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阅读提示：从“AI for Social Sciences”(AI4SS)视角出发，本文在实践层面构建了包含数据基础设施、算法优化、学科融合和流程再造的分层实施路径。这一路径体现了从技术支撑到知识创新的系统性思考，为推进技术赋能中国哲学社会科学发展提供了具体的操作指南。
一、知识体系构建的时代语境与技术认知共构
在全球化与数字化深度融合的历史进程中，中国哲学社会科学正面临前所未有的机遇和挑战。生成式大模型技术的革新浪潮正在深刻重塑传统的知识生产模式，这一技术变革不仅在工具层面开辟了新的可能性，更在知识论层面触及了哲学社会科学自主知识体系构建的本质问题。当代知识生产场域的复杂性和多元性要求我们重新审视技术与知识、工具与目的、手段与价值之间的辩证关系。
中国哲学社会科学自主知识体系构建，不应局限于概念体系的厘清与传播，亦需进一步构筑相应的技术路径与数字基础设施。这一论断揭示了技术赋能与知识创新之间的深层逻辑关系，突破了传统学术研究将技术视为外在工具的狭隘认知，转而将其视为知识生产过程中不可或缺的内在要素。在此背景下，生成式大模型的出现不仅仅是技术进步的产物，更标志着知识生产范式的重大转型，为中国哲学社会科学自主知识体系构建提供了全新的理论视野与实践路径。
二、哲学社会科学自主知识体系与生成式大模型的理论耦合
生成式大模型与中国哲学社会科学自主知识体系构建之间存在着深层的理论耦合关系。这一耦合不仅体现在技术应用的表层，更深入到知识生产的本体论和认识论层面。从本体论的视角来看，生成式大模型重新定义了知识的存在形式和表达方式，使得知识的呈现不再局限于传统的文本载体，而是以多模态、多维度的形式存在于数字空间中。这种存在方式的变革为中国哲学社会科学的知识表达提供了更加多元和灵活的可能性。
从认识论的角度分析，生成式大模型体现了一种基于大规模数据训练的分布式认知模式。这一模式通过深度学习算法模拟人类语言与思维的复杂性，展现出接近人类直觉思维的认知能力。ChatGPT等生成式大模型在处理复杂概念关系、进行逻辑推理和创造性思维方面展现出了令人瞩目的能力，这种能力的实现机制不同于传统的符号推理系统，而是基于神经网络的非线性映射和概率分布学习进行的。更为重要的是，生成式大模型的应用正在推动中国哲学社会科学研究进入一种全新的知识生产范式。这种范式的核心特征在于实现了从“模式识别”到“模式生成”的跃迁，催生了“理论—数据”双向互动的知识生产模式。传统的研究范式往往遵循从理论到数据的单向路径，而生成式大模型则打破了这一常规，促成了数据与理论之间的双向互动。在这种模式下，数据不仅能够验证理论，更能够激发出新的理论思考。
三、生成式大模型重塑中国哲学社会科学知识生产的逻辑机制
为了深入理解生成式大模型在中国哲学社会科学自主知识体系构建中的作用机理，研究提出了“知识表征—知识推理—知识创生”的三维分析框架。这一框架不仅具有重要的理论价值，更为理解当代知识生产的复杂性提供了系统性的分析工具，揭示了技术如何赋能哲学社会科学自主知识体系构建的内在机理。
知识表征作为框架的基础层面，主要关注生成式大模型如何对人类知识进行编码和表达。通过向量化技术，生成式大模型将文本中蕴含的概念结构与语义关系映射为可计算的高维向量嵌入，实现对知识内容的数学表征与结构建模。这种转换过程不仅能够捕捉知识的显性内容，更能够挖掘知识之间的隐性关联和深层结构。对于中国哲学社会科学而言，这一表征能力尤为重要，它能够帮助研究者更好地理解和阐释中国传统文化和思想的深层内涵，从而实现古典智慧与现代技术的有机结合。
知识推理构成框架的核心层面，主要探讨生成式大模型如何基于已有知识进行逻辑推理和概念演绎。在这一层面，生成式大模型展现出了强大的逻辑推理能力，能够基于给定的前提条件进行复杂的推理过程。这一推理能力并非依赖于预设的逻辑规则，而是通过大规模数据训练自发形成的，因此具有更强的创造性和灵活性，能够处理传统逻辑系统难以应对的复杂问题。
知识创生是框架的最高层面，关注生成式大模型如何在既有知识的基础上创造新知识。这种创造性不是简单的知识组合或重新排列，而是基于深度学习算法的创新性生成。通过对大量文献和理论的学习，生成式大模型能够识别知识之间的潜在关联，并在此基础上生成新的概念、理论和观点。这种知识创生能力为中国哲学社会科学的理论创新提供了新的可能性，使得学者能够在更加多元的知识背景下进行理论探索。
四、生成式大模型嵌入中国哲学社会科学研究的实践路径
从“AI for Social Sciences”(AI4SS)视角出发，本文在实践层面构建了包含数据基础设施、算法优化、学科融合和流程再造的分层实施路径。这一路径体现了从技术支撑到知识创新的系统性思考，为推进技术赋能中国哲学社会科学发展提供了具体的操作指南。首先，数据基础设施层面需要构建面向哲学社会科学研究的专业化数据平台。该平台不仅应包含传统的文献资料和统计数据，更要整合多媒体资源、网络数据和实时信息。其次，在算法优化层面，应针对哲学社会科学的独特需求，对生成式大模型进行专业化调优。这包括确保其在处理概念的精确性、逻辑的严密性和价值的导向性方面，能够更好地满足学科的特殊要求。
学科融合是该路径的核心层面，探讨如何通过生成式大模型实现跨学科的有效整合，突破传统学科分工造成的知识碎片化问题。生成式大模型的跨领域知识整合能力，能够为跨学科研究提供新的技术支撑，使得不同学科的理论资源能够在统一的平台上进行有效对话。特别值得关注的是，研究提出了一种基于“事件孪生”的跨学科研究新模式。该模式通过将社会事件为核心锚点，构建一个包含多学科视角的“第三空间”，在有界的“认知叠加态”中实现跨学科知识的有效融合。“事件孪生”概念的核心在于将复杂的社会现象抽象为具体的事件单元，并通过数字化技术构建这些事件的虚拟镜像。这种镜像不仅包含事件的基本事实信息，更包含不同学科对该事件的理论解释和分析框架。“认知叠加态”概念源自量子力学中的叠加原理，用以描述在跨学科研究中多种理论观点共存的状态。生成式大模型通过对异质学科文本的语义建模与知识抽取，能够识别不同理论范式之间的潜在关联与结构性互补性，从而推动以问题为导向的跨学科知识融合与理论协同。
五、结语
在推进技术赋能的过程中，必须时刻警惕技术异化的风险，并在实现人机协同的框架中始终确立人的主体地位。技术异化是指技术从工具变为支配人类的力量，这种风险在生成式大模型的应用中尤为突出。由于生成式大模型具有强大的知识整合和生成能力，可能会导致研究者过度依赖技术，从而削弱独立思考和批判精神。防范技术异化风险的关键在于确立正确的人机关系。在人机协同的框架下，人类研究者应该始终保持主体地位，主导研究问题的设定、价值判断的引导和结果的最终评估。而生成式大模型则作为辅助工具，承担信息处理、模式识别和知识整合等功能。这种分工不仅能够充分发挥各自的优势，更重要的是能够确保研究的人文价值和学术品格。
展望未来，生成式大模型在中国哲学社会科学自主知识体系构建中的应用将继续深化。这种深化不仅体现在技术应用的广度和深度上，更体现在知识生产范式的根本性变革上。通过“知识表征—知识推理—知识创生”的三维分析框架，我们能够更好地理解这一变革的内在逻辑。而基于“事件孪生”的跨学科研究新模式，不仅为解决传统学科分工带来的知识碎片化问题提供了创新性的解决方案，也为构建具有中国特色的哲学社会科学自主知识体系提供了重要的理论价值和实践意义。
【作者分别系香港城市大学人文社会科学院、北京大学战略研究所研究员;哈尔滨工业大学经济与管理学院博士研究生。该文系中国国家铁路集团有限公司系统性重大课题“铁路人工智能大模型基础理论及多模态融合关键技术研究(P2024S001)”的阶段性成果，原载于《世界社会科学》(2025年第3期)】
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