摘要：Igor Grossmann, Matthew Feinberg, Dawn C. Parker等学者在Science上联合发表了一篇题为“AI and the transformation of social science research”的文章，这篇文

Igor Grossmann, Matthew Feinberg, Dawn C. Parker等学者在Science上联合发表了一篇题为“AI and the transformation of social science research”的文章，这篇文章主要探讨了人工智能与社会科学研究的变革。

摘要

人工智能 （AI） 的进步，尤其是大型语言模型 （LLM），正在对社会科学研究产生重大影响。这些基于转换器的机器学习模型在大量文本数据上预先训练，越来越能够模拟类似人类的反应和行为 （1， 2），从而有机会以极大规模和速度测试有关人类行为的理论和假设。这带来了紧迫的挑战：如何调整甚至重塑社会科学研究实践，以利用基础 AI 的力量？如何在确保透明和可复制的研究的同时做到这一点？

在人工智能技术深刻变革科研范式的今天，大语言模型（LLMs）正在为社会科学研究开辟全新路径。这种技术突破不仅在于其处理海量文本的能力，更在于其重构传统研究方法的可能性——从微观个体行为模拟到宏观社会系统推演，从理论假设生成到政策效果预判，LLMs正在重塑社会科学研究的工具箱。但这项技术革新也伴随着数据偏差、伦理风险与方法论争议，研究者需在创新应用与学术严谨之间寻找平衡点。

在数据生成环节，大语言模型展现出独特优势。通过模拟人类被试在特定场景下的决策模式，研究者可突破传统实验的时空限制，快速生成涵盖多维参数的模拟数据。特别是在高风险或极端情境研究领域（如太空任务中的群体动态），这种技术手段既能规避现实实验的伦理困境，又能扩展研究变量的覆盖范围。更值得关注的是，当模型与基于主体的建模（ABM）技术结合时，可构建出具备认知复杂性的数字主体，为研究信息传播机制、社会规范演化等动态过程提供新型实验场域。

政策分析领域正见证着大语言模型的创造性应用。模型通过内化不同理论流派的学术文献，能够系统重构各学派的论证逻辑，为核威慑稳定性等复杂议题提供多视角推演。在历史研究维度，这种技术为"反事实分析"（counterfactual analysis）提供了量化工具，例如对古巴导弹危机不同决策路径的推演，既保持历史语境的真实性，又拓展了战略研究的想象空间。

但技术红利背后潜藏着深层挑战。模型训练数据中隐含的社会偏见可能被隐蔽编码，研究者需建立双重验证机制：既要检验模型是否真实反映群体特征，又要排查数据采样偏差带来的系统性误差。更棘手的是方法论层面的矛盾——当研究者试图通过微调消除模型中的性别或种族偏见时，可能削弱其对现实社会复杂性的表征能力。这种"真实性-伦理性"的张力，在涉及敏感议题的研究中尤为突出。

技术应用的透明度问题同样值得警惕。模型的"黑箱"特性可能危及研究结论的可验证性，这要求学界优先采用开源框架（如LLaMA、BLOOM）并建立标准化的提示工程规范。在环境成本方面，大模型训练的碳排放问题已引发学界关注，研究者需在模型效能与生态代价间做出权衡。

面对这些挑战，跨学科的方法论创新势在必行。将模型生成数据明确定义为"合成数据"类别，通过动态调整提示参数模拟实验干预，这种研究范式正在形成新的技术标准。在伦理建设层面，亟需制定针对AI辅助研究的审查机制，特别是在涉及创伤性场景模拟或弱势群体研究时，需建立严格的风险评估体系。

教育体系的重构同样关键。新一代社会科学研究者需具备"技术译者"的双重素养：既要精通传统质性研究方法，又要掌握模型评估、数据清洗等技术能力。学术机构应加强计算社会科学课程建设，培养能驾驭"数字田野"与"现实田野"的复合型人才。

正如柏拉图在洞穴寓言中所警示的，大语言模型终究是人类认知的"数字投影"。它既不是社会现实的替代品，也非价值中立的分析工具。在拥抱技术创新的同时，研究者更需保持方法论自觉——将模型输出视为需要验证的假设而非既定结论，用批判性思维驾驭这个充满潜力的研究工具。唯有坚持学术伦理与技术审慎的平衡，才能让人工智能真正服务于社会科学的知识生产。

参考文献：

Igor Grossmann et al. ,AI and the transformation of social science research.Science380,1108-1109(2023).DOI:10.1126/science.adi1778

本文转自 | 人工智能行动信息港AI

来源：再建巴别塔