大抵可把通用人工智能的实现视作人工智能新技术革命的完成，这场革命正在引发科学研究范式转型，而其完成也亟待科学研究范式的进一步转型，尤其迫切需要文科与理科超越相互分化、相互割裂所造成的专业主义的片面性；受限于这种片面性，传统文科、理科都无法为通用人工智能的实现作出应有贡献，并且也必将越来越不适应即将来临的通用人工智能时代。从现象上看，近几年伴随着人工智能大模型的突破性发展和广泛性应用，国内外有些大学和研究机构开始裁撤文科，显然误判了相关现状和发展趋势：现在突出的问题，不是文科与理科谁多谁少、孰强孰弱，而是两者相互割裂所造成的片面性。

　　从技术发展现状看，2024年底DeepSeek及其R1模型的爆火有多方面的意义。从科学研究范式看，其重大意义在于：以较低的投入等获得了较强的“推理”能力，有望为自然科学研究等作出贡献。往前追溯，2022年底OpenAI发布人工智能大语言模型ChatGPT，在类似文学的自然语言文本以及图像、视频、音乐等多模态文本的自动生成上表现不错，但“推理”能力偏弱，2024年9月OpenAI发布的o1模型力图克服这种不足，DeepSeek的R1模型也是如此。如果说大语言模型主要影响的是传统文科研究，那么，推理模型则将影响理科研究，而DeepMind的AlphaFold系列更是直接在预测蛋白质结构、晶体结构等广义自然科学方面获得重大突破，这也是哈萨比斯2024年获得诺贝尔化学奖的原因之一。在推理模型与大语言模型的关系中，已隐约可见自然科学或理科与文科的关系；从趋势看，OpenAI下一步将把大语言模型GPT系列与推理模型o系列整合在一起，推出集成式通用基础大模型GPT-5，显然会更加接近通用人工智能——这也是DeepSeek下一步发展的方向，它表明：实现通用人工智能更加迫切需要理科与文科的融合，而从国内外相关现状看，由于种种原因，文理分科及其造成的局限性尚未被有效改变。

　　推理能力弱、容易出现幻觉等特点，皆与大语言模型中的“自然语言”有关，文科中的语言学、语言哲学以及文艺学特别是新批评理论等，在这方面已经积累不少研究成果，而现在的人工智能技术专家对此关注不够，对大语言模型固有的特性并未作出充分的科学解释；还有一些技术专家认为，只有以推理能力强的物理世界模型取代现有大语言模型，才能实现通用人工智能——这些认知和判断显然并不具有充分的科学依据。从文科方面看，数字人文和人工智能文学（艺术）等研究正在力图超越文理科分化，但总体来说还只关乎应用，对于文学自然语言在智能活动中的基础性作用，以及文学艺术智能在通用人工智能中可以发挥的作用等基础性研究，尚未被足够重视。当然，更多的文科从业者本能地抵触越来越强大的人工智能，或者以所谓人文主义对抗所谓科学主义，或者滥用后人类主义等玄虚而反科学的大词，依然沉陷在学科分化所造成的片面性中不能自拔。

　　早在十九世纪，自然科学就已开始“通过工业日益在实践上进入人的生活，改造人的生活，并为人的解放作准备”，而哲学等“人的科学”与自然科学却相互“疏远”，马克思强调说这两大科学有不同的“基础”根本就是“谎言”，未来两者将成为“一门科学”——现在即将实现的通用人工智能更加接近这种愿景；现代分工容易产生“职业的痴呆”，使用自动机器的工厂则“消除着专业和职业的痴呆”，而当今智能自动化机器（计算机）将进一步消除这种痴呆。文理分科具有一定历史合理性，但面对即将到来的通用人工智能时代，其不合理的局限性将越来越充分暴露出来而不再适应新的时代发展要求。文科从业者如果没有批判性的自我反思，特别是对现代学术分工体制所可能造成的“专业和职业的痴呆”没有足够的警醒，依然被“谎言”蒙蔽而沉陷在学科分化的片面性中，必将丧失文科在通用人工智能时代获得大发展的重大机遇。只有不断超越传统文理分科的片面性，文科和理科从业者才能为人工智能的科学发展和合理应用作出应有的贡献，进而造福全人类。