■谭旭运 本报记者 孟繁杰/摄
“观世”大模型的初期建设，是中国社会学界面对数智时代的一次主动回应。其探索的大学科知识库，正推动静态文献向可推理的认知体系转化；其实现的自然语言分析，正在模糊定量与定性的边界，推动研究方法范式向更深层次的解释学循环演进；其构建的安全平衡体系，则在智能便利与数据主权之间划定了技术边界。这三重探索使人工智能逐步内化为社会学的学科想象力，在守住学术伦理与安全底线的前提下，拓展“观社会万象、察世道人心”的能力边界。
大学科知识库：从“文献堆积”到“认知外脑”的价值跃迁。“观世”大模型构建的“公共—共享—个人”三级知识库体系，表面上是资源分类存储，其深层价值在于重塑社会学知识生产的基础结构。
公共知识库的价值，在于将学科共识转化为可计算的智能底座。它系统纳入《社会学研究》《社会发展研究》《青年研究》等期刊历年文献，使模型内化了对学科基本议题、核心概念和经典解释框架的理解。这已不再是简单的全文检索，而是模型以学科共同体思维“理解”问题语境。
共享知识库和个人知识库的设置，则回应了研究实践中知识生产的社会性与个人性之间的张力。这种设计赋予研究者更大的主动权，有助于形成更加尊重知识贡献者权益的学术生态。
自然语言分析：开启社会学研究方法范式的“解释学转向”。“对话即分析”——“观世”大模型智能分析模块支持研究者通过自然语言描述需求，自动生成代码、完成分析并实现可视化，其直接影响在于降低了方法应用门槛。“观世”大模型通过自然语言交互，实现了从研究意图到分析结果的直接转化，使研究者能够将更多认知资源投入真正需要学科洞察的环节。
这种“低语法、高语义”的交互模式，有助于恢复社会学研究中理论对话的优先地位，推动研究方法从技术操作导向进一步回归解释与意义建构。
智能与安全的平衡术：构建学术数据主权的“技术契约”。社会学研究常涉及未公开数据、研究创意以及阶段性成果，一旦泄露，风险较大。“观世”大模型在智能化与安全性之间的平衡设计，为学术数据人工智能应用提供了一种“技术契约”。其核心思路是通过体系化安全设计，实现“智能流入、数据锁入”。本地大模型部署、推理与训练物理隔离、数据不出域且不留痕，本质上是在构建封闭可信的智能处理空间，使研究者能够利用大模型开展学术数据处理，同时保障数据安全。
从更广阔的视角看，这种平衡同样关系到学术自主性的维护。依托自主可控的国产技术体系，意味着学术研究的智能基础设施不会受制于外部商业逻辑和技术垄断。在大模型时代，核心模型推理能力的掌握者，往往也可能触及使用者的认知模式。“观世”大模型通过架构设计，保障了研究者与模型之间思想对话的私密性，守护探索性研究的自由与安全。
这既是技术选择，也是价值选择：在推进智能化进程的同时，学术共同体应牢牢掌握数据资源与知识生产过程的最终解释权和处置权，以自主技术体系夯实学术数字主权。
（作者系中国社会科学院社会学研究所副研究员）
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