在人工智能时代，社会科学研究的价值是被进一步提升还是被逐渐消解？近日，新加坡管理大学举办了一场题为“人工智能与社会科学的未来”的研讨会，汇集学者、政策制定者和行业领袖共同探讨这个问题。与会人员认为，随着人工智能技术的发展，社会科学研究非但没有被科技所掩盖，反而在指导人们理解、应用和管理人工智能方面发挥着重要作用。

　　人工智能可能颠覆性影响 

　　社会科学研究 

　　美国哥伦比亚大学国际与公共事务学院名誉教授肯尼斯·普瑞维特（Kenneth Prewitt）认为，社会科学研究涉及许多实践技术与道德伦理。社会科学研究最初在高校中蓬勃发展，一直是进步的推动者，在人类的健康、行为、教育、经济发展等许多方面都作出过重要贡献。英国伦敦政治经济学院社会学系副教授丽贝卡·埃利奥特（Rebecca Elliott）表示，社会科学研究社会与个人之间的关系，包括经济学、社会学、人口学等，通过探究社会问题的根源，为人类可持续发展提供有效解决方案。可以说，社会科学无处不在。美国密歇根州立大学公共政策与社会研究所所长马特·格罗斯曼（Matt Grossmann）在《社会科学如何变得更好》一书中也提到，对社会科学理论的探索和实践应用已成为社会发展的重要动力，从制度改革、经济发展到人类心理健康维护、环境治理等，诸多命题都成为社会科学关注和研究的重点。但在复杂的社会环境下，还存在一些不成熟的社会科学理论与发展模型，为了让社会科学理论更好地造福人类，社会科学学者需要不断对社会科学研究及其变迁进行总结与反思。当代社会科学学者需要承担起推动社会科学研究多元化发展的责任。

　　随着人工智能逐渐从生产工具演变为认知和创造力的媒介，它正在挑战传统的知识创造观念。人工智能关涉社会学、哲学、政治学等多个学科领域，解读和应对人工智能带来的伦理与文化间差异至关重要。新加坡管理大学校长江莉莉（Lily Kong）认为，如今人工智能不仅能够帮助人们提高效率，而且正在重塑人们理解人类行为、管理结构和教育后代的方式，研究人员要重新思考自己的角色，调整研究方法，并以批判性的方式参与技术变革。新加坡管理大学社会科学学院院长、计算社会科学教授肯尼斯·贝诺特（Kenneth Benoit）对人工智能与社会科学研究间的关系作了详细阐述。他表示，虽然人工智能可以加速定量研究中的数量分析，但也可能对可解释性的研究造成颠覆性影响。因此，人工智能等技术正在迫使人们重新思考学术研究的意义，甚至可能预示着社会科学学者的工作方式要进行范式转变。

　　贝诺特总结了人工智能正在改变社会科学的三个关键领域。一是在知识传递领域，人工智能正在重塑教育体验，使学生的学习方式从探究驱动型学习转向以成果为导向的学习。二是在知识生产领域，人工智能生成的内容引发了关于原创性、作者署名和真实性的质疑。三是在知识应用领域，人工智能在决策系统中的使用需要提高反思性，因为这些工具的使用可能缺乏背景资料、同理心和道德判断。

　　社会科学对解决 

　　人工智能相关问题至关重要 

　　美国国家科学院行为与社会科学及教育部执行主任卡洛塔·M. 阿瑟 （Carlotta M. Arthur）对本报记者表示，人工智能与社会科学研究可以相互促进。新技术快速迭代已经不可阻挡，社会科学学者是将社会科学证据和专业知识广泛深刻地融入人工智能开发、部署、实施和使用的关键，只有真正实现了这种融入，才能让人工智能发挥最佳效能，同时最大限度降低其对社会的危害。如果没有社会科学研究的融入，机器算法就可能不断产生偏见，如拒绝雇佣女性求职者、给予错误的房地产和金融指导意见、形成错误量刑建议等。好消息是，社会科学学者已经通过各种方法来指导人工智能研发和帮助改进人工智能系统，他们积极组织跨学科团队，进行以人为本的设计，从伦理道德框架的角度指导人工智能发展和部署，还不断评估人工智能的风险等。

　　英国伯明翰大学政府学院数据科学与政府学系主任斯拉瓦·詹金（Slava Jankin）表示，有关各方现在既要评估人工智能有能力做什么，也要评估人工智能应该做什么。很多社会性问题单靠技术进步无法解决，只有整合社会科学专业知识、伦理规范和以人为本的政策措施才能解决此类问题。

　　诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特（Thomas J. Sargent）提醒大家不要高估人工智能的能力，他认为人工智能确实擅长在巧妙的引导下识别组织模式，但很难推断出游戏规则。这一见解强化了这样一种观点，即尽管人工智能可以大规模处理信息，但无法取代人类来推理、理解复杂的社会结构。社会科学并非人工智能时代的旁观者，社会科学学者对于解决人工智能技术相关伦理、社会和哲学问题至关重要。

　　发挥人工智能的工具价值 

　　阿瑟认为，在人工智能时代更应该认真思考如何让社会科学研究回归本质，人们在进行科学探索的过程中，不应该只考虑利益问题，更应该强调好奇心的作用。一般来说，由好奇心驱动的科学探索成果可能无法立即应用于实践，但这并不意味着相关探索是失败的，它很可能会在将来成为理论创新或技术突破的关键。随着人们不断加深对社会科学研究的重视，相关领域的专家学者也应对自己提出更高要求，打破旧框架的束缚，以事实为依据，设定更为清晰的目标任务，为人类社会和全球发展提供智力支撑。而人工智能在社会科学研究中的定位应该是辅助性工具，即帮助学者减少在资料整理、数据分析等基础性工作上花费的时间，把工作重点放在认识社会运行规律、描述社会生活变化过程，甚至预测未来社会行为等方面。

　　詹金表示，为应对日益复杂的社会发展问题和挑战，社会科学工作者需要不断加强创新责任感和使命感。除了进一步提升社会科学研究的跨学科融合性、过程透明性、科研数据真实可验证性、决策参考科学可行性，还要努力提高方法原创性以及成果可普及性，让大众能够更加便捷地了解和讨论研究成果，将社会科学研究成果价值最大化。目前，人们对人工智能的担忧更多针对其局限性和潜在危险，如生成偏见性数据，存在伦理问题，研究成果不可复制等。社会科学学者不应将自己视为人工智能的“终端用户”，而是要在研究中不断训练模型，以便更好地解释社会关系中的科学原理。