当前，由Deepseek引发的AI大讨论，其热度、广度和深度还在持续推进。在人文社科领域，这场大讨论从最初对AI大模型的好奇、对其强大功能的惊喜，继而转为使用者对自身职业生涯的焦虑——AI从信息收集、数据分析到文本书写、创意设计等多个方面都表现出卓越的性能，人文社科学者的工作会否被替代？学者要如何发挥优势，才能在与AI较量时更胜一筹？

　　为更加直观地透视人文社科学界关于AI大模型的态度及应用选择，记者近日邀请数百位学者参与问卷调查，并对其中的焦点问题展开针对性访谈。最终收到的205份有效问卷，或可揭开人文社科领域一场静默革命的序幕——AI大模型的兴起正在深刻重塑人文社会科学的研究范式、方法论及研究者角色，这一变革既带来前所未有的机遇，也伴随新的挑战。

　　高效 便捷——

　　超六成学者积极拥抱技术

　　在《建构“没有文学的文学理论”如何可能？》一文中，中国社会科学院文学研究所研究员陈定家通过与AI对话，探讨了“当今时代文论何为”的问题，他对AI的回答颇为满意。“过去两年内，我一直关注AI话题、学习AI知识。借助AI收集资料和修订文章，工作效率明显提升，每次能节约1—2小时。”陈定家告诉记者。

　　眼下，在人文社科研究中，这样的AI使用体验并非个案。问卷调查显示，64.87%的受访者已在学术研究中使用AI工具，75.61%的使用者将其主要用于文献综述；91.22%的使用者认为人工智能大模型能够提高研究效率，而90.24%的使用者认为它增强了数据处理能力。对此，中国社会科学院新闻与传播研究所副研究员杨斌艳深有体会：“面对海量数据库，AI就像一位不知疲倦的助手，能极快地提炼观点、标注争议，还可能带来新的文献发现和线索。”

　　伴随Deepseek的“出圈”，其卓越性能吸引82.44%的学者将它作为首选模型，在比例上远超ChatGPT等国外产品。“Deepseek中文语料更丰富，且处理更精准。”四川某高校一位不愿具名的博士生告诉记者。

　　技术的便利性成为AI快速普及的关键。在所有受访者中，70.73%的人将“使用方便，操作简单”作为使用人工智能大模型的主要原因，尤其在研究和内容生成领域；50.24%的受访者认为其功能强大，能满足研究需求；45.37%的受访者看中其免费或成本较低；30.73%的受访者认为其生成内容质量高。

　　暨南大学国际关系学院/华侨华人研究院教授张振江接受记者采访时表示，当前，人工智能可以提供比互联网更系统和便捷的信息，更重要的是可以从不同角度进行人机对话，通过追问和互动，拓展新的研究视角和思路。张振江的观点在此次问卷调查中也占有较高比重。在关于人工智能大模型对人文社科学科发展带来的机遇中，受访者除了认可它在提高研究效率、增强数据处理能力上的卓越表现，也有71.71%的受访者认为在拓展研究方法上有启发作用，62.93％的受访者认为它提供了新的研究视角。数据同时显示，58.05%的受访者对人工智能大模型的能力和发展潜力表示好奇，而63.41%的受访者则表示正在思考它对人类社会、文化和价值观的影响。这表明，公众对人工智能的兴趣并不限于其技术能力，还涉及它带来的深远社会影响。

　　“时代变了，拒绝技术只会被淘汰。”记者走访多位学者发现，除了文献梳理和数据处理，他们将人工智能更多地用在辅助教学、制作课件、翻译文本等流程性工作中，可使这些工作压缩节约80%的时间成本。

　　受访学者认为，一方面，AI正带来研究范式的革命性转变。AI通过海量数据处理与智能生成能力，推动人文社科研究从传统的“理论驱动”或“数据驱动”向“AI协同驱动”的第五范式转型。AI能够整合多学科数据，构建复杂社会系统的动态模型，甚至模拟微型社会以预测政策效果。这种范式突破使得跨学科合作成为常态。另一方面，还将带来方法论创新与效率提升。比如，AI可快速处理非结构化数据，识别隐藏模式，辅助研究者从海量信息中提炼核心问题；AI通过概率模型解决社会科学中的“组合爆炸”问题，并构建多节点交互模型，帮助研究者更精准地预测社会现象的动态演变；虚拟现实（VR）与AI结合，可创建沉浸式研究场景，推动理论与实践的结合。当前，“积极拥抱技术”正成为大部分学者的选择。

　　造假 失准——

　　七成学者遭遇“AI幻觉”

　　DeepSeek“出圈”后，人们以各种方式向它抛出种种刁钻问题，检验其实力。从事影视研究的北京大学艺术学院教授陈旭光使用AI的感受颇具代表性：“我曾经让AI评价我提出的‘电影工业美学’理论，它能快速梳理该理论的起源、发展，这对于想要了解‘电影工业美学’的初学者很有帮助。”但陈旭光发现，人工智能并不能对“电影工业美学”提出更深层次的思考，这些评价模版甚至可以套用在其他学者和理论上。

　　除了千篇一律的模板化输出，明目张胆地“造假”也是AI给使用者上的重要一课。记者通过AI大模型检索著作权纠纷和相关法律条款时发现，一份看似完美的“诉状”使用的多个案例其实并不存在，甚至出现了编造法律条款的情况。对于这样的结果，中国社会科学院法学研究所研究员支振锋表示，人工智能虽比之前有较大进步，但“AI幻觉”依旧是其主要问题。如果不能做到逐一核实文献、法条、案例，论文中文献的准确性可能会出问题。但如果逐一核实文献信息，那么AI带来的便利和效率也打了折扣。“AI的很多判断都似是而非，必须经过研究者认真的审查和思考才能决定取舍，否则可能会给人文社会科学研究带来很多‘信息污染’，带来更多‘学术垃圾’。”支振锋说。

　　采访中，学者们均向记者表示，虽然AI在文献整理和检索提炼方面展现出极大优势，但其结果受多种因素影响，质量和效果参差不齐，仍需人工逐一进行核实。调查数据也印证了这一困境：73.66%的用户选择了“生成内容不准确”作为他们在使用人工智能大模型时最常遇到的问题。

　　记者在采访中了解到，目前AI使用的重灾区在学生期末论文写作上——一篇数千字的学期论文，AI能快速完成，且在主题、逻辑、内容和语言上挑不出大毛病。因为不要求发表，更无人对其创新性提出要求。

　　华南师范大学马克思主义学院教授胡国胜对AI生成的文本颇有微词，“充满了‘AI’味儿，辞藻华丽、没有灵气，就像一些美人——美则美矣，没有灵魂”。

　　随着信息技术的快速迭代，AI书写在学术领域的应用将愈加广泛，学者们的担忧也更多了。调查结果显示，80%的受访者认为对人工智能的过度依赖及算法取代思考，可能会导致思维的懈怠和创造力的缺失。

　　北京师范大学教育学部副部长滕珺表示，即便在大语言模型擅长的文献综述领域，也存在诸多问题，比如人工智能梳理文献依靠“喂”给它的语料库，很多主题关键词隐含在文献中，AI容易疏漏；AI无法识别和判断文献的价值，与学者做的文献综述相比，就是业余新手和专业选手的区别。

　　在使用人工智能大模型时，研究的创新性和独立性是最受关注的问题。对于严重依赖大语言模型的成果，学者们认为，这不仅是技术问题，更是学术伦理问题。根据调查结果，40.49%的受访者认为，尽管人工智能可以提供强大的分析能力，但确保研究的独立性和创新性仍然是首要的关注点。此外，33.66%的受访者关心数据质量和准确性，而伦理和道德问题的关注度则相对较低，仅占24.39%。

　　但AI带来的挑战与伦理反思的重要性显而易见。AI模型的训练数据可能隐含文化偏见，导致研究结论失真。此外，大模型的决策逻辑缺乏透明性，可能削弱人文研究的可解释性。AI生成内容可能模糊学术成果的版权归属，需警惕技术滥用。部分学者担忧AI可能削弱人文研究的“人性化”特质，如文学创作中的情感表达或哲学思辨的深度。这些都是受访学者目前关心的热点问题。

　　协同 共进——

　　走向“人机共生”

　　学者们虽然对AI有重重顾虑，但总体上仍对其持积极态度。92.68%的受访者认为人工智能大模型在人文社科研究中有一定的应用前景，超过84%的受访者积极支持在人文社科研究中使用人工智能大模型。

　　“机器与人类各有优势。我们既不能因为机器的缺点而因噎废食，将它束之高阁，也不能因为它使用便捷而全面依赖，放弃人类的能动性与创造性。”谈及AI的使用，接受采访的学者们大多保持了开放性的倾向。

　　对于AI使用中存在的问题，学者们呼吁，一方面，可开展相关培训，帮助学者了解如何将人工智能工具有效融入研究中。同时，通过促进人机协作，在研究中采用“AI处理数据，人类专注创新”的模式，形成有效的分工合作。另一方面，探索人工智能与人文社科领域的结合点，重视人类独特的创造力和情感理解，促进创新性研究。

　　记者调查发现，教育领域早已超前部署AI工具。2024年毕业季，华东师范大学传播学院与北京师范大学新闻传播学院联合发布《生成式人工智能学生使用指南》，涉及遵守相关法规、符合学术道德规范、使用时应进行标注、对生成内容进行必要自查、遵循学科相关使用规定，以及遵守教师课程等多项要求。该使用指南是国内高等教育界首次就生成式人工智能（AIGC）技术在教育和学术研究中的规范使用提供的官方指导。华东师范大学传播学院院长王峰坦言：“当前，学生们对AI的使用已经非常普遍，如果强行限制无异于‘掩耳盗铃’，在明确使用规范、不违背学术研究基本原则的条件下，应该有效地利用好人工智能。”

　　浙江大学则推出DeepSeek系列专题线上公开课，深入揭示如何突破算力与泛化天花板，探讨人类如何构建与之共生的新型文明契约；中山大学信息管理学院开设“数字人文工作坊”，教授研究者如何交叉验证AI结果、促进人机互动、规避伦理风险；北京师范大学发布了国内新闻传播学第一个“大模型驱动多模态文本分析系统”……多所高校正在进行不同方向的探索与尝试。

　　北京师范大学新闻传播学院教授张洪忠介绍，关于大模型对专业术语、复杂表述的分析存在欠缺的问题，可通过优化提示词、训练垂类模型，有效引导模型针对多模态文本生成高质量、高准确度、高针对性的分析结果，从而突破大模型在人文社科研究中的能力瓶颈。

　　如何实现人工智能与学术发展相辅相成，引发越来越多学者的关注和讨论。在中国社会科学院社会学研究所心理学研究中心副主任陈满琪看来，人工智能短期内会激发一定的学术活力，但长期来看加大了对低端学术产品的淘汰率，学界比拼的是原创性、理论性和思想性，人类的竞争力在于深度的理论和思想。

　　学者们甚至呼吁技术界能回应学界诉求，开发“学术专用”的人工智能大模型，增加对虚假引文的自动筛查，并引入社科领域专家参与模型训练。“未来AI不是替代学者，而是像望远镜之于天文学家，拓展人类认知的边界。”受访学者表示。

　　如何让AI为学术研究赋能？学者们认为，研究者需更好掌握AI工具的使用方法，具备“人机协作”思维。在基础性工作被AI替代时，研究者更需聚焦创新性问题的提出与批判性验证。未来，需开发针对人文社科需求的开源模型，培养研究者对技术局限性的批判意识，政府、机构、企业、学界应通力合作，推动跨平台建设，开展跨学科研究。

　　终极之问——

　　人工智能会让学者失业吗？

　　“在您看来，人工智能最终会取代学者吗？人文社科的出路在哪里？”当记者提出这个问题时，受访者答案迥异。

　　“十年内，AI将取代70%以上的文科专业，包括文学、哲学、翻译等，人类学习的方式将发生巨大的变革。”对外经贸大学全球创新与治理研究院研究员赵永升预测。

　　耐人寻味的是，在数据中清晰可见：尽管超过九成的学者看好AI应用前景，但仅15.12%的人每天“高频使用”，24.88%的学者“很少使用”，还有一些学者选择“不使用”。一位史学教授坦言：“我用AI查资料，但核心论证绝不敢交给机器。人文研究的灵魂在于思辨，而AI没有灵魂。”

　　“在水平不够高的AI帮助下，一批粗制滥造的学术产品可能被制造出来，挤压真正认真做研究的严肃学者的生存空间。”支振锋补充说，决策部门可能认为AI能解决很多研究问题，从而产生减少人文社会科学研究资源投放的误判。

　　南京大学人文社会科学高级研究院副院长胡翼青表示，AI时代，更多的担忧应是人如何驾驭人工智能，每个学科都面临一定的困窘，只是程度有所不同。我们要做的是适应数字生存，寻找人独一无二的主体性。

　　一些受访者认为，人工智能可能会取代一些低端、重复性或机械化的工作，如数据处理、文献综述、资料整理等。这部分工作相对简单，且不需要高度的创造性思维，但更多的学者坚信，人文社科的核心价值无法被机器复制。滕珺解释，大语言模型的本质是通过理性推理进行预测和判断，但实际上人文社科领域的底层逻辑是价值选择和实现，需要大量的想象力和意义的生成。这是大语言模型数据库不具备的，只有人脑会生成。这也不是凭空出来的，需要在知识中“摸爬滚打”，产生血肉感的神奇链接。

　　“AI写不出《乡土中国》的洞察，也解不开‘电车难题’的道德困境。”中国人民大学哲学院原理表示，相比人类而言，AI的优势在于信息处理的能力要强大得多，但它目前还不具备真正的思考能力、情感能力，也不具备真正的价值观判断力，它能够模仿，但其底层逻辑是需要人类的智慧去铸就。“真正的思想，永远诞生于人类对意义的追问中。”她说。

　　AI大模型对人文社科的影响是颠覆性与建设性并存的，它既加速了研究的科学化与全球化，也促使学界重新审视知识生产的本质。学者们认为，未来，人类研究者的核心价值将体现在提出“真问题”、驾驭技术工具的能力，以及在伦理与创新之间保持平衡的智慧。AI带来的变革不仅是技术的胜利，更是人文精神与技术理性深度融合的新起点。正如调查中一位匿名学者的留言：“我们不必恐惧AI，但必须恐惧使用AI的我们——是否正在沦为技术的附庸。”这场AI革命，终将检验人类能否在技术的狂飙中守住思想的尊严。