摘要：在人工智能革命重塑知识生产方式的时代背景下，大语言模型的迅猛发展正引发社会科学研究范式的深刻变革。以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大语言模型不仅赋予机器类人的语言理解与生成能力，更通过构建“社会化身”为国际关系研究开辟了全新的认识论空间。

在人工智能革命重塑知识生产方式的时代背景下，大语言模型的迅猛发展正引发社会科学研究范式的深刻变革。以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大语言模型不仅赋予机器类人的语言理解与生成能力，更通过构建“社会化身”为国际关系研究开辟了全新的认识论空间。

大语言模型与社会化身构建

基于大语言模型的社会化身正成为探索人类行为与社会互动的新兴研究范式。社会化身是由大语言模型生成的虚拟主体，具备类人的认知特征与行为模式，能够整合人类价值观、人格特质和社会互动规则，在虚拟环境中模拟复杂的社会交往过程。其构建不仅标志着研究对象从现实人群向虚拟主体的延伸，也使研究者得以在高度可控的实验情境中精确操控变量，系统检验社会现象的因果机制，并实施传统方法难以开展的大规模社会实验，从而为分析社会行为的多样性与复杂性提供更具灵活性和前瞻性的研究框架。借助Transformer架构的深度学习技术，大语言模型成为构建社会化身的理想技术载体，极大拓展了国际关系研究的方法论工具箱。

社会化身的构建效能依赖于大语言模型在两项关键技术上的突破——价值观对齐与个性映射。在缺乏具体示例时，大语言模型通过零样本学习可推理出符合语境的初步行为模式，而少样本学习则支持基于有限数据对文化特质进行微调。这种双重能力使得社会化身既能保持核心特征的稳定性，又能根据特定的研究场景灵活适配。首先，大语言模型能够同时生成多元价值观，模拟现实社会中的多种立场，推动对多样化观点的深入探讨。例如，在国际政治态度研究中，大语言模型通过增强情境识别与一致性建模，有效减少社会化身在不同对话环境中的立场偏移，从而提高实验结果的稳定性。其次，大语言模型在跨文化适应性方面的提升，使得社会化身能够准确映射不同社会背景下的个体行为模式。例如，在跨文化研究中，大语言模型通过优化语料和训练策略，使社会化身能够区分个人主义和集体主义社会中的决策模式，从而增强它在不同文化情境下的适应性。此外，持续的训练和调优也有助于减少少数群体代表性的偏差，使社会化身更加包容多元，能够再现不同社会群体的行为特征。最后，尽管当前大语言模型在价值观表达方面仍受限于数据统计特征，但通过与理论框架的结合训练，它在国际规范内化、伦理决策模拟等方面已展现出重要的应用潜力，尤其是在国际关系伦理研究中，大语言模型为理解国际行为提供了全新视角。

重新想象国际关系研究

大语言模型生成的社会化身正在重塑国际关系研究范式。在研究方法革新方面，社会化身为虚拟元宇宙环境中的实验性调查提供了新的契机。借助社会化身，研究者能够突破传统调查方式在数据收集成本、伦理风险和场景有限等方面的局限。例如，通过模拟多样化的国际社会情境，研究者可以观察社会化身在不同情境下的互动模式。同时，在涉及国际关系敏感议题时，社会化身的应用大幅降低了研究的伦理风险。例如，在危机决策模拟中，通过参数化的社会化身，研究者能够规避人类参与被试可能带来的道德争议。此外，元宇宙环境为实验提供了高度可控的平台，使得研究者可以精准操控变量，实时观察社会化身的反应，检验复杂国际现象背后的假设，从而提高研究的可复制性。

大语言模型生成的社会化身有望极大拓展国际关系研究边界。在国际舆论与外交传播研究中，社会化身能够模拟不同国家和立场的民众对国际事件的反应，以及外交信息的传播路径和效果。通过模拟不同文化背景和价值观的社会化身，研究者可以评估外交宣传策略对不同国家公众舆论的影响，从而为外交决策提供有力参考。在国际冲突与合作研究中，社会化身可模拟不同国家在领土争端、资源分配等问题上的决策过程，以及国家间联盟的形成和解散机制。研究者通过操控国家实力、利益诉求、国际规则、群体规模、社会信任水平等关键变量，观察社会化身在集体决策过程中如何形成联盟、分化或塑造权力结构，深入理解国际冲突与合作的动态变化，为国际安全研究提供全新视角。在全球治理与国际组织研究方面，社会化身能够模拟不同国家在国际组织中的角色和行为，分析国际组织决策机制的运行效果以及各国在全球治理中的贡献与影响力，为完善全球治理体系提供理论支持。

确保大语言模型的负责任应用

为确保大语言模型在研究中的负责任应用，研究者必须在隐私保护与数据安全、算法偏见与公平性、透明性与问责机制以及技术负责任部署等方面构建系统性的伦理框架。

首先，隐私保护与数据安全是首要保障。社会化身的训练依赖于海量数据，其中可能包含敏感信息，一旦处理不当，容易引发隐私泄露或身份推断风险。研究者应采用去标识化和差分隐私等技术，确保数据的匿名性，并通过多重加密和严格的访问管理机制，保障数据在存储、处理和共享各环节的安全性，最大限度保护参与者的隐私权益。

其次，算法偏见与公平性不容忽视。大语言模型训练数据往往潜藏社会偏见，这些偏见可能在社会化身行为模拟中被放大，导致对不同国家、民族的刻板印象，或女性、少数族裔、弱势群体的代表性不足。研究者应严格审查训练数据的多样性和代表性，运用去偏算法进行修正，同时谨慎解读模拟结果，避免过度依赖模型输出，明确指出研究的局限性，从而确保分析的公正性和准确性。

再次，透明性与问责性对维持研究可信度至关重要。由于大语言模型的“黑箱”特性，研究者难以完全追溯模型的决策过程。为此，研究者应建立数据追溯机制，确保研究过程的透明度，并明确责任归属。在研究过程中，研究者可借助可解释人工智能技术提高模型决策的透明度，增强研究的可复制性和可信度。

最后，技术的负责任部署是关键。在国际关系研究中应用大语言模型时，必须建立完备的伦理审查与监督框架，充分考虑技术应用对国际公平、国际安全等方面的潜在影响，并评估可能导致的长期社会后果。研究者应在推动技术应用的同时，加强伦理监管，避免加剧国际不平等，或引发新的国际伦理问题。研究者应在技术创新与伦理监管之间找到平衡，确保大语言模型不仅成为数据驱动的研究工具，更能在推动人类社会进步中发挥积极作用。

来源：中国社会科学网