未来已来：AI技术与人文和社会科学交叉领域的年度发展趋势

《未来已来：2025人文社会科学智能发展蓝皮书》 陈志敏 吴力波 主编

摘 要

本报告聚焦于“人文社会科学智能”，也即AI技术与人文和社会科学交叉领域的年度发展趋势，探讨了AI技术如何重塑研究范式、推动理论创新，并在多领域应用中展现出强大的潜力。随着深度学习（Deep ，DL）、 计 算 机 视 觉（ ，CV）、多模态大模型和生成式AI等新兴技术的突破，人文社科研究正在经历前所未有的变革。报告围绕AI驱动人文社科研究范式和组织方式的总体变革，各学科研究方法和理论视角的突破，以及产教融合视角下的产业应用等方面，系统地梳理了近年来的发展前沿和趋势。

1. 人文社科研究范式的变革

AI驱动的人文社科研究逐渐迈入“数据与机理双驱动”的“第五范式”，形成了经验驱动与数据驱动相结合的创新模式。传统研究通常以定量和定性方法分野，而AI技术特别是大模型的应用，使得研究方法向复杂系统与多模态融合方向发展，推动了更精确的预测与理论验证。通过AI模型的辅助，研究者能够对复杂社会现象进行实时响应和多层次分析，进一步揭示个体与群体行为的深层机制。

2. 科学决策与公共治理的方法变革

AI技术发展赋能复杂社会系统仿真，正在重塑公共管理与决策的科学范式。基于深度学习、多智能体建模和大数据融合等技术，AI能够构建高精度的虚拟社会系统，动态模拟人口流动、经济互动、舆情传播等复杂行为，突破传统线性分析模型对非线性关系的解释局限。通过多场景推演揭示政策传导的连锁效应，辅助决策者预判社会保障、应急管理等政策的长期影响，实现从“经验驱动”向“数据-模型双驱动”的决策转型。

其核心价值在于：建立政策效果的“数字孪生”试验场，通过实时反馈机制优化资源配置；破解多元主体利益博弈的决策困境，借助仿真结果建立量化共识；提升治理体系的韧性，通过动态风险预警构建主动型管理模式。在疫情防控、城市规划、交通治理等场景已显现实践价值这一事实，标志着公共决策正处于从静态经验判断转向动态智能决策的新阶段，为推进治理能力现代化提供技术支撑。

3. 数据创新与规范化发展

在人文社会科学智能的发展中，数据作为基础资源的重要性日益凸显。社会科学研究正在从传统的样本数据扩展至多源异构的微观大数据，如社交媒体信息、传感器数据、图像与行为轨迹等。这种多样化的数据极大丰富了研究视角，但也带来了数据管理、共享和隐私保护的挑战。报告强调，建立规范化的数据管理体系，提升数据质量和可追溯性，对于推动学术界的数据共享与再利用至关重要，同时也是促进社会科学创新的关键。

4. AI关键算法与模型的发展

深 度 学 习、 图 神 经 网 络（Graph ，GNN）、 等技术的进步，大幅提升了数据处理和分析的效率，使得社会科学研究得以探索更为复杂的行为模式和社会机制。尤其是生成式预训练模型（如系列模型）的广泛应用，推动了从感知智能到认知智能再到通用人工智能（ ，AGI）的进化。报告指出，将符号计算与深度学习模型相结合，有望提升AI的逻辑推理能力，实现“白盒”式的逻辑思考和解释性，进一步推动AGI的发展。

5. 跨学科融合与挑战

AI在社会科学中的应用，促进了计算机科学、统计学与人文学科的跨领域融合，带来了全新的研究方法与应用场景。然而，跨学科合作也面临着复杂性和非线性问题，如数据异构性、互操作性、公平性和偏见等挑战。报告建议通过加强多层次复合型人才的培养和政产学研的深度合作，以应对这些挑战并推动跨学科研究的深入发展。

6. AI赋能的群体行为仿真与分析预测

AI算法在社会治理和公共政策分析中展现了显著优势，特别是在社交媒体情感分析、政策文本挖掘和投票行为预测方面，为政策制定和评估提供了精确的信息支持。结合LLM与ABM建模思想，AI能够对复杂系统中的政策结果进行模拟预测，有效提升公共管理的科学性和决策效率。报告指出，AI的实时数据分析能力与预测模型在公共健康管理、数字治理等领域取得了积极成果，但同时也带来了隐私和偏见等伦理挑战。

7. 经济与金融研究的AI应用

AI技术为传统经济和金融研究带来了革命性变化，通过机器学习、深度学习、强化学习等方法，研究者能够更精准地进行金融市场预测、信用风险评估和经济政策模拟。报告特别强调了ABM在模拟复杂经济系统中的非线性动态分析功能，通过与强化学习结合，实现了策略的自适应优化。AI还在多模态数据整合方面表现出色，能够捕捉市场情绪和投资者行为的微妙变化，为风险管理和政策评估提供了新的工具。

8. AI在数字人文领域的前景

在数字人文领域，AI技术正在重构历史地理、古文字学、语言学和科技考古等传统研究方法。通过深度学习和大数据挖掘，AI能够高效处理历史数据、破译复杂字形、分析语言模式，并推动考古遗址的数字化重建。这些应用不仅提升了研究的效率与精度，还为文化遗产保护和文物研究开辟了新的路径。AI生成艺术在时尚、设计和创意产业中也展现了巨大的商业潜力，推动了数字艺术与文化产业的融合发展。

9. AI与产业应用的前沿与展望

AI技术的快速发展正在重塑产业结构，特别是在制造、物流、金融、医疗等领域。报告提出，AI与产业应用的结合形成了“产学研”融合的新模式，推动了理论研究与实践应用的双向促进。未来，应继续加强产学联动，构建智能化的决策支持系统，以实现从数字化到智能化的产业转型。报告通过行业调研和分析，提出了“智能革命效率矩阵”框架，从感知、决策、执行和反馈等维度，全面观察AI在产业应用中的效率提升和挑战。

总结来看，AI正在深刻影响社会科学与人文学科的研究范式、方法创新和理论探索。未来的研究应聚焦于AI技术与社会科学深度融合的关键问题，特别是在数据共享、跨学科协作和伦理治理方面提出前瞻性的解决方案。推动人文社会科学智能的健康发展，需要多方协作，强化数据管理标准、加快复合型人才培养，并注重AI技术的透明性和公正性，以实现AI技术赋能社会科学研究的最大化价值。

本报告为研究者、政策制定者和产业从业者提供了关于AI在社会科学与人文学科领域最新发展趋势的全面视角，期待能够为推动这一领域的创新和实践应用提供理论支持和战略指导。

未来已来（代序）

人工智能（ ，AI）正以一种前所未有的速度和深度，渗透到我们社会生活的方方面面，为公共管理、社会运行，乃至历史演进，带来了新的模式。这为人文与社会科学研究提供了全新的问题和研究对象。与此AI技术结合大数据的广泛应用，也在悄然改写着人文和社会科学的研究范式，刷新着人们对社会、对自身的认知。AI技术的突破，很大程度上打开了人文社会科学的学科新疆域，也为新时代的学术探索与社会发展带来了新的活力与希望。

回望过去，社会科学和人文学科始终站在理解人类、探索社会、追求真理的前沿。而如今，AI技术则为这些学科注入了新的生命力。从简单的数据分析到复杂的文本生成，从精准的预测建模到深度的智能交互，AI不仅仅是工具，更逐渐成为学者们得力的“伙伴”，它陪伴着我们一同思考、一同探索，将原本复杂模糊的世界以更加清晰的方式呈现在我们面前。

1. 科技的变革，思维的进化

当我们谈论AI时，不能忽视其背后所承载的巨大变革力量。大模型与生成式AI的迅猛发展，不仅仅改变了技术的面貌，更带来了科研范式的深刻革新。基于多模态的大语言模型（Large ，LLM）的生成式通用AI，已然成为社会科学研究者们的得力助手。等生成式多模态大模型正在帮助我们整理庞杂的信息，揭示隐藏的模式，并在无数数据和信息的交织中，发现前人未曾触及的洞见。可以说，这不仅仅是一次技术进步，更是一场关于思维方式的革命，它让我们得以重新审视和诠释社会现象背后的规律与本质。

在“数据+机理”融合的新时代，AI模型逐渐从“黑箱式”的预测工具，进化为具备推理能力的“灰盒”系统。这样的转变，意味着我们不仅能够依赖数据的力量去描述世界，更能够引入科学的机理去理解世界。这种融合与创新，恰如一座桥梁，将科学的理性与艺术的创造性巧妙结合，让社会科学研究变得更加深刻、更加可信。

2. 触动人心的应用场景

随着AI浪潮持续汹涌，以为代表的国产生成式多模态大模型在不断地带给我们震撼与惊喜的也催生了无数令人激动的应用场景。在科学研究之外，公共治理、社会决策、企业治理、市场交易等领域无一不在推陈出新。理论与科技、研究与应用、科研与产业之间螺旋交织、互相促进的链条从未如此地紧密，更迭如此迅速。想象一下，一个智能系统能够读懂数以百万计的文本文献，为研究者提供全面而精准的综述；或是在社会网络分析中，AI帮助我们捕捉到隐藏在庞杂关系中的微妙变化，揭示出潜藏的社会动态。更重要的是，在政策评估、社会预测与公共决策过程中，AI不仅能帮助研究者和管理者找到答案，更能帮助他们提出新的问题、预判新的趋势。

而在文化遗产保护和数字人文研究中，AI同样展现了令人动容的力量。通过多模态的数据分析与智能建模，AI不仅让古老的历史重现光彩，更帮助我们深入理解这些文化符号背后的深层含义。这种应用不仅仅是技术的展示，更是一种对人类文明的敬意，还是一种让历史与未来对话的桥梁。

3. AI与人文社会科学的双向奔赴

AI与人文社会科学的结合不仅是工具层面的相遇，更是思想和灵魂的共鸣。AI不仅在辅助社会科学研究的过程中展现了卓越的能力，也在不断激发着研究者们对新理论、新方法的思考。通过多智能体建模（Agent-Based ，ABM）等先进技术，研究者们得以模拟复杂的社会动态，揭示人与人之间细腻的互动，探索社会现象背后的深层机制。这不仅是一种技术上的创新，更是一种研究视角的升华，让我们能够从全新的角度审视人类社会的方方面面。

未来的社会科学研究将更加重视跨学科的数据融合与创新方法，AI将成为这一变革的核心推动力。深度学习与强化学习等技术的应用，将进一步提升研究者们的分析能力和创造力，使得我们能够更加精准、更加深刻地理解和解释复杂的社会现象。

4. 未来已来，而我们正在创造更新的未来

随着技术的不断突破，AI模型的智能化水平将进一步提升，其应用场景也将变得更加丰富多样。AI与不同学科的深度融合将催生出新的研究范式，推动“数据-机理-模型”三位一体的全新研究模式，开启一个更加智慧的科研时代。

然而，这一切也伴随着我们对人文精神与科学理性的双重追求。AI技术的普及不仅将为社会科学研究打开新的大门，也对研究者和管理者们提出了全新的挑战，需要我们详加研究，探索创新。

在这个充满机遇与挑战的时代，AI技术和人文社会科学的融合，必将为我们带来前所未有的希望与力量。我们希望，这份年度趋势报告能够成为一盏指引学术界与产业界前行的明灯，激发更多思想的碰撞与合作的机会，共同推动AI技术与人文社会科学的深度融合，为人类社会的未来发展描绘出更加美好的蓝图。

2025年1月