本报记者 李永杰

　　5月27日，2025文化强国建设高峰论坛“构建中国哲学社会科学自主知识体系”分论坛在深圳举办。与会专家学者围绕“赓续文化根脉 坚持守正创新 加快构建中国哲学社会科学自主知识体系”这一主题进行深入探讨。

　　充分把握“两个结合”的理论意蕴

　　“习近平新时代中国特色社会主义思想是构建中国哲学社会科学自主知识体系的思想灵魂。”中共中央党校（国家行政学院）副校长（副院长）李毅表示，构建中国哲学社会科学自主知识体系，必须自觉坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，充分吸收和体现我们党的理论创新成果。要在不断拓展习近平新时代中国特色社会主义思想体系化研究、学理化阐释的广度和深度过程中，提出具有主体性、原创性的理论观点，构建具有自身特质的学科体系、学术体系、话语体系，形成中国哲学社会科学的特色和优势。

　　清华大学人文学院教授张国刚以佛教中国化及其知识创新和近代以来的西学东渐为例，阐述了在中国式现代化建设中，尤其是哲学社会科学领域知识创新中必须坚守中华文化主体性的重要性。他表示，要坚持把马克思主义基本原理同中华优秀传统文化相结合，通过扩大高水平对外开放，吸纳西方现代化的有益成果，既保持中华文化的独特性、自主性，又实现其现代转化与创新发展，使中华文化成为知识创新的重要源泉和主体力量。

　　当今全球治理体系面临深刻调整和重塑，中国作为负责任大国，亟须构建具有中国特色、全球融通的话语体系。武汉大学国际法治研究院教授黄进表示，国际法作为国际社会的行为规范和国际关系的“通用语言”，既是规范国际秩序的基石，也是开展国际对话的工具。构建基于国际法规则的中国全球话语体系，既是应对现实风险挑战的战略抉择，更是推动人类文明进步的时代责任。“这项系统工程需要理论创新与实践突破相结合，制度建构与人才培养相促进，国家行动与国际合作相统一。”他表示，通过持续增强国际法领域的话语生产能力、议程设置能力、规则塑造能力，中国必将为完善全球治理贡献更多东方智慧，推动国际秩序朝着更加公正合理的方向发展。

　　知识的生产创造、积累传承和传播运用，在人类历史上扮演着重要角色，推动着社会进步和发展。中国经济体制改革研究会副会长、综合开发研究院（中国·深圳）院长樊纲就如何提高知识生产能力、增强智库服务决策水平提出三点思考：一是提高思想性和基础理论研究能力，二是提高对实践的升华能力，三是提高体制机制创新的能力。他表示，智库要通过广泛开展调查研究和实际咨询活动，获取真实信息，发现真实问题，运用理论框架和逻辑整理，形成解决问题和创新理论的真知灼见，不断提升服务国家战略需求的能力和水平。

　　培养学术研究的问题意识

　　形成学术研究的问题意识和问题导向，就是要寻找和发现学术研究的“真问题”。中国社会科学院社会学研究所研究员陈光金表示，“真问题”就是在历史或现实中确实存在的、恰当的、有意义的问题。它如实反映了客体的矛盾，抓住了事物矛盾的症结，并且能够与社会科学的学术脉络和逻辑形成照应。他认为，社会学研究形成真正的问题导向，就是要紧紧围绕中国式现代化，围绕新时代新的文化使命，立足与之相关的“国之大者”，寻找和发现与社会学学科视角紧密相关的真问题。

　　“构建中国哲学社会科学自主知识体系必须关注时代问题，增强问题意识，问题是时代的声音，提出新问题是理论创新的关键，准确提出真问题是创新能力的集中体现。”在上海财经大学校长刘元春看来，在学术研究中要做到问题导向，首先，要培养强烈的问题意识，不断增强坚持问题导向的思想自觉；其次，要有强烈的政治责任感和历史使命感；再次，要善于俯身做扎实的调查研究，并集思广益、广泛听取意见；最后，要不断提高理论站位和理论视野，系统掌握理论和思想前沿。

　　“所谓问题意识，是指研究者在学术领域内众多纷杂的现象中、看似互不关联的事物中发现本质性和规律性的思维敏锐度及其判断力。”四川大学历史文化学院教授霍巍表示，问题意识是创新能力的基础，而创新能力又反过来促进问题意识跃上新的层次。

　　人工智能深刻影响知识创造

　　DeepSeek等人工智能技术的产生，对人类知识创造产生了巨大影响。华南理工大学公共政策研究院学术委员会主席、前海国际事务研究院院长郑永年表示，人工智能的快速发展对人类的知识创造带来了新的挑战，因而人类更加需要超越人工智能，创造人工智能所不能创造的知识。他回溯近代以来社会科学知识产生的三类知识及其方法论后提出，人工智能能够创造“形而下”的知识，却没有能力创造“形而上”的哲学、伦理学和宗教研究，以及社会科学的中观理论和概念等。因此，人工智能不能取代人类，在知识创造领域，人类和人工智能必然会形成一种劳动分工。

　　清华大学计算社会科学与国家治理实验室执行主任孟庆国表示，要充分认识AI时代的发展趋势，重视人工智能技术对科研创新的推动作用，加强哲学社会科学实验室建设，构建适应数智时代的研究环境和条件。同时，建立健全风险防范机制，应对研究者主体弱化、知识虚构或大量产出低质量研究成果等方面的挑战。