生成式人工智能赋能哲学社会科学研究

• 作者： 马费成 ^1,2 陈帅朴 ²
• 作者单位：
  1.  武汉大学人文社会科学

  2.  武汉大学信息管理学院
• 发布时间：2024-11-25

摘要: 生成式人工智能作为基于海量数据训练的模型，涵盖了丰富的社会价值和事实知识，其所展现的机器智能显著提升了各类社会生产与科学研究的效能。哲学社会科学强调与新一轮科技革命和产业变革交叉融合发展，生成式人工智能除了作为前沿技术工具丰富了哲学社会科学的研究手段，其更为突出的特征是成为哲学社会科学的研究对象，极大扩展了研究视角和观察视域。鉴于二者融合具有释放巨大势能的潜力，首先应当剖析生成式人工智能赋能哲学社会科学的前提基础，在此基础上围绕赋能过程中的创新模式与核心挑战进行深入探讨，最后系统提出赋能路径的建设策略，从而厘清生成式人工智能对于哲学社会科学的赋能机理，创新哲学社会科学的理论体系和研究方法，推进中国特色哲学社会科学的建设与发展。

• 分类： 信息资源管理 >> 情报学
• 稿件状态： 已在期刊出版
期刊名称： 《武汉大学学报（哲学社会科学版）》 2024年 第6期
• 引用： PSSXiv:202411.01986 (或此版本 PSSXiv:202411.01986V1)
  DOI:10.12451/202411.01986
  CSTR:32012.36.PSSXiv202411.01986
• 推荐引用方式： 马费成,陈帅朴.生成式人工智能赋能哲学社会科学研究.武汉大学学报（哲学社会科学版）,2024(6).[PSSXiv:202411.01986V1] (点此复制)