编者按：

　　数智技术的革命性突破与快速迭代，正以前所未有的广度与深度重塑知识生产。为进一步探索智能计算赋能自主知识体系构建、引领科研范式变革的逻辑与机制，推动人机协同的哲学社会科学研究方法创新，建立适应数智时代的哲学社会科学研究组织形态与基础设施等重大课题，本报选登了清华大学举办的“第七届全国计算社会科学论坛暨首届人工智能赋能社会科学学术论坛”的部分成果，以期引起学术界讨论。

　　智能计算技术仍然处于发展早期，以ChatGPT为代表的大语言模型进入人们的视野不过三年多的时间。更有意义的是，以大语言模型为代表的人工智能每年都呈指数级增长，其未来的发展是不可限量的。有了智能计算的辅助，构建中国自主的知识体系不再是一项“不可能完成的任务”，而是获得了动力无限的引擎，搭上人工智能发展的快车。人工智能技术越发展，哲学社会科学知识体系的相关外延也将会扩大。不仅如此，基于智能计算的助力，中国哲学社会科学发展将迎来新的演进模式，而这一助力将为构建中国自主的知识体系提供强劲动力。

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　　人工智能时代的到来给人类社会带来广泛而深刻的重塑效应，进而带来社会科学在本体论、认识论和方法论层面的迭代发展。随着数智技术快速迭代和普及应用，人工智能技术正在推动第五范式——智能科学（AI for Science，AI4S）的兴起。这一范式强调利用人工智能从多源异构数据中自动提取特征、挖掘规律、推理分析并生成知识。

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　　要让人工智能赋能哲学社会科学，基础设施建设是学习养成、蓄积涵养的基础，而基础中的基础是有数汇数、理数炼数，把以人类价值为基础和依归的数据作为人类智能与机器智能交互的食粮，才有机会实现人类与机器在哲学社会科学领域的互生，推动以人类价值、观念、认知等为目标的知识生产和知识传播。

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　　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。

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　　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。

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　　经济大数据是经济社会活动在数据空间的映射，具有一些重要特征，如微观主体性，数据源于个体层面的行为记录；高频实时性，能够实现对经济动态的连续记录；交互关联性，微观主体间存在复杂的网络关系；观测属性，大数据几乎均为观测数据而非实验数据。这些特征为经济学与社会科学研究带来了巨大的机遇与挑战。

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　　政治学学科的未来，不取决于是否使用新技术，而在于能否将技术整合进自身的理论脉络与问题意识中，生产出原创性、本土性和创新性的知识成果。政治学人不应成为数智技术的简单注解者，而应成为数字社会重塑过程中批判性的思考者、规范性的引导者和建设性的参与者。

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　　回顾学科发展史，媒介基础设施的代际更替构成了研究范式变迁的底层动力。在电力基础设施时代，广播电视的普及使得“媒介”作为自主的社会力量凸显出来，新闻传播学得以确立合法性，成为独立学科。彼时，学术共同体在经验主义、诠释主义和批判主义三大经典范式下，形成了相对稳定的“问题域”和“解题标准”，为学科积累了丰厚的理论遗产。

　　然而，随着以生成式人工智能为代表的新一代信息基础设施的崛起，信息传播的底层机制发生了重大变化。信息技术不仅改变了传统的媒介生产与分发，更将传播结构从“中心化”推向“分布式”与“人机协同”。信息传播结构正从“传播者—受众”的广播式模式转向“人机共生”的复杂结构模式。与此同时，学科研究对象已经发生了扩展。面对这一巨变，中国新闻传播学正处于研究范式转移的十字路口。

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