2022年，习近平总书记在中国人民大学考察时指出：“加快构建中国特色哲学社会科学，归根结底是建构中国自主的知识体系。”这一重要论断，明确了新时代我国哲学社会科学发展的根本方向。当前，我们正处在中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局相互激荡的历史进程中，以人工智能为代表的数智技术更为之增添了新的科技变量。因此，筑牢哲学社会科学的底座，是要形成一套与数智时代推进中国式现代化的需要相适应的问题体系、学术体系、人才体系、数据体系和制度体系，使我们能够解释中国、读懂世界、研判变局、参与规则制定。　　

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　　当前，以人工智能为代表的数智技术迅猛发展，正在深刻改变生产、生活和治理方式，重塑知识生产、学术研究和社会认知逻辑。2026年是“十五五”开局之年，也是深入实施“人工智能+”行动、加快推动数智技术赋能经济社会发展的关键一年。7月17日，习近平主席在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上发表的重要主旨讲话，为人工智能发展和全球治理指明了方向，也对哲学社会科学工作者提出了新的时代课题。

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　　以人工智能为代表的数智技术对哲学社会科学研究范式的广泛影响已非远景想象，而是正在发生的现实。党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出“以人工智能引领科研范式变革”。从大数据抓取到AI辅助编码，从虚拟现实实验到基于大语言模型的社会仿真，技术工具正在嵌入哲学社会科学研究的每一个环节。然而，当数智技术改变了我们收集素材、处理数据、开展实验乃至生产知识的方式之后，如何通过人机协同达成实质性创新，仍是一个需要审慎对待的问题。

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　　人工智能正在从辅助性研究工具演变为科研过程的深度参与者，进而重塑知识生产方式。自然科学领域以智能实验为核心的AI4S快速发展，其影响向哲学社会科学领域延伸并形成AI4SSH，即哲学社会科学的智能实验范式。哲学社会科学的数智化不是AI4S的简单平移。自然科学主要面对物质、结构和过程，哲学社会科学研究的则是具有信念、目标、价值取向、文化背景和社会关系的人、组织与社会。前者更多关注规律发现、预测和控制，后者还要处理意义解释、价值判断、制度正当性和具体情境。因此，AI4SSH需要推动研究对象、证据形态、方法体系和研究组织方式系统转变，形成符合哲学社会科学知识逻辑的智能研究范式。

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　　在当今时代，数智技术的运用与人工智能的迅猛发展，既为调查研究提供了前所未有的工具手段，也对传统调研方法形成了系统性冲击。面对这一深刻变革，调查研究需要在传承与创新之间找到平衡，既要守住深入现场、实事求是的传统本色，又要积极拥抱技术赋能带来的方法革新，不断提高调查研究的效率效能，从而实现人工智能与现场智慧的相互验证和螺旋上升，打造“人主机辅、人机协同”调查研究新范式。

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　　随着以大模型为代表的新一代人工智能逐渐成为辅助知识发现、促进跨领域关联和拓展认知边界的重要基础设施，哲学社会科学需要重新审视人工智能时代知识创造、学术创新与科研治理之间的关系。未来，哲学社会科学需要探索人工智能与知识生产深度融合的新型创新治理范式，推动研究方法、评价体系和治理机制更好适应数智时代的发展需求。

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　　进入2026年，国内外各种高性能大模型不断更新迭代，基于大模型的各类智能体层出不穷，且快速拓展至科研领域。这一态势深刻影响着哲学社会科学领域的学术活动，哲学社会科学的研究对象、资料来源、方法工具、评价标准和传播方式正在发生系统性变革，科研组织方式的更新迭代也因此更为紧迫。

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　　当前，人工智能正深刻改变知识生产方式，推动哲学社会科学研究加快向人机协同转变。习近平主席指出：“每一次科技革命都深刻重构人类生产生活方式，推动经济社会发展大幅跃升。”随着大模型日益深入资料分析、知识发现和辅助研究，数据质量越来越成为影响智能技术辅助研究者认识社会、解释社会的重要因素。建设哲学社会科学高质量数据集，不仅关系模型训练质量，而且关系人工智能能否更好服务知识发现、经验解释和理论创新。

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　　国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，“推动哲学社会科学研究方法向人机协同模式转变，探索建立适应人工智能时代的新型哲学社会科学研究组织形式，拓展研究视野和观察视域”。数智时代的到来，深刻影响着哲学社会科学研究的问题意识与方法路径，更对高校哲学社会科学管理服务体系提出了系统性创新的要求。

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　　人文社会科学先后经历经验范式、理论范式、计算范式、数据范式四次范式跃迁。传统范式以学者个体或小型团队为核心主体，依托纸质文献、田野资料等实体资源，以思辨分析、小样本实证为核心方法，依托纸本载体与圈层化学术传播完成知识产出，遵循“资料采集—研究论证—成果表达”的线性逻辑。数智技术的深度嵌入，推动人文社科向第五范式——智能范式转型，这一范式呈现出“数据—算法—表达”三维结构。

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　　面对百年变局下的大国博弈以及以人工智能为代表的数智技术发展，区域国别学必须结合把握数智时代学科教研创新实践、智能技术应用风险管控、国际战略博弈底层逻辑等核心维度，系统探究人工智能赋能区域国别研究与教学的价值、变革、风险和路径。这既是实现区域国别学数智化转型的必然要求，也是区域国别学为涉外人才高质量培养提供理论支撑与实践思路的使命所在。

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　　当前，以人工智能为代表的数智技术对哲学社会科学研究的影响持续深化。但目前仍然缺少人工智能对具体学科知识结构、方法体系和研究组织完整链条影响的实践案例。技术若仅停留在外围辅助环节，就容易沦为“通用模型+学科资料”的简单叠加，既难以触及科研范式变革的深层内涵，更难以推动学科发展的跃升。因此，深入推进人工智能与具体学科实现系统性融合已成为充分发挥数智技术作用的当务之急。

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　　新一轮人工智能（AI）变革的突出标志，是AI系统由被动应答工具逐步演化为具备自主感知、记忆、决策、交互以及执行能力的智能体。AI技术迭代在持续释放产业创新动能的同时，催生了理论适配的重大命题和当代治理实践的重大难题，值得社会各界深入思考。

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　　词元经济是生成式人工智能和大模型催生的智能经济新形态，正在深刻重塑市场资源配置方式与交易结构，并将对全国统一大市场的法治基础产生结构性影响。统一大市场的法治建设必须正视“词元基础设施”这一新型变量，在传统制度框架之外构建面向词元级交易与治理的规则体系。

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　　随着人工智能（AI）从生成式AI向代理式AI演进，其风险由内容生成扩展至自主决策和任务执行，治理重心需要从规范生成内容进一步转向规范AI智能体行为。当前，AI智能体风险治理的关键是政策的法律化，即完成从政策原则到法律义务的转换，明晰AI智能体的开发者、平台、部署者和终端用户等参与方义务的性质、根据与边界。

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　　推动人工智能与哲学社会科学深度融合，已经成为学术界的普遍共识，也是学科发展不可逆转的时代趋势。主动拥抱人工智能，对哲学社会科学而言不是一道可做可不做的“选做题”，而是面向数字时代必须答好的“必答题”。当然，形成共识不等于落地见效，看清趋势不代表难题已经破解。当前，人工智能赋能哲学社会科学还面临不少现实阻碍，信息共享不畅、数据安全隐患突出，是制约技术优势充分转化为学术效能的两大核心矛盾。只有直面这两大现实问题，统筹做好资源共享与风险防控，才能真正把技术红利转化为学术创新动能，不断推动中国特色哲学社会科学高质量发展。

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　　当前，新一轮大数据、人工智能等数智技术加速迭代，深刻变革知识生产模式与社会认知逻辑，重塑哲学社会科学的研究范式、思维逻辑与方法体系。以大数据、人工智能、知识图谱、社会仿真为代表的数智工具，从多维度推动了哲学社会科学研究方法实现结构性革新，成为构建中国哲学社会科学自主知识体系的重要动力。面对这一方法论意义上的范式转型，我们既要明晰数智技术推动我国哲学社会科学研究方式变革的内在机理与深层重构，也要审视其应用衍生的多重风险与挑战。

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　　数智技术与哲学社会科学是互嵌、双向、动态演进的关系。深刻把握数智时代人工智能与语料库协同共促的规律性，是立足中国式现代化鲜活实践，将中国场景转化为中国理论、加快构建中国自主知识体系的重要课题。

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　　经过二十余年体系建设，我国公共文化服务在覆盖面与供给效率上取得显著进展。智慧图书馆体系、公共文化云等数字化平台使文化资源突破物理时空限制，直抵个体终端。然而，屏幕化、私人化的接收方式在提升文化资源可及性的同时，持续将用户从共享文化场域中抽离，消解着公共文化服务的关系性维度。在人工智能迅速发展，文化资源获取更为便捷的今天，我们更应思索公共文化服务之“公共”的意涵，探索人工智能的具身化转向如何为重建公共性提供新的机遇。

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　　随着人工智能、海洋工程和通信技术加速融合，海洋装备产生的位置、水文、资源、声纹等数据，正成为具有安全、经济和科研价值的新型海洋利益。现行国际海洋法主要规定海域、船艇、资源和设施等方面的权利义务，却没有就数据采集、访问、使用和收益分配建立专门的规则。这并非立法疏忽，而是传统海域制度面对新型利益形态出现的规则缺口。填补这一缺口的关键，不是把全部海洋数据笼统纳入“主权”概念，而是建立与海域制度相协调的分层治理框架。

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　　以生成式人工智能为代表的数智技术，既使大众享受到效率红利，也使一种隐忧日益清晰：当推荐算法塑造信息环境、评分系统界定信用资格、生成式人工智能介入知识生产时，人是否还是自身思想、选择与价值判断的主人。以人民为中心的发展思想，是衡量技术发展得失的根本尺度。因此，应深刻理解人工智能风险的独特性质，以科学治理使人工智能的发展始终服务人、成就人，让人工智能真正成为人自由全面发展的支持力量。