社會科學并非人工智能時代的旁觀者

學者聚焦人工智能與社會科學的未來

在人工智能時代，社會科學研究的價值是被進一步提升還是被逐漸消解？近日，新加坡管理大學舉辦了一場題為“人工智能與社會科學的未來”的研討會，匯集學者、政策制定者和行業領袖共同探討這個問題。與會人員認為，隨著人工智能技術的發展，社會科學研究非但沒有被科技所掩蓋，反而在指導人們理解、應用和管理人工智能方面發揮著重要作用。

人工智能可能顛覆性影響

社會科學研究

美國哥倫比亞大學國際與公共事務學院名譽教授肯尼斯·普瑞維特（Ken-neth Prewitt）認為，社會科學研究涉及許多實踐技術與道德倫理。社會科學研究最初在高校中蓬勃發展，一直是進步的推動者，在人類的健康、行為、教育、經濟發展等許多方面都作出過重要貢獻。英國倫敦政治經濟學院社會學系副教授麗貝卡·埃利奧特（Rebecca Elliott）表示，社會科學研究社會與個人之間的關系，包括經濟學、社會學、人口學等，通過探究社會問題的根源，為人類可持續發展提供有效解決方案。可以說，社會科學無處不在。美國密歇根州立大學公共政策與社會研究所所長馬特·格羅斯曼（Matt Grossmann）在《社會科學如何變得更好》一書中也提到，對社會科學理論的探索和實踐應用已成為社會發展的重要動力，從制度改革、經濟發展到人類心理健康維護、環境治理等，諸多命題都成為社會科學關注和研究的重點。但在復雜的社會環境下，還存在一些不成熟的社會科學理論與發展模型，為了讓社會科學理論更好地造福人類，社會科學學者需要不斷對社會科學研究及其變遷進行總結與反思。當代社會科學學者需要承擔起推動社會科學研究多元化發展的責任。

隨著人工智能逐漸從生產工具演變為認知和創造力的媒介，它正在挑戰傳統的知識創造觀念。人工智能關涉社會學、哲學、政治學等多個學科領域，解讀和應對人工智能帶來的倫理與文化間差異至關重要。新加坡管理大學校長江莉莉（Lily Kong）認為，如今人工智能不僅能夠幫助人們提高效率，而且正在重塑人們理解人類行為、管理結構和教育后代的方式，研究人員要重新思考自己的角色，調整研究方法，并以批判性的方式參與技術變革。新加坡管理大學社會科學學院院長、計算社會科學教授肯尼斯·貝諾特（Kenneth Benoit）對人工智能與社會科學研究間的關系作了詳細闡述。他表示，雖然人工智能可以加速定量研究中的數量分析，但也可能對可解釋性的研究造成顛覆性影響。因此，人工智能等技術正在迫使人們重新思考學術研究的意義，甚至可能預示著社會科學學者的工作方式要進行范式轉變。

貝諾特總結了人工智能正在改變社會科學的三個關鍵領域。一是在知識傳遞領域，人工智能正在重塑教育體驗，使學生的學習方式從探究驅動型學習轉向以成果為導向的學習。二是在知識生產領域，人工智能生成的內容引發了關于原創性、作者署名和真實性的質疑。三是在知識應用領域，人工智能在決策系統中的使用需要提高反思性，因為這些工具的使用可能缺乏背景資料、同理心和道德判斷。

社會科學對解決

人工智能相關問題至關重要

美國國家科學院行為與社會科學及教育部執行主任卡洛塔·M. 阿瑟 （Carlotta M. Arthur）對本報記者表示，人工智能與社會科學研究可以相互促進。新技術快速迭代已經不可阻擋，社會科學學者是將社會科學證據和專業知識廣泛深刻地融入人工智能開發、部署、實施和使用的關鍵，只有真正實現了這種融入，才能讓人工智能發揮最佳效能，同時最大限度降低其對社會的危害。如果沒有社會科學研究的融入，機器算法就可能不斷產生偏見，如拒絕雇傭女性求職者、給予錯誤的房地產和金融指導意見、形成錯誤量刑建議等。好消息是，社會科學學者已經通過各種方法來指導人工智能研發和幫助改進人工智能系統，他們積極組織跨學科團隊，進行以人為本的設計，從倫理道德框架的角度指導人工智能發展和部署，還不斷評估人工智能的風險等。

英國伯明翰大學政府學院數據科學與政府學系主任斯拉瓦·詹金（Slava Jankin）表示，有關各方現在既要評估人工智能有能力做什么，也要評估人工智能應該做什么。很多社會性問題單靠技術進步無法解決，只有整合社會科學專業知識、倫理規范和以人為本的政策措施才能解決此類問題。

諾貝爾經濟學獎得主托馬斯·薩金特（Thomas J. Sargent）提醒大家不要高估人工智能的能力，他認為人工智能確實擅長在巧妙的引導下識別組織模式，但很難推斷出游戲規則。這一見解強化了這樣一種觀點，即盡管人工智能可以大規模處理信息，但無法取代人類來推理、理解復雜的社會結構。社會科學并非人工智能時代的旁觀者，社會科學學者對于解決人工智能技術相關倫理、社會和哲學問題至關重要。

發揮人工智能的工具價值

阿瑟認為，在人工智能時代更應該認真思考如何讓社會科學研究回歸本質，人們在進行科學探索的過程中，不應該只考慮利益問題，更應該強調好奇心的作用。一般來說，由好奇心驅動的科學探索成果可能無法立即應用于實踐，但這并不意味著相關探索是失敗的，它很可能會在將來成為理論創新或技術突破的關鍵。隨著人們不斷加深對社會科學研究的重視，相關領域的專家學者也應對自己提出更高要求，打破舊框架的束縛，以事實為依據，設定更為清晰的目標任務，為人類社會和全球發展提供智力支撐。而人工智能在社會科學研究中的定位應該是輔助性工具，即幫助學者減少在資料整理、數據分析等基礎性工作上花費的時間，把工作重點放在認識社會運行規律、描述社會生活變化過程，甚至預測未來社會行為等方面。

詹金表示，為應對日益復雜的社會發展問題和挑戰，社會科學工作者需要不斷加強創新責任感和使命感。除了進一步提升社會科學研究的跨學科融合性、過程透明性、科研數據真實可驗證性、決策參考科學可行性，還要努力提高方法原創性以及成果可普及性，讓大眾能夠更加便捷地了解和討論研究成果，將社會科學研究成果價值最大化。目前，人們對人工智能的擔憂更多針對其局限性和潛在危險，如生成偏見性數據，存在倫理問題，研究成果不可復制等。社會科學學者不應將自己視為人工智能的“終端用戶”，而是要在研究中不斷訓練模型，以便更好地解釋社會關系中的科學原理。