jī)器人”本身，多從科學(xué)技術(shù)、工具理性角度出發(fā)來(lái)分析人工智能主題，融合式研究尚處于早期探索階段。

第二階段（2000至2014年）：以“人工智能”為代表的自然科學(xué)技術(shù)主題得到社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域?qū)W者的重點(diǎn)關(guān)注，成果輸出大幅增長(zhǎng)，年均發(fā)文量為668篇，較第一階段同比增幅達(dá)到114.84%。人工智能與社會(huì)科學(xué)研究開(kāi)始呈現(xiàn)相互滲透、相互結(jié)合的態(tài)勢(shì)。針對(duì)社會(huì)科學(xué)的三大核心功能—描述、解釋、預(yù)測(cè)，人工智能被應(yīng)用于為社會(huì)決策提供理論、方法、技術(shù)與手段，“決策系統(tǒng)”“學(xué)習(xí)記憶功能”“測(cè)度方法”等議題開(kāi)始出現(xiàn)。交叉研究大部分來(lái)自心理學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域，但也不乏有倫理學(xué)、法學(xué)、社會(huì)學(xué)等學(xué)科的成果。各學(xué)科學(xué)者們開(kāi)疆拓土，嘗試解決與人機(jī)互動(dòng)關(guān)系、知識(shí)賦能等相關(guān)的一系列問(wèn)題，并進(jìn)一步思考將人工智能作為基本應(yīng)用工具的功能需求與管理框架，加速推動(dòng)著社會(huì)科學(xué)認(rèn)識(shí)過(guò)程逐步走向智能化[10-12]。

第三階段（2015年至今）：“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究迅猛發(fā)展，特別是自2016年人工智能程序Alpha Go打敗世界圍棋冠軍以來(lái)，社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域輸出的成果數(shù)量成指數(shù)型飛速增加，年均發(fā)文量達(dá)2,517篇，較第二階段同比增幅達(dá)到276.79%。而且，在2017年政府工作報(bào)告首次提及“人工智能”后，大量關(guān)乎中國(guó)制造智能化轉(zhuǎn)型、專(zhuān)家系統(tǒng)、輔助系統(tǒng)、智能計(jì)算議題的交叉研究集中涌現(xiàn)，人工智能與社會(huì)科學(xué)應(yīng)用研究的聯(lián)動(dòng)愈發(fā)密切。

2.2.2 研究層次呈現(xiàn)強(qiáng)技術(shù)驅(qū)動(dòng)性，跨學(xué)科形成“兩強(qiáng)多面”格局

為探究“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究的跨學(xué)科分布特征，本文進(jìn)行了研究層次與領(lǐng)域統(tǒng)計(jì)。在研究層次上，呈現(xiàn)出鮮明的強(qiáng)技術(shù)驅(qū)動(dòng)性，如圖2所示。技術(shù)研究類(lèi)文獻(xiàn)最多，達(dá)到了1,424篇。其次是應(yīng)用類(lèi)研究，發(fā)文量約為技術(shù)研究類(lèi)研究的1/3?；A(chǔ)研究、學(xué)科教育、政策研究則相對(duì)較少。

圖2 1992—2021年國(guó)內(nèi)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究層次分布Fig.2 Research level distribution of domestic “artificial intelligence + social sciences” studies from 1992 to 2022

在研究領(lǐng)域上，跨學(xué)科分布形成“兩強(qiáng)多面”格局，如圖3所示。一方面，技術(shù)性學(xué)科仍是人工智能研究的主陣地，自動(dòng)化技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟件及計(jì)算機(jī)應(yīng)用類(lèi)學(xué)科分別以33.69%和19.30%的高占比成長(zhǎng)為強(qiáng)勢(shì)領(lǐng)域。另一方面，與人工智能技術(shù)緊密關(guān)聯(lián)的交叉學(xué)科也在多面向發(fā)展，教育學(xué)、新聞與傳播學(xué)、信息經(jīng)濟(jì)學(xué)、圖書(shū)情報(bào)學(xué)、管理學(xué)、醫(yī)學(xué)、語(yǔ)言文學(xué)等學(xué)科均占據(jù)一席之地。

圖3 1992—2021年國(guó)內(nèi)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究跨學(xué)科分布Fig.3 Interdisciplinary distribution of domestic “artificial intelligence + social sciences” studies from 1992 to 2022

具體看來(lái)，在經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)領(lǐng)域，一方面，人們視人工智能應(yīng)用下的新型現(xiàn)象為研究對(duì)象，傾向于將其和傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)管理理論分析框架有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)認(rèn)知論和實(shí)踐論的統(tǒng)一。另一方面，人工智能技術(shù)也是經(jīng)管領(lǐng)域?qū)W者重視的研究手段，它將仿真模型的建立及運(yùn)行程序化，簡(jiǎn)化了運(yùn)算預(yù)測(cè)過(guò)程，提高了工作效率[13]。近年來(lái)，人工智能驅(qū)動(dòng)的開(kāi)源情報(bào)內(nèi)容挖掘也常被應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)管理研究，學(xué)者們逐步完善了風(fēng)險(xiǎn)“監(jiān)測(cè)-預(yù)警-決策”管理模塊、流程和保障機(jī)制[14]。

在教育學(xué)領(lǐng)域，學(xué)者們致力于對(duì)“人工智能+教育”的價(jià)值取向和教育意蘊(yùn)進(jìn)行展望[15]，不斷探索人工智能技術(shù)（比如，語(yǔ)音識(shí)別、腦機(jī)接口、知識(shí)圖譜等）在教育中的應(yīng)用情境、結(jié)合途徑、和教學(xué)效果和人工智能復(fù)合型人才培養(yǎng)的教育機(jī)制。

在新聞與傳播學(xué)領(lǐng)域，智能化媒體技術(shù)發(fā)展的諸多可能性被人們從信源渠道、傳播手段、內(nèi)容整合和信息推送方式等多視角進(jìn)行深刻地解讀。學(xué)者們強(qiáng)調(diào)智能技術(shù)與傳播鏈條中各環(huán)節(jié)的融合從根本上變革了媒體傳播業(yè)態(tài)、微粒化社會(huì)以及分布式的信息傳播結(jié)構(gòu)，重塑了人們的交往場(chǎng)景和傳播行 為[16-17]。受眾能夠從多重感官上沉浸體驗(yàn)新聞事件的“臨場(chǎng)感”，“自我空間”得到了更為深遠(yuǎn)的延展。因此，探尋人工智能與人類(lèi)獲取信息、認(rèn)知世界之間的價(jià)值平衡也逐漸成為該領(lǐng)域研究的重中之重[18]。

在法學(xué)領(lǐng)域，學(xué)界正積極開(kāi)展新型法律關(guān)系、法律政策、法律制度等研究，通過(guò)應(yīng)用和標(biāo)準(zhǔn)化兩個(gè)層面，為人工智能業(yè)態(tài)明確“怎么做”和“什么不能做”的邊界。在應(yīng)用層面，在智慧法院、智能量刑及智能刑法運(yùn)轉(zhuǎn)系統(tǒng)等司法實(shí)踐中，許多人工智能方法，如統(tǒng)一集、灰系統(tǒng)、消錯(cuò)學(xué)等，有助于提升審判結(jié)果的公正化、合理化與科學(xué)化，驅(qū)動(dòng)法學(xué)向著高級(jí)智能化方向前進(jìn)[19]。在標(biāo)準(zhǔn)化層面，人工智能的泛化應(yīng)用致使從業(yè)人員將面對(duì)更加復(fù)雜的案件，比如一旦利用人工智能深度偽造技術(shù)生產(chǎn)的虛假視聽(tīng)資料無(wú)法被現(xiàn)有技術(shù)辨別真?zhèn)?，成為不可查?shí)“事實(shí)”，將會(huì)對(duì)證據(jù)系統(tǒng)的實(shí)體正義原則造成極大沖擊，因而需要更多思考與論證來(lái)提供有力保障。

在政治學(xué)領(lǐng)域，學(xué)者們指出人工智能技術(shù)的高速發(fā)展勢(shì)必會(huì)影響各國(guó)公共外交發(fā)展，因?yàn)槿谌?、機(jī)器、信息于一體的有機(jī)數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)將改變傳統(tǒng)公共外交信息傳播的法則與模式，聯(lián)動(dòng)引致國(guó)際關(guān)系模式及結(jié)構(gòu)的調(diào)整、國(guó)家間權(quán)力斗爭(zhēng)疆域與規(guī)則的重塑[20]。

在語(yǔ)言文學(xué)領(lǐng)域，學(xué)者們致力于貫通自然語(yǔ)言和機(jī)器語(yǔ)言，構(gòu)建介于兩者之間的語(yǔ)言思維模式。自然語(yǔ)言處理是施展人工智能必不可少的條件，傳統(tǒng)語(yǔ)言學(xué)理論無(wú)疑是其建立的基礎(chǔ)。同時(shí)，人工智能自主學(xué)習(xí)能力又可反過(guò)來(lái)推進(jìn)語(yǔ)言計(jì)算研究，令語(yǔ)言知識(shí)的表示成為機(jī)器可識(shí)別的符號(hào)。而且，隨著人工智能技術(shù)水平提高，人工智能語(yǔ)言學(xué)者們?cè)噲D融合認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)、心理語(yǔ)言學(xué)、社會(huì)語(yǔ)言學(xué)的研究成果，加強(qiáng)對(duì)多種語(yǔ)言形態(tài)的真實(shí)語(yǔ)料（比如口語(yǔ)和書(shū)面語(yǔ)等）的訓(xùn)練與分析，以此不斷優(yōu)化人機(jī)交互效果[5]。

在藝術(shù)研究領(lǐng)域中，人工智能也得到了新的發(fā)展。人工智能技術(shù)作為賽博朋克風(fēng)格作品中的重要主題，激活了設(shè)計(jì)師和制造商們極具科技感、智能化的想象空間，促使其開(kāi)展大膽的藝術(shù)化夸張，同時(shí)也推動(dòng)了當(dāng)代設(shè)計(jì)領(lǐng)域研究人員對(duì)人本主義的深層次反思[21]。同時(shí)，人工智能作為創(chuàng)作工具，通過(guò)與傳統(tǒng)藝術(shù)的嵌入與融合，生產(chǎn)出越來(lái)越多的AI藝術(shù)作品，詮釋了藝術(shù)的全新可能性[22]。

此外，心理學(xué)研究在人工智能的發(fā)展進(jìn)程中也起到了重要的推動(dòng)作用，心智哲學(xué)、試驗(yàn)心理學(xué)等常被用于解析人工智能生效的原因。目前很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論來(lái)源于心理學(xué)[23]，以類(lèi)腦研究為基礎(chǔ)的超級(jí)人工智能系統(tǒng)也正向著形成自有心理系統(tǒng)的方向邁進(jìn)[24]。

2.2.3 小規(guī)模學(xué)術(shù)圈層逐漸形成，復(fù)合型高產(chǎn)學(xué)者仍很稀缺

為了解領(lǐng)域內(nèi)的核心作者分布情況，感知跨學(xué)科學(xué)者間的學(xué)術(shù)聯(lián)系緊密度，本文對(duì)近十年（2012至2021年）的發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量高位作者進(jìn)行知識(shí)圖譜分析。如表1所示，發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量達(dá)7篇以上的作者共計(jì)16位。其中，最高位發(fā)文學(xué)者為清華大學(xué)信息學(xué)院戴瓊海，發(fā)文數(shù)量為19篇。其長(zhǎng)期關(guān)注計(jì)算成像與立體視覺(jué)領(lǐng)域，致力于推動(dòng)人工智能與認(rèn)知科學(xué)融合發(fā)展[25]。華東師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)系顧小清和北京航空航天大學(xué)王偉的發(fā)文數(shù)量依次為11、10篇。圍繞智能教育應(yīng)用，顧小清探索了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教育治理、教學(xué)創(chuàng)新對(duì)有效學(xué)習(xí)行為的積極影響，并在個(gè)性化素養(yǎng)提升與干預(yù)決策等方面提出實(shí)踐建議。王偉致力于利用人工智能輔助幾何設(shè)計(jì)，將研究成果應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人設(shè)計(jì)及工藝改進(jìn)[26]。其余作者發(fā)表文獻(xiàn)7至8篇。這表明近十年來(lái)，盡管有學(xué)者持續(xù)深耕“人工智能+社會(huì)科學(xué)”領(lǐng)域議題研究，但整體上達(dá)到高產(chǎn)水平的跨學(xué)科學(xué)者仍然比較稀缺，復(fù)合型研究力量亟待補(bǔ)充。

表1 國(guó)內(nèi)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究學(xué)者發(fā)文情況Table 1 Domestic publishing situation of scholars of “artificial intelligence + social sciences”

基于對(duì)發(fā)文作者間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的可視化分析，見(jiàn)圖4，發(fā)現(xiàn)知識(shí)圖譜中節(jié)點(diǎn)數(shù)為473，其中戴瓊海發(fā)文量排名第一，節(jié)點(diǎn)最大。節(jié)點(diǎn)連線數(shù)雖僅有431條，但部分學(xué)者間聯(lián)系較為緊密，逐漸形成若干跨學(xué)科聯(lián)動(dòng)的小型學(xué)術(shù)圈層。其中，王宏宇、劉金波等依托北京大學(xué)首鋼醫(yī)院血管醫(yī)學(xué)中心，形成了一個(gè)緊密結(jié)合的穩(wěn)定團(tuán)隊(duì)，率先在國(guó)內(nèi)推動(dòng)了人工智能賦能病理診斷、血管健康管理方面的臨床實(shí)踐和科學(xué)研究，通過(guò)整合患者臨床信息、組織病理學(xué)影像、多組學(xué)信息，輔助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)對(duì)患者的高效疾病智能篩查、智能診斷與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)[27-29]。除醫(yī)學(xué)外，從其他學(xué)者的學(xué)術(shù)背景可推斷，當(dāng)前在倫理哲學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)等學(xué)科中也已開(kāi)始涌現(xiàn)小規(guī)模的“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究團(tuán)隊(duì)。

圖4 國(guó)內(nèi)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究學(xué)者間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)Fig.4 The relationship network between domestic scholars of “artificial intelligence + social sciences”

2.2.4 研究前沿正逐漸由以“機(jī)器人”、“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”和“知識(shí)工程”等為主的熱點(diǎn)詞匯，過(guò)渡到“智能時(shí)代”、“算法治理”、“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”等熱點(diǎn)詞匯中

為追蹤“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究的新興熱點(diǎn)，對(duì)近十年（2012至2021年）的文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞突發(fā)檢測(cè)。表2顯示，前20位突現(xiàn)詞均集中出現(xiàn)于2012年，突現(xiàn)強(qiáng)度大且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，“機(jī)器人”、“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”、“知識(shí)工程”等人工智能熱點(diǎn)詞匯是主要代表。這再次驗(yàn)證了社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域人工智能的研究是以技術(shù)發(fā)展為基礎(chǔ)的，新興技術(shù)從不同層面對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生不同影響，帶動(dòng)著研究方向的轉(zhuǎn)變，推進(jìn)研究前沿更迭。

表2 國(guó)內(nèi)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜Table 2 Keyword emergence map of domestic“artificial intelligence + social sciences”studies

其中，關(guān)鍵詞“機(jī)器人”的突現(xiàn)持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)，在長(zhǎng)達(dá)七年的時(shí)間里一直被學(xué)者所重點(diǎn)關(guān)注。立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、路徑規(guī)劃、決策樹(shù)等技術(shù)基礎(chǔ)，機(jī)器人可分為以知識(shí)表示、人機(jī)交互為代表的無(wú)實(shí)體機(jī)器人以及以巡邏機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人為代表的實(shí)體機(jī)器人，被廣泛地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、金融、財(cái)務(wù)等領(lǐng)域的協(xié)助、預(yù)測(cè)和優(yōu)化等研究中。以智能財(cái)務(wù)為例，目前對(duì)報(bào)賬機(jī)器人、會(huì)計(jì)機(jī)器人、財(cái)務(wù)機(jī)器人的研發(fā)已成為會(huì)計(jì)信息化發(fā)展研究的重要趨勢(shì)[30]。

“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”是一門(mén)對(duì)視覺(jué)信息進(jìn)行組織、識(shí)別和解釋的技術(shù)，能夠基于圖像處理等技術(shù)賦予機(jī)器“自然視覺(jué)”。許多生物學(xué)、醫(yī)學(xué)研究人員曾將其與病健交界特征參數(shù)系統(tǒng)相結(jié)合，用于植物[31]和人體[32]病害的識(shí)別研究。一些歷史學(xué)學(xué)者，例如霍珊，也曾試圖將人工智能引入古籍識(shí)別中，開(kāi)展古籍?dāng)?shù)字化自動(dòng)編纂技術(shù)原理研究[33]。此外，在文化與旅游研究中，盧東輝和陳東旭也闡釋了人臉識(shí)別中的笑臉捕捉和抓拍技術(shù)，在接待、游樂(lè)和觀光等產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面的有效性[34]。

同年突現(xiàn)的關(guān)鍵詞還有“知識(shí)工程”、“決策系統(tǒng)”、“專(zhuān)家系統(tǒng)”、“問(wèn)題求解”和“知識(shí)庫(kù)”等，它們開(kāi)啟了現(xiàn)代人工智能知識(shí)管理與決策研究的新時(shí)代。在此領(lǐng)域，人工智能被視為一種數(shù)據(jù)智能，擁有精確描述、模擬的能力，對(duì)知識(shí)搜索、知識(shí)收集、知識(shí)挖掘、知識(shí)預(yù)測(cè)以及知識(shí)決策服務(wù)等諸多環(huán)節(jié)產(chǎn)生了實(shí)質(zhì)性的變革。最終形成的決策信息和智力支持系統(tǒng)為企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略制定、產(chǎn)品功能研發(fā)、心理健康評(píng)估、公共政策評(píng)估等提供了科學(xué)性依據(jù)[35-37]。

利用LLR聚類(lèi)分析技術(shù)從文獻(xiàn)樣本中提取54,734個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析，來(lái)挖掘出長(zhǎng)期以來(lái)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究?jī)?nèi)容的內(nèi)在相關(guān)性，如圖5所示。熱點(diǎn)主題群包括#0機(jī)器人、#1人工智能、#2數(shù)字經(jīng)濟(jì)、#3算法治理、#4知識(shí)工程、#5計(jì)算機(jī)視覺(jué)、#6智能時(shí)代、#7路徑規(guī)劃。按照時(shí)間變化，對(duì)各主題群時(shí)間線圖譜進(jìn)行刻畫(huà)，如圖6所示。同一坐標(biāo)上為同一聚類(lèi)中的關(guān)鍵詞，連線表現(xiàn)關(guān)鍵詞之間在時(shí)間維度上的共現(xiàn)演變情況。

圖5 關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類(lèi)圖Fig.5 Diagram of keyword co-occurrence

圖6 關(guān)鍵詞聚類(lèi)時(shí)線圖Fig.6 Line diagram of keyword clustering in time dimension

結(jié)合圖5與圖6可知，在聚類(lèi)#3算法治理中，最先出現(xiàn)的關(guān)鍵詞是人工智能技術(shù)，后續(xù)又出現(xiàn)數(shù)字化、智能化、人工智能系統(tǒng)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等內(nèi)容，在此過(guò)程中數(shù)字孿生、算法黑箱、數(shù)字治理、數(shù)據(jù)治理、政府治理等關(guān)鍵詞的頻次也居高不下。這表明在以算法治理為核心的社會(huì)治理研究脈絡(luò)中，強(qiáng)調(diào)的是以人工智能技術(shù)賦能為基礎(chǔ)，通過(guò)政府監(jiān)管、平臺(tái)自治和社會(huì)共治等機(jī)制綜合施策，配置數(shù)據(jù)資源并發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，最終實(shí)現(xiàn)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展[38]。在聚類(lèi)#4知識(shí)工程中，知識(shí)圖譜、智能系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、輔助決策等關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻數(shù)較高，在圖譜中也以它們?yōu)橹行男纬闪司植烤垲?lèi)網(wǎng)絡(luò)，且各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間也存在著較多聯(lián)系。可見(jiàn)，“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力是新需求的產(chǎn)生，對(duì)于計(jì)算機(jī)高效利用、專(zhuān)業(yè)知識(shí)集中化的需求催生了以專(zhuān)家系統(tǒng)為代表的人工智能應(yīng)用的落地。在聚類(lèi)#6智能時(shí)代中，社會(huì)科學(xué)學(xué)者關(guān)注人工智能的缺陷識(shí)別以及可解釋力，重視金融科技、區(qū)塊鏈著作權(quán)糾紛、人機(jī)協(xié)同等方面催生的倫理問(wèn)題[39]。

3 結(jié)論與啟示

3.1 研究結(jié)論

人工智能的發(fā)展既加劇了社會(huì)關(guān)系的復(fù)雜性，改變了人在業(yè)態(tài)、生態(tài)、世態(tài)、心態(tài)系統(tǒng)中的角色與地位，推動(dòng)了社會(huì)科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)換與范圍變化，但同時(shí)又可以強(qiáng)化人類(lèi)多視角、全方位、全領(lǐng)域的觀察能力，從而更好地把握社會(huì)現(xiàn)象之間的相關(guān)性或互動(dòng)性，提升了社會(huì)科學(xué)的解釋與預(yù)測(cè)精度。

從當(dāng)前國(guó)內(nèi)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”研究現(xiàn)狀來(lái)看，整體呈現(xiàn)“局部起伏波動(dòng)，總量持續(xù)增長(zhǎng)”趨勢(shì)。研究層次呈現(xiàn)強(qiáng)技術(shù)驅(qū)動(dòng)性，跨學(xué)科形成“兩強(qiáng)多面”格局。小規(guī)模學(xué)術(shù)圈層逐漸形成，復(fù)合型高產(chǎn)學(xué)者仍很稀缺。研究前沿正逐漸由以“機(jī)器人”、“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”和“知識(shí)工程”等為主的熱點(diǎn)詞匯，過(guò)渡到“智能時(shí)代”、“算法治理”與“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”等熱點(diǎn)詞匯。

文獻(xiàn)計(jì)量分析結(jié)果明確地顯示出人工智能與社會(huì)科學(xué)應(yīng)用研究的聯(lián)動(dòng)日益密切這一趨勢(shì)，特別是知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、數(shù)字孿生技術(shù)、機(jī)器人技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物識(shí)別技術(shù)等在諸多實(shí)踐領(lǐng)域承擔(dān)著越來(lái)越重要的角色。

例如，在數(shù)字化科研與知識(shí)管理領(lǐng)域，面對(duì)知識(shí)量、信息量及研究對(duì)象復(fù)雜度急劇增大的挑戰(zhàn)，知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)為人文社科研究者在選題立意、資料篩選及成果共享等方面帶來(lái)新變化。比如，在習(xí)近平新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義思想研究中，已有不少學(xué)者利用算力強(qiáng)大、操作簡(jiǎn)便、能夠模擬專(zhuān)家的思考方式和研究方法的知識(shí)圖譜等科學(xué)輔助性工具，極大地縮短了從發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、提出假設(shè)、理論剖析到事實(shí)驗(yàn)證的距離與時(shí)間[40]。該模式在增加理論研究生動(dòng)性和說(shuō)服力的同時(shí)，還可以根據(jù)現(xiàn)實(shí)反饋預(yù)判研究趨勢(shì)，真正推動(dòng)科研向著理論與實(shí)踐關(guān)聯(lián)互洽的方向前行。

在新聞內(nèi)容自動(dòng)生產(chǎn)與分發(fā)領(lǐng)域，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能算法被新聞媒體機(jī)構(gòu)廣泛地應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作、審核、編輯、出版、分發(fā)等各環(huán)節(jié)中[41]。比如，新華社的“快筆小新”、今日頭條的“機(jī)器人記者小明”、騰訊的“Dreamwriter”等智能新聞寫(xiě)作輔助系統(tǒng)為采編工作節(jié)約了大量人力成本，中央廣播電視總臺(tái)將政治方向、價(jià)值取向、輿論導(dǎo)向等創(chuàng)新型價(jià)值評(píng)價(jià)因子注入主流價(jià)值推薦算法來(lái)遴選高質(zhì)量、高價(jià)值內(nèi)容。足見(jiàn)，一個(gè)打破了原有內(nèi)容生產(chǎn)、把關(guān)和傳播格局的智能傳播時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。

在智能決策支持領(lǐng)域，以數(shù)字孿生技術(shù)為連接點(diǎn)，人工智能在處理由物理系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)空間系統(tǒng)共同構(gòu)成的人類(lèi)復(fù)雜巨系統(tǒng)中的社會(huì)交互時(shí)具有先天優(yōu)勢(shì)，特別是在并行和分布式仿真領(lǐng)域使決策情境“還原”能力發(fā)生了質(zhì)的飛躍，在此基礎(chǔ)上結(jié)合高維建模方法得以形成高水平事件預(yù)測(cè)、預(yù)判及風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別精準(zhǔn)度的智能決策模式?，F(xiàn)階段數(shù)字孿生系統(tǒng)已在水資源管理、電力系統(tǒng)規(guī)劃、城市綜合能源管理、物質(zhì)文化遺產(chǎn)數(shù)字化建設(shè)[42-44]等活動(dòng)中投入使用。

在智能時(shí)代的社會(huì)治理領(lǐng)域，社交機(jī)器人技術(shù)的出現(xiàn)為意識(shí)形態(tài)治理工作帶來(lái)了新樣態(tài)。以往意識(shí)形態(tài)信息在輸入社會(huì)大眾的意識(shí)層面后，主要是依靠既有的政治溝通機(jī)制的反饋結(jié)果來(lái)評(píng)估意識(shí)形態(tài)引導(dǎo)的效能，這實(shí)質(zhì)上仍舊是脫胎于統(tǒng)計(jì)抽樣的小數(shù)據(jù)思維，其弊端在于容易以偏概全，并存在一定的時(shí)效滯后性。相較之下，投放至社會(huì)輿論場(chǎng)域中的社交機(jī)器人賬號(hào)則可在人機(jī)交互的過(guò)程中，通過(guò)自主分布式信息發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論等行為，完成意識(shí)形態(tài)的輸出至反饋全過(guò)程，保障了意識(shí)形態(tài)安全維護(hù)工作的效率[45]。目前，此類(lèi)社交機(jī)器人在海外比較活躍，已成為社交媒體平臺(tái)中政治參與的重要輿論力量。

在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，依賴(lài)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物識(shí)別技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能為醫(yī)療健康行業(yè)帶來(lái)了新突破。比如，通過(guò)將微觀患者個(gè)體的體征臨床數(shù)據(jù)與宏觀的時(shí)間、空間、事件等要素進(jìn)行跨載體多模態(tài)的關(guān)聯(lián)，能夠挖掘出有價(jià)值的規(guī)律信息對(duì)潛在慢性疾病進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估與監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)早期干預(yù)；利用掃描、OCR或圖像處理技術(shù)，辨讀病歷或藥品外包裝數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)資料快速調(diào)?。粰z測(cè)和分類(lèi)癌細(xì)胞，精準(zhǔn)勾畫(huà)癌癥放療靶區(qū)完成病理分析；開(kāi)展基因組學(xué)分析，降低基因測(cè)序成本，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模基因組數(shù)據(jù)分析，提升癌癥等疾病診斷和治療效率等。

3.2 對(duì)人工智能社會(huì)科學(xué)學(xué)科化發(fā)展的啟示

當(dāng)前我國(guó)“人工智能+社會(huì)科學(xué)”跨學(xué)科的學(xué)者正在不斷嘗試創(chuàng)新突破并取得了一定的成就，為進(jìn)一步豐富研究范圍，探索多學(xué)科交叉研究范式，拓展人工智能社會(huì)科學(xué)研究外延，人工智能社會(huì)科學(xué)的學(xué)科化發(fā)展勢(shì)必是一條重要途徑。在推動(dòng)新一輪人工智能社會(huì)科學(xué)基礎(chǔ)學(xué)科分類(lèi)變革與框架體系重組的基礎(chǔ)上，聚集各學(xué)科頂尖研究者，在相互激發(fā)、整合、促進(jìn)的過(guò)程中更深刻地對(duì)人工智能在政治、經(jīng)濟(jì)、管理、教育、法律、藝術(shù)等多學(xué)科領(lǐng)域產(chǎn)生的問(wèn)題進(jìn)行回應(yīng)。

回歸于實(shí)踐層面，社會(huì)各界可考慮從以下四個(gè)方面入手，完善人工智能社會(huì)科學(xué)的理論研究與教育體系，推動(dòng)創(chuàng)新型人才的培育與成長(zhǎng)。第一，從頂層規(guī)劃與設(shè)計(jì)入手，創(chuàng)建“人工智能+社會(huì)科學(xué)”復(fù)合專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)新模式，界定相對(duì)明晰的學(xué)科組成和學(xué)科邊界，藉以厘清其包容性與獨(dú)立性，助推學(xué)科發(fā)展取得長(zhǎng)足進(jìn)步。并且，可在重點(diǎn)院校開(kāi)展人工智能社會(huì)科學(xué)教育的試點(diǎn)，不斷完善學(xué)科布局與專(zhuān)業(yè)建設(shè)。第二，在國(guó)務(wù)院頒布的《中華人民共和國(guó)學(xué)科分類(lèi)與代碼國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)》中增加人工智能社會(huì)科學(xué)門(mén)類(lèi)，在該門(mén)類(lèi)下設(shè)立人工智能社會(huì)科學(xué)理論、人工智能社會(huì)科學(xué)工程兩個(gè)一級(jí)學(xué)科。以此為基礎(chǔ)，人工智能社會(huì)科學(xué)將與其他學(xué)科形成良好的互動(dòng)，相互提供給養(yǎng)。第三，在黨和國(guó)家機(jī)關(guān)中，成立人工智能社會(huì)科學(xué)專(zhuān)門(mén)性協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu)以推動(dòng)學(xué)科發(fā)展，比如在國(guó)務(wù)院學(xué)位辦成立人工智能社會(huì)科學(xué)委員會(huì)，在教育部教學(xué)委員會(huì)增加人工智能社會(huì)科學(xué)分委員會(huì)。第四，面向國(guó)際，加強(qiáng)學(xué)科規(guī)范建設(shè)，制定相關(guān)的人才流動(dòng)機(jī)制，提高學(xué)科構(gòu)成概念和知識(shí)本身的國(guó)際化和標(biāo)準(zhǔn)化水平，強(qiáng)化我國(guó)國(guó)際學(xué)術(shù)界影響力。不斷挖掘具有中國(guó)特色的新社會(huì)科學(xué)理論成果，為未來(lái)全球視野下的人工智能發(fā)展、社會(huì)問(wèn)題的解決提供中國(guó)方案，展現(xiàn)中國(guó)智慧，提升我國(guó)在人工智能?chē)?guó)際規(guī)則制定方面的話語(yǔ)權(quán)。

利益沖突聲明

所有作者聲明不存在利益沖突關(guān)系。