人工智能与社会科学互为前沿（郁建兴）
2026-01-30 作者：郁建兴 来源：中国社会科学网-中国社会科学报
2025年是人工智能大放异彩的一年。习近平总书记指出，牢牢掌握人工智能发展和治理主动权。党的二十届四中全会深入分析国际国内形势，就制定国民经济和社会发展“十五五”规划提出建议，提出“全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革”，并要求“加强人工智能治理”。这为人工智能时代科研范式转型以及文明形态演进提供了重要战略指引。
在人工智能时代，社会科学如何把握新机遇获得新发展，并引领技术向善的新前沿？中国社会科学家如何乘势而上，奋力构建中国自主知识体系？这些问题虽无定论，但可以确定的是，人工智能与社会科学之间绝非技术为外生的单向赋能，而是一种互嵌、双向、动态的“互为前沿”关系。对人工智能与社会科学关系的思考，不仅要审视技术如何赋能社会科学，同样还要发问社会科学如何为技术“立心塑魂”。
人工智能赋能社会科学
人工智能不仅是一场工具的革命，更是一场革命的工具。人工智能在赋能自然科学、教育教学的同时，快速并深刻塑造着社会科学的现在和未来。
社会科学研究正经历从观察人类社会到模拟社会运行、从有限经验总结到全量数据探索的跨越。社会科学研究范式转型可归纳为四个维度：一是研究范式变化，从经验归纳迈向智能实验的因果探索。长期以来，社会科学研究多依赖理论驱动与有限样本的事后解释。而今，在算法与算力加持下，理论驱动不断转向数据与算法驱动，我们能够进行大规模的情境模拟与反事实推演，研究路径由传统“描述—解释”拓展为“生成—检验—迭代”，极大地增强了对复杂社会过程的分析能力与预测精度。二是知识体系拓展，让社会现象更可观测、更可解释。借助Agent Society等大模型智能体社会模拟平台，通过对文本、行为轨迹等非结构化数据的系统学习，人工智能帮助我们捕捉传统方法难以洞察的潜在结构与关联模式。这使得曾经模糊的社会现象变得可观测，复杂的社会系统变得可刻画、可比较、可检验，为理解权力、规范、集体行为等核心议题提供了全新证据。三是方法工具革新，从单一方法到多方法融合的知识生产流程。大语言模型、智能体与各类计算社会科学工具的有机结合，打破了调查、实验与仿真模型之间的壁垒，推动社会科学方法体系从并行走向融合。四是公共责任重塑，从事后解释到事前介入的治理赋能。范式转变赋予社会科学更强的预判能力，使其不再停留于事后上场，而是能够通过情境模拟与反事实分析，在政策实施前进行虚拟测试与风险评估。这种前置介入，使得社会科学能够更早参与制度设计与治理实践，从而增强公共决策的前瞻性、规范性、人民性与责任担当。
人工智能的前沿是社会科学
在人工智能赋能社会科学的进程中，社会科学是否只是一个“因变量”呢？答案是否定的。社会科学同样是决定技术演进方向的关键“自变量”，深度规约着技术发展的方向、速度与边界。
范内瓦·布什在《科学：无尽的前沿》中提出，科学家们对亟待研究问题的探索将不断拓展科学前沿。如果我们将前沿定义为最具挑战性、最亟待突破、最能决定未来格局的领域，那么毋庸置疑，人工智能的演进正经历一场深刻的前沿转移。自达特茅斯会议以来的70年间，人工智能发展常常聚焦更大模型、更高效率与更优算法的“技术旧前沿”。如今，人工智能发展已转向回应价值对齐、社会整合与文明秩序的“社会新前沿”。在这里，前沿的转移不仅是领域的拓展，更是驱动逻辑的根本转变：人工智能的未来将在技术与社会的持续对话和相互形塑中展开。社会科学正从观察者转变为不可或缺的共塑者，以确保技术进步服务于人类的美好生活愿景。
从技术问题到文明命题。诺贝尔物理学奖得主杰弗里·辛顿不断警示，人工智能的快速发展已超越单纯的技术挑战，人工智能已上升为关乎文明存续的重大命题。这要求我们形成新的哲学以定义人机关系、新的经济学以回应“后工作社会”的分配难题、新的法学以规范非人类主体的权利义务、新的政治学与全球治理体系以规避数字集权与政策失衡。在人机共存时代，社会科学需要承担起“为机器立心”的重任，即为人工智能注入伦理逻辑与价值理性。这正是人工智能与社会科学交汇的核心前沿。
构建多维度AI治理体系是人工智能前沿的重要内容。当前，社会风险、伦理风险与技术风险交织共生，构建治理体系至少包含以下三个维度。
一是用AI进行治理。其核心要义是通过技术赋能实现社会治理的提质增效，本质是将人工智能作为治理工具，解决传统治理模式中效率低下、精准度不足、决策滞后等痛点。这一维度的核心问题在于“如何利用AI提升组织的治理效能”，其学科支撑横跨公共管理、政治学、法学、工商管理学等社会科学领域。典型案例包括AI辅助政策模拟、司法量刑建议、企业合规风控等。这一维度的价值在于，以技术工具属性释放治理潜能，推动治理模式从“经验驱动”向“数据驱动”转型。
二是对AI进行治理。其核心目标是通过伦理规约与法律规制为技术发展划定边界，本质是对人工智能技术本身的风险控制。这一维度的核心问题是“如何规制AI的发展与应用，避免技术异化带来的负面影响”，其理论根基涵盖法学、伦理学、国际关系、审计学等多学科，实践路径则体现为从微观到宏观的全链条约束。典型案例包括制定AI伦理准则、算法审计、数据隐私法等。这一维度的意义在于，以伦理与法律的双重力量驯服技术的工具理性，确保技术发展始终向善。
三是在AI时代开展治理。其核心使命是重构智能时代的社会运行规则，本质是推动政治、经济、社会的基本结构适应人工智能技术带来的颠覆性变革。这一维度的核心问题是“如何构建与智能社会相适配的制度体系与价值秩序”，其学科支撑延伸至政治学、经济学、社会学、传播学等领域，实践探索则触及社会结构的深层调整。典型案例包括设计全民基本收入、数字税、平台反垄断等。这一维度的深层内涵在于，超越技术工具层面的治理，迈向社会制度与价值体系的系统性重构。
构建多维度AI治理体系过程充满可能性，也面临诸多风险挑战。如何在技术与价值之间重塑秩序、在边界与可能之间寻找突破、在风险与创造之间开辟路径，将是一个无尽前沿。在这场深刻变革中，谁将是幸存者？答案或是处在正态分布两端的人：一端是拥有极致科技能力的创新者，另一端是具备深厚人文关怀与伦理洞察的守望者。人工智能的未来，绝不能只是技术单方面突进，而必须成为一场价值先行、治理同步、社会融合、风险共担的文明协奏。
互为前沿的实践探索
当前，人工智能与社会科学的融合，正生动诠释着“互为前沿”的深刻内涵。这既是指人工智能成为拓展社会科学研究边界的前沿工具，更意味着社会科学的核心议题与复杂系统正在倒逼和定义人工智能发展的新方向、新范式。以教育部哲学社会科学实验室浙江工商大学共同富裕统计监测与智能治理实验室为例，它聚焦“共同富裕”这一国家重大战略，推动共同富裕理论研究向可视化、可验证、可预测的实验方法、实验装置应用转变，在破解复杂社会系统治理现代化难题等方面开展了系列探索，为走向人工智能与社会科学交叉融合的科研新范式提供了样本。
在研究方法上，人工智能不再只是单纯的赋能工具，它与社会科学共同突破传统研究瓶颈。一方面，人工智能为社会科学提供前沿技术支撑，基于大模型的智能体仿真构建起数字空间中的“镜像社会”，缓解了社会科学受控实验成本高、周期长、伦理约束强等限制，为政策与社会机制研究提供了可重复的计算试验场。通过千百个智能体模拟社会运行逻辑，让有限时间内的反事实推演成为可能，推动研究从“事后归纳”向“事前预测”延伸。另一方面，社会科学为人工智能提供场景牵引，“全景式”计算的引入超越了传统研究依赖经验归纳与抽样统计的局限。
在研究对象上，人工智能与社会科学互为前沿，更体现为研究对象的双向拓展与重构。社会科学将人工智能催生的智能体纳入研究范畴，实现从碳基样本到硅基样本的扩充。这一转变的核心价值不仅在于研究对象的增加，更是社会科学对人工智能前沿成果的主动吸纳与运用，将传统调查中受制于成本、时效与工具边界的偏好和态度测量，转化为数字虚拟空间中可反复检验、对照的证据链生产过程。比如在共同富裕感知测度研究中，通过构建囊括社会角色建模、半结构化访谈及态度立场建模的社会调查全链路仿真与评估框架，通过对齐保真度、一致性与公平性等指标，在个体与群体层面检验智能体群和真实人类偏好的贴合度。在多智能体社会仿真实验中，依据真实人口学结构与社会角色构建高异质性智能社会，在统一制度设定中开展多模态信息干预实验，能够为公共服务精准化提供解决方案。同时，社会科学的研究需求也反向定义了人工智能发展方向，促使人工智能技术在社会角色建模、态度立场模拟等细分领域持续突破，形成“社会科学提需求、人工智能技术攻难关”的前沿共生格局。
在科研管理上，人工智能与社会科学的融合已延伸至大学治理层面，共同构筑双向赋能的前沿生态。实验室联合学校未来实验中心，探索构建能够快速响应、跨界融合、持续进化的创新引擎，成为支撑学科交叉突破与标志性成果产出的“X”平台。其中，“商学智脑”应用经济学学科大模型，聚焦学科方向构建智能化生态，入选教育部首批生成式人工智能大模型；“共同富裕政策大脑”成为行政办公与决策研判的数智伙伴，通过“政策理论数字人”回应现实问题，借助“政策生成模拟器”预演治理方案，依托“政策实践试验场”验证决策效果。在这一过程中，人工智能与社会科学相互定义、相互形塑，共同构建面向未来的知识生产新范式。
把人置于社会科学研究中心
人工智能与社会科学的深度互构，本质上呼唤一场研究范式的根本性转型，即必须跳出以技术效率为核心的“工具理性”桎梏，确立以人的全面发展和全人类共同福祉为导向的“价值理性”坐标。
马克思在《1844年经济学哲学手稿》中曾预言，自然科学往后将包括关于人的科学，正像关于人的科学包括自然科学一样：这将是一门科学。人工智能的演进路径，仿佛印证了马克思的预言。人工智能与社会科学互为前沿不只是学科交叉，而是朝着马克思所预言的“一门科学”进行实质性融合的历程，社会科学与自然科学的界限正在消融，二者在更高维度上实现了统一。
这一融合进程与构建中国自主知识体系的伟大使命同频共振。长期以来，在西方学者所谓“中心—边缘”的世界体系中，处于边缘的后发国家始终在知识生产的依附格局内。如今，中国正日益走近世界舞台中央，构建中国自主知识体系成为打破这种依附格局的重要表征。人工智能与社会科学的深度融合，正为这一使命提供核心驱动力，中国可凭借在人工智能技术应用、超大社会治理实践等方面的独特优势，实现知识生产的自主突破——从社会现象的中国经验总结，到人类社会规律的普遍性认知，再到具有全球适用性的知识成果产出，最终在世界知识体系中确立兼具主体性与普遍性的中国方位。
（作者系浙江大学公共管理学院教授、浙江工商大学共同富裕统计监测与智能治理实验室主任）