Science顶刊发文:人工智能与社会科学研究的变革

主要观点总结

本文探讨了人工智能尤其是大语言模型（LLM）对社会科学研究产生的重大影响。文章介绍了大语言模型在社会科学研究中的应用、优势及挑战。包括数据生成、政策分析等方面的应用，同时也提到了数据偏差、伦理风险、方法论争议等问题。文章还强调了跨学科方法论创新、教育体系重构的必要性，以及研究者需保持方法论自觉的重要性。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型对社会科学研究的变革性影响

人工智能尤其是大语言模型正在对社会科学研究产生重大影响，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。

关键观点2: 大语言模型的优势和挑战

大语言模型展现出独特优势，如突破时空限制快速生成模拟数据、构建具备认知复杂性的数字主体等。但也面临数据偏差、社会偏见编码、方法论矛盾等挑战。

关键观点3: 跨学科方法论创新和教育体系重构的重要性

面对挑战，跨学科方法论创新、伦理建设、教育体系重构等至关重要。新一代社会科学研究者需具备技术译者的双重素养，掌握模型评估、数据清洗等技术能力。

关键观点4: 保持方法论自觉的重要性

研究者需保持方法论自觉，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。

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