随着生成式人工智能技术的快速发展与深度融合应用，社会科学研究正在经历一场从理论推演、实证分析向动态模拟、智能推演的系统转型。多智能体系统作为能够模拟异质性主体交互、呈现宏观社会涌现现象的关键技术方法，已逐步成为理解复杂社会系统、探索政策干预效果、预测社会行为趋势的重要工具。

　　当前，基于大语言模型的智能体，决策内核本质上是基于海量文本语料的概率预测。尽管可以通过提示工程为其设定身份背景与目标，但行为模式往往是对语料中相关群体“行为描述”的统计归纳与模式复现，缺乏真实人类动机系统中的多层次、矛盾性与情境依赖性。仿真结果可能因此呈现“过度协调”或“程式化响应”，削弱了对社会矛盾中非预期后果、策略性行为与渐进演变的解释力。

　　真实社会互动发生在具体的物理空间、制度背景与历史文化脉络之中，充满非言语交流、权力博弈与隐性规则。当前，多智能体交互大多依赖纯文本信息交换，且出于技术安全与对齐考虑，智能体行为往往被约束在“合规”“友善”“合作”的范围内。这导致在模拟利益竞争、资源分配、意见分歧等场景时，难以呈现现实社会中可能存在的回避、拖延、形式主义执行、隐性抵制或基于非正式网络的合谋等复杂行为。仿真环境因而成为被“净化”的社会实验室，“涌现”出的秩序可能过度理想化，降低了推演结论对复杂现实的政策参考价值。

　　深度学习模型固有的“黑箱”特性，在多轮、多智能体的复杂交互仿真中被进一步放大。一个引人注目的仿真结果究竟源于研究设定的理论机制，还是模型内部未知的偏见在多轮迭代中的偶然放大？研究者往往难以进行严谨的归因分析。这可能导致一种“数字炼金术”倾向：通过反复调整初始参数、提示词或交互规则，直至输出结果符合预期或呈现显著模式，但其背后的因果链条却模糊不清，违背了社会科学研究对逻辑严密性与机制清晰性的根本要求。

　　为应对上述挑战，推动人工智能赋能社会科学研究健康、有序、高质量发展，需构建一套系统性的政策支持体系。

　　启动国家级“社会科学仿真基础设施”建设工程。该设施的核心任务是构建开放、协同、可持续演进的“中国社会系统仿真数字底座”。建立严格的学术标注与伦理审核标准，形成覆盖政治、经济、社会、文化等多维度的标准化、结构化、可机读的仿真知识资源体系。建设模块化、可扩展的智能体模型库与仿真引擎：研发并开源一系列基础智能体模型，涵盖不同职业、地域、年龄、社会阶层等维度，核心决策参数设计应吸收社会学、心理学、经济学、政治学等学科的经典理论。同时，提供灵活易用的仿真场景构建工具与高性能分布式计算引擎，降低广大社科研究者开展仿真研究的技术门槛。设立仿真结果校验与反馈数据库：建立仿真结果与现实社会观测数据的比对分析机制，持续收集来自现实政策实践、社会实验、调查评估的反馈信息，用于校准和优化仿真模型，形成“仿真—现实”双向校验的闭环。

　　制定多智能体仿真在政策研究与评估中的应用指南与伦理规范。由国家标准化管理委员会会同相关学术团体，研究制定《面向公共政策的社会仿真技术应用指南》与《社会科学人工智能研究伦理规范》。明确技术应用的边界与定位：指南应明确社会仿真作为“决策辅助工具”“趋势分析工具”和“理论检验工具”的定位，强调结论的或然性与参考性，而非决定性。建立全流程透明化与审计标准：强制要求重要的政策仿真研究必须完整记录仿真参数设定、智能体初始状态、交互规则、随机种子以及关键中间结果。鼓励研发和采用可解释人工智能（XAI）技术，对仿真涌现的关键现象提供机制解释。探索建立第三方对仿真模型与过程的审计机制。筑牢研究伦理与数据安全防线：伦理规范应明确禁止使用仿真技术进行针对特定群体、个人的歧视性分析或预测，保护个人隐私与数据安全。

　　布局交叉学科重点研发计划，创新科研组织与评价机制。设立“人工智能赋能社会科学”国家重点研发计划：在国家科技计划体系中，设立持续稳定的交叉学科重点专项，支持“基于本土实践的智能体理论建模”“社会仿真中的价值对齐与偏差控制”“超大规模异构智能体高效仿真算法”等基础理论与关键技术攻关。推动成立“区域社会仿真协同创新中心”：依托具有优势的高校和科研机构，在全国不同区域布局建设跨学科、开放化的协同创新中心。改革科研评价体系：在哲学社会科学科研评价中，认可对开源智能体模型、仿真平台、标准数据集建设的贡献，其权重应不亚于传统论文著作。鼓励团队合作和长周期、系统性研究，对探索性强、风险高的仿真方法论研究给予更大的包容度。

　　实施“计算社会科学”复合型人才培养专项。优化高等教育学科专业设置：鼓励和支持有条件的高校在研究生层面设立“计算社会科学”交叉学科方向或专业学位项目，设计融合社会科学理论、统计学、计算机科学、数据科学的核心课程体系。建立“理论+实践”双导师制与实训基地：推行由社会科学家与数据科学家共同指导的培养模式。与地方政府、社区、企业合作建立一批社会仿真实训基地，让学生参与从真实问题提炼、数据采集、模型构建到仿真分析的全过程。加强在职研究人员能力提升：通过举办高水平的暑期学校、专题工作坊、在线课程等，面向广大社会科学研究者系统培训计算建模、数据分析和智能体仿真相关知识与技能。

　　开展智能体辅助治理的创新应用试点。选择若干在城市治理、乡村振兴、应急管理等领域信息化基础较好、改革意愿强的地方或部门，开展多智能体仿真辅助决策的创新应用试点。运行机制：形成“地方提出真实问题—研究团队构建仿真模型—协同运行与迭代优化—输出决策参考报告—实践检验与反馈”的政学研合作闭环。试点成果应形成可复制、可推广的方法论工具包与协作范式。评估总结：由学术机构与政策研究部门独立对试点效果进行科学评估，总结成功经验，分析失败教训，不断完善智能体技术在治理应用中“能用、管用、好用”的实现路径。

　　人工智能，特别是多智能体仿真技术，为社会科学研究理解复杂、动态、演化的社会系统打开了一扇充满可能性的新窗口。然而，这扇窗口最终映照出怎样的知识图景，取决于我们能否将技术的逻辑牢牢锚定在中国大地之上，嵌入中国制度的脉络之中，回应中国发展的真实之问。

　　（作者系中国人民大学国家治理大数据和人工智能创新平台主任、教授）