当前，人工智能快速迭代普及，全面融入哲学社会科学研究各环节，既为学术研究提质增效创造了新机遇，也带来多重挑战。近日，我国哲学社会科学界一份系统规范人工智能辅助科研的制度文件——《中国社会科学院人工智能辅助科研基本规范（试行）》（以下简称《规范》）正式印发。其以37条实操条款划定人工智能应用边界，明确使用准则，搭建保障体系，为人机融合科研探索可落地、可推广的制度路径。本报记者专访中国社会科学院科研局负责人唐晓峰，系统解读《规范》，回应学界普遍关切。   

　　积极探索、主动作为：出台《规范》的考量

　　《中国社会科学报》：当前人工智能加速重塑全球科研范式，哲学社会科学迎来数智化转型窗口。中国社会科学院选择在现阶段出台该《规范》，主要考量是什么？  

　　唐晓峰：习近平总书记深刻指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”国家持续出台顶层政策推动人工智能赋能哲学社会科学研究，2025年国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确哲学社会科学研究向人机协同模式转型；2026年教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》，提出面向文理工各学科探索建设适配各研究场景的科学智能体和智能工具。中国社会科学院肩负引领全国哲学社会科学创新发展的职责，有责任把宏观政策转化为科研一线可落地执行的实操准则，主动破解人机融合科研中的堵点、难点问题。《规范》的出台，既是落实国家顶层部署、直面实践难题的制度探索，也是我院立足职责定位、顺势而为的务实举措。  

　　首先，这是顺应时代发展大势的必然选择。从文献检索、数据处理到语言翻译、内容生成，人工智能已全面渗透科研工作各个环节，这是客观发展趋势。新时代哲学社会科学工作者应当主动把握历史大势，积极推动人工智能辅助科研范式创新，才能更好回答中国之问、世界之问、人民之问、时代之问。

　　其次，这是解决现实问题的迫切需要。近年来，人工智能工具在科研场景中的应用持续增多，哲学社会科学研究领域暴露出不少亟待约束的共性问题，例如人工智能使用边界模糊，在科研成果中刻意隐瞒人工智能参与创作的过程，从而引发学术诚信争议。相关行为缺少统一制度约束，若长期放任，会持续侵蚀学术根基、滋生科研乱象，并埋下安全隐患。无规矩不成方圆，推动人工智能辅助科研健康发展，必须先立规矩、明边界。

　　第三，这是发挥中国社会科学院先行先试、示范引领作用的应有之义。作为党中央直接领导的哲学社会科学研究“国家队”，我院有责任先行开展制度探索，构建一套可落地、可供全国哲学社会科学界参考借鉴的规范体系，探索哲学社会科学智能化研究新赛道。

　　基于以上考量，在中国社会科学院党组的部署下，科研局牵头统筹、各单位积极配合，经过深入调研、反复论证、多轮征求意见，最终形成本《规范》。

　　需要说明的是，中国社会科学院开展人工智能辅助科研规范建设，并非仓促推进，而是通过分步试点、分阶段积累、逐步完善的方式，循序渐进推进制度建设。2025年2月，中国历史研究院历史研究杂志社发布《关于规范生成式人工智能工具使用的启事》，被学界视作史学类期刊中首个生成式人工智能引导与规范的制度性文件。随后，院内多家单位陆续跟进，分别制定适配不同学科领域的人工智能操作指引，先后有中国社会科学杂志社、图书馆、哲学所、金融所等7家单位出台专项规范。各单位在实操过程中不断总结，逐步沉淀形成贴合实际、经过实践检验的有效经验。

　　《中国社会科学报》：请介绍《规范》的制定流程，各阶段核心工作是什么？

　　唐晓峰：《规范》的制定全过程是一次完整的科学决策、民主决策实践，从启动研究到正式印发，历时半年多，主要经历了四个关键阶段，流程透明、多方参与，秉持务实开放、动态优化的思路推进。

　　第一阶段是全域摸底调研。一方面，系统梳理国内外人工智能相关法律法规、行业指引，涵盖我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》、欧盟《人工智能法案》以及高校、期刊发布的工作指引。另一方面，面向全院各研究所、职能部门开展调研座谈，并走访中国科学院、北京大学等单位，广泛收集一线科研人员实操困惑与制度诉求。

　　第二阶段是跨学科联合起草论证。组建涵盖科研管理、哲学、法学、社会学、信息情报等多领域的起草专班，逐字打磨文本，仅“人机融合”核心表述就反复修改十余次，兼顾技术赋能与学术本位。

　　第三阶段是多轮征求意见与文本修订。初稿完成后面向全院征集上百条修改意见，组织院内外高层次专家论证研讨，形成修订稿。

　　第四阶段是试行阶段。修订稿经审议通过后，以“试行”形式下发，后续我们将结合实践反馈动态调整、优化完善相关条款。

　　坚持“人主智辅”，守住学术研究“以人为本”的底色

　　《中国社会科学报》：《规范》将“人主智辅”定为四大核心原则之首，探索人机融合科研新范式，为何要把科研工作者的主体性放在首位？这一原则对哲学社会科学研究有哪些特殊意义？

　　唐晓峰：哲学社会科学具备“以人为本”的本质属性，核心是回应人与社会发展的根本性问题，“人主智辅”即“人为主导、智能辅助”，这是整部《规范》的内核与逻辑起点。而本次制度设计的根本落脚点，是服务党和国家战略大局、繁荣中国特色哲学社会科学，始终坚持技术向善、智能向善。这些共同决定了哲学社会科学研究不能由算法、机器主导，人为主导、人机融合才是符合学科发展规律的新型科研范式。

　　“人为主导”明确科研人员不可替代的主体地位，具体包含三层核心要求。第一，科研人员是学术思考的主体。哲学社会科学研究的核心产出是原创思想、独立观点、系统理论，这是人工智能无法替代的。人工智能可以辅助整理文献、分析数据、润色文字，但问题提出、框架确立、观点提炼、体系构建，必须依靠科研人员长期积累、现实观察与独立思辨。第二，科研人员是科研实践的主体。从选题规划、方案设计，到田野调研、成果撰写、逻辑校验，科研全流程的主导者、实践者必须是人，关键环节必须有人深度参与、全程把关。第三，科研人员是成果的责任主体。人工智能生成的所有内容，必须经过使用者最终审核确认，由使用者承担全部学术责任，杜绝“AI生成、无人负责”的责任真空问题，即便出现算法偏差、模型输出错误，使用者也不能以技术缺陷为由免责。

　　“智能辅助”明确了人工智能只是赋能工具。出台《规范》不是为了限制技术使用，而是要在厘清边界、打消科研人员顾虑的前提下倡导大家使用好人工智能，帮助大家释放科研生产力。《规范》明确，人工智能可广泛用于文献检索、版本比对、文稿校对、多语种翻译、图表生成等事务性、辅助性工作，帮助科研人员从重复性、低创造性工作中解放出来，把更多精力投入创新性、思辨性研究，实现科研提质增效。

　　需要强调的是，人机融合看似简单，但落地实践对科研人员认知水平提出更高要求，全体科研人员必须树立清晰、理性的认知边界。要坚决杜绝偷懒取巧、走捷径，不能将本该自主思考、自主研究、自主撰写的工作全部“外包”给人工智能，那样只能是表面上提升效率，实则导致学术能力退化，最终本末倒置，得不偿失。

　　《中国社会科学报》：《规范》划分11类人工智能辅助科研适用场景，同时增设开放式条款，请问划分场景的主要依据是什么？  

　　唐晓峰：《规范》整体以鼓励性条款为主，11类细分场景意在释放清晰导向：只要坚守“人主智辅”底线、恪守学术与安全规范，人工智能在科研领域拥有广阔合理应用空间。细化场景设置主要基于两方面现实考量：一是完整覆盖全科研链条，清晰划定人工智能适用边界，方便科研人员对照执行；二是针对人文学科、社会科学、交叉学科差异化研究模式，给出具象操作指引，避免笼统表述带来理解偏差，降低一线执行难度。

　　场景划分全部依托前期全域调研收集的真实科研案例梳理形成，同时兼顾人文学科、社会科学常规性研究以及考古文博、新兴交叉学科研究等特殊需求。以考古研究为例，人工智能已广泛应用于文物碎片识别、数字化修复、文物三维建模、遥感遗址勘探和发掘等工作，《规范》专门纳入此类场景，旨在推动传统学科数字化转型升级，实现跨越式发展。

　　下面重点阐释四类高频应用场景。一是选题研判场景。这是科研的首要环节，人工智能可辅助检索前沿文献、梳理研究方向、研判领域热点与前沿趋势，完成选题初步论证，但选题价值判断、问题确立、意义阐释必须由科研人员独立完成。二是知识梳理场景。人工智能支持批量归集文献、提炼摘要、梳理脉络、生成图谱，但文献深层思想解读、逻辑总结，仍需科研人员自主完成。三是跨学科交叉研究场景。当前重大现实议题普遍需要多学科协同攻关，人工智能可辅助梳理不同学科研究动态、整合资源，辅助解决单一学科难以应对的复杂问题。四是学术传播与国际交流场景。人工智能可针对不同传播对象，适配不同传播场景，完成理论大众化表达、可视化图表制作、多语种翻译，但译文专业术语校准、理论表述准确性审核、对外观点把关必须由科研工作者完成。

　　除11个明确列举场景外，《规范》设置开放式兜底条款，坚持“守正+开放”并行。人工智能技术迭代速度快，新工具、新应用场景持续涌现，难以通过条文一次性穷尽全部科研实践场景。兜底条款明确：只要全程坚守“人主智辅”、恪守学术诚信、数据安全与意识形态底线，科研人员可结合自身学科特点自主探索新型人工智能辅助科研场景，大胆实践。

　　《中国社会科学报》：在明确适用场景的同时，《规范》划定10条刚性“禁用红线”。设置硬性约束是基于哪些现实风险判断？  

　　唐晓峰：立规矩，既要开路子，也要划清红线，兜住底线。无约束的技术应用必然滋生学术乱象、带来安全隐患。《规范》的禁用条款来自前期调研收集的真实违规案例和学界突出问题，尝试通过以下风险防控维度，从源头遏制乱象。  

　　第一维度：严守政治方向与意识形态底线，这是不可逾越的首要红线，没有变通空间。哲学社会科学处于意识形态前沿阵地，部分通用大模型训练数据混杂境外片面、错误价值素材，若不加约束随意使用，极易生成歪曲事实、偏离主流价值、片面解读国家政策的内容。《规范》明确严禁利用人工智能从事违背社会主义核心价值观、危害国家安全、违反法律法规与突破学术伦理的科研活动，全体科研人员必须时刻绷紧这根弦。

　　第二维度：严守数据安全与保密纪律。中国社会科学院承担大量中央交办任务、内部研究项目以及涉及内政外交等敏感领域的研究工作，严守保密纪律是底线要求。条款明确禁止向人工智能工具输入涉密文件、内部调研数据、公民敏感个人信息；严禁违规爬取、采集未授权数据，杜绝信息外泄、侵权等问题，这条纪律底线必须严格执行。

　　第三维度：严防学术失范，筑牢科研诚信底线。这是《规范》着墨最多、重点警示的条款。调研显示，人工智能滥用引发的学术不端行为日趋多发，主要包括：借助智能工具伪造、篡改调研数据，编造虚假案例与论据支撑主观结论；刻意隐瞒、虚假填报智能工具使用情况；全盘依靠人工智能替代自主研究，利用机器洗稿、文本拼凑、抄袭他人成果；在课题申报、奖项评审中借助人工智能虚构前期研究基础、伪造科研进展等。之所以细化此类约束条款，是因为人工智能让洗稿、改写、拼凑等学术不端行为更隐蔽、更难甄别，对学术诚信造成极大冲击。学术诚信是哲学社会科学研究立身之本，一旦突破诚信底线，研究成果将丧失学术价值，严重破坏行业风气，因此要对此类行为设置全方位约束。

　　第四维度：防范科研资源浪费，整治形式主义科研乱象。在考核评价上，哲学社会科学领域存在重数量、轻质量的问题，导致一些科研人员为完成考核指标，依靠人工智能批量产出同质化、低水平、重复性论文、研究报告，大量占用期刊版面、评审人力、科研经费等。此禁用条款旨在引导科研人员将人工智能用于科研工作提质增效，扭转重数量轻质量的错误导向。

　　十条红线从宏观政治底线到微观科研操作层层设防，既要管住重大安全风险，也要规范日常细微行为，为全体科研人员划定行为禁区。

　　《中国社会科学报》：《规范》创新性提出“如实披露”原则，要求科研人员完整留存提示词、人机交互原始记录，落实人工智能使用全流程如实披露，这项原则背后有怎样的管理逻辑？

　　唐晓峰：如实披露是防范学术不端、维护科研诚信的核心抓手，也是规范落地的关键举措。这项原则设计有清晰完整的管理逻辑。

　　一方面，如实披露是学术诚信的基本要求。哲学社会科学研究强调成果可追溯、过程可核验、结论可复现。人工智能介入科研，同样需要纳入公开披露范畴，这是传统学术诚信规范在人工智能时代的延续与升级。另一方面，如实披露是风险防控的有效手段。完整披露人工智能使用情况，便于审稿人、评审专家、同行专家、读者区分原创内容与人工智能辅助生成内容，高效核查内容质量，形成监督闭环。

　　为避免披露要求“一刀切”、增加科研人员不必要负担，《规范》明确差异化披露原则，坚持“重实质、轻形式”，按照人工智能是否参与实质性内容创作划分执行标准。涉及核心观点、关键论据、核心结论等实质性内容生成的，必须详细、完整披露相关使用情况。

　　约束赋能并举：构建监管与保障体系

　　《中国社会科学报》：《规范》搭建分级监督管理机制，清晰划分各级责任主体，这套监管框架的设计逻辑是什么？

　　唐晓峰：整套监督管理机制遵循“各负其责、权责统一、全程监督”核心思路，建立“谁主管谁负责、谁使用谁负责”的分级责任体系，将监管责任分级细化，覆盖四级责任主体，兼顾集体管理、团队管控、个体自律。

　　第一级是各科研管理单位的主体责任。研究单位是管理人工智能辅助科研的第一道关口，负责细化内部配套制度，推动《规范》落地以及开展日常监督管理，同时做好单位自研人工智能工具备案管理。第二级是项目负责人、学术活动组织者的监管责任。各类课题、调研项目、集体研究的负责人，对团队全体成员人工智能工具使用合规性承担直接管理责任，全程监督课题各环节智能工具使用行为，审核相关披露材料，及时纠正违规操作。第三级是指导老师的督导责任。教职工、硕博导师、博士后合作导师，对所指导的学生、博士后、访问学者承担学术监督责任，杜绝放任不管。第四级是使用者的个人终身主体责任，是最核心、最直接的责任。每一名科研人员、学生作为人工智能工具的直接使用者，对其操作行为、科研成果承担最终责任。

　　针对各类违规行为，《规范》基于差异化处置原则，坚持教育引导为主、惩戒警示为辅，综合考量过错性质、情节轻重、违规频次、危害后果及当事人整改态度，分类依规处置；涉嫌违法犯罪的，依法移送司法机关处理。

　　《中国社会科学报》：《规范》专门设置服务保障章节，配套六大支撑举措。为何在划定约束条款的同时，搭建配套保障体系？

　　唐晓峰：如果只出台约束性规范、缺少配套支撑保障，容易让科研人员产生“只限制、不支持”的误解，滋生畏难情绪，反而阻碍人机融合科研模式落地。整体制度设计坚持“约束与赋能并重、规范与发展统一”的思路，既立制度、定规则，也搭平台、优服务、促发展，让科研人员敢用、会用、用好人工智能工具。六大保障体系覆盖硬件平台、评价体系、学科建设、数据资源、跨领域协同、人才培养多个维度，具体内容如下：

　　第一，强化基础设施建设。充分发挥我院作为高端学术平台的独特优势，建立中国社会科学院人工智能智算中心，打造集算力、算法、数据、模型、安全于一体的科研创新平台，研发适配哲学社会科学研究的人工智能工具，保障科研人员使用过程中的数据安全、意识形态安全。

　　第二，创新适配人机融合新模式的科研评价机制。传统科研评价侧重单一独立原创成果，难以适配人机融合、跨学科、团队协作的新型研究模式。我院同步优化科研评价标准，调整成果评审指标，对依托人工智能工具完成的高质量原创研究、交叉学科成果予以正向激励，摒弃唯论文、唯数量的片面评价导向。

　　第三，推动人工智能与传统社会科学、人文学科深度融合发展。大力扶持数字人文、计算社会科学等新兴交叉学科建设；推动传统哲学社会科学研究范式迭代升级，开辟交叉学科研究新的方向。

　　第四，建设高水平数据库与案例库。依托各单位长期积累的调研资料、历史文献等数据，打造高标准、规范化科研数据库、典型案例库，严格落实数据分级保密管理，在守住安全底线前提下推动资源开放共享，为人工智能辅助科研提供高质量数据支撑。

　　第五，支持跨领域协同攻关。打破学科壁垒，鼓励跨领域开展人工智能辅助科研攻关，针对文学、历史、考古、经济、法学、社会学、区域国别学等不同学科研发垂直模型，弥补通用大模型适配哲学社会科学专业研究不足的短板。

　　第六，培育复合型人才。系统构建人工智能辅助科研完整课程与配套教材体系，面向青年科研人员、在校学生开设数字人文、计算社会科学、数据安全等培训课程及讲座，培养具备哲学社会科学理论素养、又掌握智能工具实操能力的复合型人才，夯实智能化科研人才基础。

　　锚定长远目标：开辟智能化研究新赛道

　　《中国社会科学报》：立足人工智能持续迭代的长期趋势，结合中国社会科学院加快构建中国哲学社会科学自主知识体系的核心任务，《规范》的长期目标是什么？未来院方还将从哪些维度持续培育哲学社会科学智能化研究新赛道？

　　唐晓峰：结合我院构建自主知识体系核心任务，《规范》的长期目标可以概括为三个方面：

　　第一，让活力迸发出来。出台《规范》不是设置束缚创新的枷锁，而是为学术创新筑牢制度保障。此前不少科研人员因缺少统一指引，对使用人工智能工具存在诸多顾虑。《规范》清晰划分可为、不可为边界，明确正向激励导向，鼓励全体科研人员大胆探索人机融合新型研究方法，围绕重大时代课题产出更多原创性、高水平科研成果，释放智能化转型带来的学术创新潜力。

　　第二，让规矩立起来。依托《规范》落地实施，推动科研人员、管理人员、评价人员凝聚共识，形成标准化、可复制的科研行为准则。后续我院将积极与全国哲学社会科学界沟通交流，推动全国哲学社会科学界逐步形成统一人工智能辅助科研规范标准，营造风清气正、规范有序的学术生态。

　　第三，让新范式用起来。我院不会止步于简单规范人工智能工具使用，而是以《规范》为制度基础，持续探索适配智能时代的新型科研范式，牢牢守住科研人员的创新主体性地位，充分释放技术辅助赋能价值，为加快构建中国哲学社会科学自主知识体系提供新型研究方法论支撑。

　　面向长远发展，人工智能技术仍处于高速迭代阶段，新型模型、应用场景持续涌现，国内外人工智能辅助科研的监管、核查技术均处于探索期，一次性出台固化文件并不现实。这份《规范》只是中国社会科学院探索人工智能辅助科研的起点，未来我院将紧跟国家人工智能领域法律法规、行业治理政策动态修订条款，广泛吸纳全国学界宝贵意见，动态跟踪《规范》落地实效，持续优化完善《规范》内容。  

　　整体来看，人工智能对哲学社会科学既是全新挑战，也是重大发展机遇。“十五五”时期，广大哲学社会科学工作者要始终以习近平新时代中国特色社会主义思想为根本遵循，坚持正确政治方向与学术导向，不断探索人工智能辅助科研新范式，为加快构建中国哲学社会科学自主知识体系作出更大贡献。

　　中国社会科学报记者任冠虹