随着生成式人工智能技术的迭代演进，大模型已开始进入人文社会科学研究领域。凭借强大的数据处理和内容生成能力，这类模型正成为人文社会科学研究范式创新的重要载体，必将对学科发展和社会治理产生深远影响。与自然科学追求客观性、可重复性的特质不同，人文社会科学具备鲜明的情境依赖性、价值负载性与意识形态属性，这决定了大模型的内容输出不仅要保障信息准确性，还要符合主流价值导向、维护文化安全、恪守社会伦理底线，这也是此类模型行稳致远的关键和前提。

　　特征分析。从语料数据到模型训练，再到场景应用，人文社会科学大模型的内容安全风险贯穿“数据—模型—应用”全生命周期，各环节风险呈现出差异化特征且相互传导、叠加放大，从而形成了多维度、复合型风险图谱。

　　语料数据是大模型训练的核心基础，其质量直接决定模型输出的内容品质和价值导向。人文社会科学语料的复杂性与多元性，使其面临三重突出风险。其一，数据来源存在偏见嵌入和不良价值取向。网络公开语料库中普遍存在的社会偏见、认知偏差、意识形态倾向等，会被模型习得并强化，如民族宗教议题中的极端叙事，可能诱导模型输出激化群体对立的内容。其二，语料数据中的数据污染与恶意篡改。恶意主体可能通过植入虚假历史事件、歪曲政策解读、伪造学术观点等方式污染语料库，使模型沦为虚假信息传播的“放大器”，在历史研究、阶层分析等场景中，这类风险易误导使用者认知与决策判断。其三，数据合规性缺失与代表性失衡。部分语料数据涉及版权保护、隐私信息或敏感内容，违规采集易引发法律纠纷；而经典文献与前沿成果、主流观点与边缘视角的语料比例失衡，会导致模型输出偏向单一价值维度，背离人文社会科学应有的包容性与客观性。

　　模型训练与迭代过程中的算法特性，易导致语料中的潜在风险转化为显性内容与价值观偏差，形成难以追溯的“算法黑箱”困境。一方面，概率性生成机制易引发“幻觉”风险，在人文社科领域具体表现为事实失真、逻辑矛盾与价值扭曲，如杜撰历史人物言论、混淆政策出台背景、得出前后矛盾的学术结论等。此类输出若被用于教学、研究、政策决策等场景，将造成严重认知误导。另一方面，模型可解释性不足加剧管控难度。深度神经网络的复杂运算逻辑，使人类难以追踪输出内容的形成路径，无法精准定位导致偏差的算法根源，尤其当模型在训练中自发涌现出新的价值倾向时，更易陷入“失控”状态。此外，后门攻击风险不容忽视，攻击者通过在模型训练中植入隐秘后门，可在特定指令触发下输出恶意导向内容，成为意识形态渗透、煽动社会动荡的隐蔽工具。

　　人文社会科学大模型的应用场景广泛覆盖经济社会各领域，其安全风险在此环节呈现多维度扩散态势。在公共决策领域，模型输出的价值偏差分析建设可能导致决策失准，影响社会治理的公平性和效能。在文化传播领域，低俗化、片面化内容可能侵蚀主流文化阵地，冲击文化安全。在教育与学术领域，模型输出的虚假学术观点、歪曲历史解读易误导学者群体认知，破坏学术生态。更值得警惕的是，应用场景中的“信息茧房”效应与风险级联反应——模型通过精准推送贴合用户偏好的内容，加剧认知割裂与观点极化，引发系统性风险，对国家安全构成潜在威胁。

　　基本原则。构建人文社会科学大模型内容安全治理体系，需立足全生命周期特性，遵循三大核心原则，实现治理的科学性、有效性与前瞻性。一是坚持价值对齐原则。以马克思主义立场为根本导向，将社会主义核心价值观嵌入模型全生命周期安全治理各环节，确保输出内容始终契合核心价值、文化导向与社会公序良俗，坚决守住意识形态与伦理道德底线，这是人文社会科学大模型健康发展的根本前提。二是坚持闭环治理原则。统筹“数据—模型—应用”全链条，整合技术治理与制度治理手段，形成覆盖源头、过程、终端的闭环管控。既要破解语料数据环节的质量与污染问题，也要攻克模型“算法黑箱”与幻觉难题，同时厘清应用环节的责任界定与监管边界，实现各环节风险的精准防控。三是坚持多元协同原则。打破单一主体治理局限，充分发挥主管部门、模型厂商、研究机构、使用者等多元主体的作用，构建权责清晰、优势互补的协同治理格局。通过多方联动，实现风险的系统识别、科学评估与有效应对，破解当前过度依赖技术单边治理的困境。

　　实施路径。筑牢语料数据安全防线，要从源头上遏制价值偏差。建立分级分类的语料库建设机制，优先纳入经过学术验证、权威审定的人文社科文献、政策文件、经典著作等优质数据，构建核心语料库；对网络公开语料实施严格的预处理，通过语义分析、事实校验等技术，剔除虚假信息与极端内容。强化语料数据合规性与代表性管理。严格遵循《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规，规范语料采集、加工、使用全流程，明确版权归属与使用边界；通过多元数据源融合，平衡主流与边缘视角、传统与前沿内容的比例，提升语料数据代表性。构建语料安全审计机制，引入第三方机构对核心语料数据库进行定期审计，确保数据真实性、合规性与价值导向，建立语料溯源体系，确保来源可查、去向可追、责任可究。

　　破解“算法黑箱”难题，要实现模型价值导向的精准管控。在技术层面，推进可信生成技术研发，将外部权威知识库与事实校验系统接入模型推理过程，实时修正事实失真与逻辑矛盾问题；在生成内容中嵌入不可篡改的数字指纹与元数据，为内容溯源、审计追责提供技术支撑。针对人文社会科学特征优化模型训练机制，采用对抗式训练、多模型交叉验证等方法，强化模型对价值偏差的识别与修正能力，降低幻觉风险。在制度层面，建立模型分级分类监管制度，对涉及国家安全、意识形态属性、社会公共利益的高风险模型实施准入许可与白名单管理，要求披露训练数据分布、参数更新路径、价值对齐机制等核心信息；推动“大模型幻觉率”“价值偏差指数”等核心指标的标准化，为模型评估提供量化依据。

　　针对不同场景差异化风险，构建全场景防控体系。实施场景化风险阈值管理，针对涉及思想政治、意识形态、舆情舆论等关键领域，设定严格的内容审查标准与实时监控机制，采用“模型输出+人工复核”双重管控模式。对文化、文学创作等一般领域，合理设定风险容忍度，同时强化内容引导。健全应用全流程追溯与应急处置机制，建立应用日志留存制度，对不良输出及时溯源定位，快速启动下架、修正等应急措施。搭建跨部门应急响应平台，强化监管、审查、监督、评估等能力协同，有效应对重大虚假内容生成传播、意识形态渗透等突发风险。

　　人文社会科学大模型普及应用，既是人工智能技术发展的必然趋势，也是人文社会科学数字化转型的重要契机。唯有实现技术创新与价值对齐的同频共振，才能推动人文社会科学大模型在守正创新中服务国家发展与社会进步，为人类文明传承与发展注入智慧力量。

　　（作者系清华大学公共管理学院教授）