人工智能不僅成為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的重要驅(qū)動(dòng)力,，而且深刻影響到包括社會(huì)科學(xué)在內(nèi)的知識(shí)生產(chǎn)和傳播,。圍繞人工智能時(shí)代社會(huì)科學(xué)研究的新發(fā)展、新趨勢(shì)與新挑戰(zhàn),，《中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)》約請(qǐng)了米加寧,、高奇琦和邱林三位學(xué)者展開研討，希望通過(guò)對(duì)話促進(jìn)共識(shí),、呈現(xiàn)分歧,，為變革時(shí)代的社會(huì)科學(xué)研究激蕩思想的火花。ChatGPT的本質(zhì)是大模型《中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)》：我們說(shuō)ChatGPT的出現(xiàn)在人工智能的發(fā)展史上具有里程碑的意義,。如果用一個(gè)詞來(lái)描述ChatGPT的本質(zhì),，或者說(shuō)革命性突破，是什么,？我們可以看到有用生成式人工智能,、通用人工智能、大語(yǔ)言模型等不同的表述,，背后的區(qū)別是什么,？邱林：我是主張用大模型來(lái)理解ChatGPT。為什么不用“生成式”呢,？因?yàn)樯墒竭@種語(yǔ)言模型,，其實(shí)從AI一開始就有了。像最早的Eliza,，它就是對(duì)話型的,，但它是基于非常簡(jiǎn)單的規(guī)則來(lái)對(duì)話的。比如,，你跟它說(shuō)“我今天心情不好”，它就會(huì)挖出“心情不好”這個(gè)關(guān)鍵詞，生成“你為什么心情不好,？”雖然這種對(duì)話是非?？贪宓摹C(jī)械化的,，但它在本質(zhì)上也是生成式的,，是根據(jù)你的輸入，生成了對(duì)你的反應(yīng),。人工智能剛開發(fā)出對(duì)話機(jī)器人時(shí)是一個(gè)非常令人驚訝的工具,，因?yàn)樗臼且米餍睦碇委煹模谛睦碇委熤型ㄟ^(guò)與對(duì)話機(jī)器人聊天,，讓人可以更多地抒發(fā),。所以說(shuō)，生成式對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)是有一定的歷史的,，并不是新的,。之所以稱它為大模型，是因?yàn)镃hatGPT現(xiàn)在的數(shù)據(jù)量是有史以來(lái)最龐大的,，加上它驚人的算力,，導(dǎo)致了這種爆發(fā)性的智能行為。它與之前的生成式人工智能最大的區(qū)別在于,，它的訓(xùn)練集是超大的,，而且它背后的算法也與之前有所不同，是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí),，這是更加智能化的自我學(xué)習(xí),。米加寧：生成式人工智能是很早就有的，但ChatGPT的生成式是非常獨(dú)特的,。為什么以前不用生成式人工智能,？那是因?yàn)橐郧吧傻膬?nèi)容質(zhì)量很差，雖然生成了內(nèi)容,，但不夠智能,。直到今天，生成式人工智能才真正達(dá)到可以使用的程度,。GPT的全稱是Generative Pre- Trained Transformer,，翻譯過(guò)來(lái)就是生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器。加上Chat,，我覺得Open AI是出于商業(yè)考慮,。但放到中文里，就容易把它理解為聊天機(jī)器人,，甚至使用效果還不如一般的聊天機(jī)器人,。實(shí)際上,，GPT是三個(gè)要素的集合：一是大模型，二是大算力,，三是大語(yǔ)料,，三者缺一不可。在這個(gè)整體中,，大算力是核心,，因?yàn)橛卸啻笏懔Γ拍芴幚矶啻蟮恼Z(yǔ)料,；有多大的算力,，才能建立多大的模型。中美科技戰(zhàn)里,，美國(guó)為什么從芯片上打壓我們,？因?yàn)樾酒撬懔Φ幕A(chǔ)，控制了芯片,，算力就上不來(lái),。高奇琦：我同意從大模型來(lái)定義ChatGPT。從概念史來(lái)看,，生成式人工智能這個(gè)概念是略早于大模型的,。三四年前，我們討論比較多的概念是AIGC,，即AI Generated Content,，人工智能自動(dòng)創(chuàng)作生成的內(nèi)容。這個(gè)概念有兩個(gè)相關(guān)的概念,，一個(gè)是PGC,，Professional Generated Content，是專業(yè)生成內(nèi)容,；一個(gè)是UGC,，UserGenerated Content，是用戶生成內(nèi)容,，即人生成內(nèi)容,。AIGC概念比大模型要早，ChatGPT出現(xiàn)后,，為了更好地進(jìn)行定義,，人們?cè)絹?lái)越傾向于用大模型。其實(shí),，更準(zhǔn)確的說(shuō)法是大語(yǔ)言模型,。這個(gè)語(yǔ)言是從人工智能關(guān)于語(yǔ)言的4個(gè)基本分類——機(jī)器視覺、語(yǔ)音生成,、自然語(yǔ)言和機(jī)器人中的自然語(yǔ)言分類成長(zhǎng)起來(lái)的,。稍微補(bǔ)充一點(diǎn),，這個(gè)大模型不光是數(shù)據(jù)量大，參數(shù)大是一個(gè)更本質(zhì)的特征,。因?yàn)檫@個(gè)算法最重要的特點(diǎn)是模仿了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。GPT-3的參數(shù)量是1750億,，GPT-4官方?jīng)]有公布,，但可以知道的是，它是一個(gè)混合專家模型（MOE,，Mixture of Expert）,，是不同小模型組合在一起的一個(gè)模型。所以,，早期人工智能是基于規(guī)則展開,，也就是符號(hào)主義；而發(fā)展到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)是關(guān)聯(lián)主義,，現(xiàn)在的大模型更多體現(xiàn)的是關(guān)聯(lián)主義,。不只是新工具，更是新范式《中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)》：近年來(lái),，隨著新技術(shù)的發(fā)展,，學(xué)術(shù)界尤其是公共管理學(xué)界有關(guān)于研究范式轉(zhuǎn)變的一種呼聲，比如主張構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新研究范式,。大模型的出現(xiàn),，對(duì)于社會(huì)科學(xué)研究開放了哪些新的可能性？米加寧：在大模型出現(xiàn)之前,，社會(huì)科學(xué)的研究范式主要有定性研究,、定量研究、仿真研究和大數(shù)據(jù)研究,。大數(shù)據(jù)的提出是在2010年,，提出之后對(duì)社會(huì)科學(xué)產(chǎn)生了很大的影響。在此之前,，以往的社會(huì)科學(xué)研究都是基于個(gè)體對(duì)于問(wèn)題的研究,。孔德一直主張社會(huì)科學(xué)向自然科學(xué)看齊,，他非常推崇經(jīng)典物理學(xué)對(duì)自然界的研究,，希望社會(huì)科學(xué)也能像物理學(xué)那樣能找出一些規(guī)律來(lái)?？椎乱院?，社會(huì)科學(xué)開始大量開展模仿自然科學(xué)的定量研究。但是,，這些研究并沒有什么進(jìn)展,。因?yàn)?，社?huì)科學(xué)的研究對(duì)象超級(jí)復(fù)雜，用定量方法進(jìn)行研究,，相當(dāng)于用簡(jiǎn)單的數(shù)量方法來(lái)應(yīng)對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題,，就好像用因式分解的方法去解決球面積分的問(wèn)題。實(shí)際上,，定量研究在極小的領(lǐng)域里才有可能,，比如說(shuō)公司治理中，因?yàn)楣具吔缜逦?、?shù)據(jù)規(guī)范,，可以作一些回歸分析。社會(huì)科學(xué)的復(fù)雜性更多的是涌現(xiàn)的問(wèn)題,。比如,，美國(guó)的通貨膨脹，美聯(lián)儲(chǔ)為什么不用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)做一個(gè)模型來(lái)解決,？因?yàn)樗?，通脹率的產(chǎn)生是整個(gè)美國(guó)社會(huì)在真實(shí)世界中各種要素互動(dòng)的結(jié)果，包括消費(fèi)者,、銀行,、生產(chǎn)者相互之間的互動(dòng)。大數(shù)據(jù)出現(xiàn)以后,，大家認(rèn)為大數(shù)據(jù)能有一些解決方案,，想通過(guò)大數(shù)據(jù)洞察人的行為，但是沒有成功,。大數(shù)據(jù)始終沒有形成一種方法論的體系,。今天，ChatGPT來(lái)了,，首先是認(rèn)識(shí)論的轉(zhuǎn)變,，然后是方法論的轉(zhuǎn)變，落地的解決方案就來(lái)了,。因?yàn)橐酝际腔趩?wèn)題的研究,，是基于事件的研究；而ChatGPT是建立在人類整體智慧的基礎(chǔ)之上,。認(rèn)識(shí)論轉(zhuǎn)變就是你對(duì)社會(huì)系統(tǒng),、對(duì)復(fù)雜性的理解發(fā)生了變化。比如,，定性研究,、定量研究都超級(jí)簡(jiǎn)化了社會(huì)的復(fù)雜性，而仿真研究似乎想模擬社會(huì)的復(fù)雜性,，甚至跟大數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)搞數(shù)字孿生,，但它們都不能真正解決問(wèn)題,。ChatGPT帶來(lái)了生成式的治理解決方案，及時(shí),、靈活,、快速。為什么說(shuō)它是生成式的呢,？比如,，在應(yīng)急管理領(lǐng)域，過(guò)去我們做應(yīng)急管理,，首先是把應(yīng)急預(yù)案找出來(lái),，按照應(yīng)急預(yù)案一步一步走,。但是,，面對(duì)超級(jí)復(fù)雜性、不確定性,，怎么可能有預(yù)案,？實(shí)際上，應(yīng)急管理過(guò)程中往往都是按照經(jīng)驗(yàn)來(lái)解決的,，但經(jīng)驗(yàn)畢竟是有限的,。ChatGPT來(lái)了以后，對(duì)每一個(gè)場(chǎng)景都能給出決策支持系統(tǒng),、決策支持方案,，能夠讓決策者在經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上參考給出的解決方案，并隨著危機(jī)的進(jìn)展階段,，不斷生成新的解決方案,。大模型作為第五研究范式，肯定要走出一個(gè)全新的道路來(lái),。在大數(shù)據(jù)之前,，社會(huì)科學(xué)方案是由理論驅(qū)動(dòng)的，大數(shù)據(jù)作為第四研究范式,，形成了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)社會(huì)科學(xué)研究,。有了大模型，最需要的是把思維框架解放出來(lái),。以前是基于問(wèn)題的解決方案,，以后是基于事件的解決方案，不是從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度,，也不是從政治學(xué)角度,，是怎么好使就怎么解決。高奇琦：定量仿真,、大數(shù)據(jù),、大模型其實(shí)是一個(gè)東西的不同發(fā)展階段,，都是用的計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法。說(shuō)到底它們都是量化的方法,，是定量,。大模型的發(fā)展肯定會(huì)使這個(gè)定量方法更加容易，因?yàn)樗窃噲D去捕捉所有的可能性,。但這在理論上講是不可能的,，因?yàn)槿魏问虑槎紩?huì)產(chǎn)生新的變量出來(lái)。如果真的要窮盡,，那就會(huì)進(jìn)入一個(gè)封閉系統(tǒng),。邱林：原來(lái)的社會(huì)科學(xué)研究樣本很多是比較小的，像一個(gè)心理學(xué)實(shí)驗(yàn)里可能將100個(gè)人分成兩組,，對(duì)照組和控制組比一比,，發(fā)現(xiàn)差異，而要跟蹤實(shí)際生活中的數(shù)據(jù),，比如購(gòu)物,、吃飯、交通是非常困難的,。而大數(shù)據(jù)帶來(lái)了一個(gè)顛覆性的改變,，因?yàn)樗梢宰屛覀兡玫胶Ａ康臄?shù)據(jù)，比如通過(guò)社交媒體可以測(cè)量24小時(shí)內(nèi)的情緒變化,。這些實(shí)時(shí)的,、大量的數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)了原來(lái)社會(huì)科學(xué)研究中樣本量太小的問(wèn)題,。樣本量太小,，意味著研究的泛化能力小，而大數(shù)據(jù)擴(kuò)展了我們的視野和數(shù)據(jù)量,，讓我們可以研究以前研究不到的現(xiàn)象,。這是大數(shù)據(jù)帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)。現(xiàn)在講大模型,，跟大數(shù)據(jù)又有不同,。對(duì)我來(lái)說(shuō)，大模型是一個(gè)顛覆性的工具,。它能使社會(huì)科學(xué)研究在廣度與深度上產(chǎn)生質(zhì)的飛躍,。比如說(shuō)，根據(jù)最近的報(bào)道,，研究者讓ChatGPT生產(chǎn)一個(gè)可以行走的機(jī)器人,。人類設(shè)想的機(jī)器人往往是類似于人或動(dòng)物的，這局限了我們的思維；而ChatGPT給出的答案是超出人類想象的——它設(shè)計(jì)了一塊海綿,，上面有很多洞,，通過(guò)打氣進(jìn)去來(lái)移動(dòng)?？梢娝哂泻軓?qiáng)的創(chuàng)造力,。這將會(huì)大大推動(dòng)理論創(chuàng)新。實(shí)際上,，ChatGPT可以從文獻(xiàn)綜述,、產(chǎn)生理論、研究設(shè)計(jì),、收集數(shù)據(jù),、分析數(shù)據(jù)等多個(gè)方面對(duì)社會(huì)科學(xué)研究賦能。大模型對(duì)于人類社會(huì)的理解,，不是一種單獨(dú)的理解,，而是一種全局觀的理解，是一個(gè)系統(tǒng)化的理解,。用大數(shù)據(jù)做研究,，比如根據(jù)微博上的數(shù)據(jù)分析人們的情緒變化，或者看看交通擁堵的情況,、出行的規(guī)律，這些研究還是基于部分的數(shù)據(jù)來(lái)描述人類的行為,，這樣產(chǎn)生的理論還是比較孤立的,。而現(xiàn)實(shí)生活是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)。有了大模型以后,，它可以生成一個(gè)模擬系統(tǒng),，來(lái)模擬出非常真實(shí)的個(gè)體與群體行為。像斯坦福大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)建立的智能小鎮(zhèn),，里面的25個(gè)智能體能產(chǎn)生非常令人可信的,、類似于人的行為。過(guò)去的計(jì)算機(jī)模擬里的個(gè)體都是非常簡(jiǎn)化的,，是通過(guò)很機(jī)械化的方式來(lái)設(shè)置行為,。而在這個(gè)小鎮(zhèn)里，你可以告訴其中一人你想要組織一個(gè)情人節(jié)的派對(duì),，這個(gè)人就會(huì)去告訴別人要開派對(duì)的時(shí)間,，小鎮(zhèn)里其他人就會(huì)互相約請(qǐng)，誰(shuí)跟誰(shuí)一起去,，還會(huì)把時(shí)間記住,，并在準(zhǔn)確的時(shí)間地點(diǎn)出現(xiàn)。他們不再局限于建模時(shí)既定的簡(jiǎn)單行為規(guī)則,，而是由大模型在背后根據(jù)互動(dòng)產(chǎn)生相應(yīng)的行為,。這種在虛擬環(huán)境中產(chǎn)生類似真實(shí)生活中的交互場(chǎng)景,，為社會(huì)科學(xué)研究者研究個(gè)體與群體行為提供了極大的便利。我們近期的研究還表明,，大模型有模擬受訪者產(chǎn)生大規(guī)模調(diào)查數(shù)據(jù)的能力,。美國(guó)皮尤研究中心在2023年3月對(duì)美國(guó)公民就俄烏沖突和拜登政府應(yīng)對(duì)方式的看法展開了問(wèn)卷調(diào)查，受訪者10441人,，調(diào)查包含8道題目,。我們?cè)?023年6月展開了一項(xiàng)研究，研究設(shè)計(jì)是向ChatGPT介紹俄烏沖突和皮尤研究中心2023年3月的調(diào)查問(wèn)卷題目,，然后要求其預(yù)測(cè)美國(guó)受訪者在每個(gè)問(wèn)題上各選項(xiàng)的百分比,。研究表明，在8個(gè)問(wèn)題中,，ChatGPT在7個(gè)問(wèn)題上的預(yù)測(cè)與調(diào)查結(jié)果的選擇方向相符,。我們還對(duì)另外3個(gè)皮尤中心的民調(diào)做了相同的實(shí)驗(yàn)，都得到了類似的結(jié)果,。這說(shuō)明,，大模型已掌握了人們的心理狀態(tài)與思考方式，將能替代社會(huì)科學(xué)研究中的人類被試,?！吨袊?guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)》：如果ChatGPT這樣的大模型具有模擬受訪者產(chǎn)生大規(guī)模數(shù)據(jù)調(diào)查的能力，那諸如問(wèn)卷調(diào)查一類的研究方式還有存在空間嗎,？米加寧：我想再?gòu)?qiáng)調(diào)一下認(rèn)識(shí)論的轉(zhuǎn)變,，就是知識(shí)的生成是由傳統(tǒng)個(gè)體的生成變成了大模型的基于人類知識(shí)的千百萬(wàn)個(gè)腦袋的生成。這里最關(guān)鍵的地方在于,，是相信個(gè)體的力量,，還是相信大模型的力量。我們過(guò)去的社會(huì)科學(xué)研究都是基于個(gè)體力量進(jìn)行的,。我覺得個(gè)體的力量是微不足道的,。在大模型面前，個(gè)體只是作為一個(gè)催化劑而存在,。以后的研究就在于,，誰(shuí)更擅長(zhǎng)于跟大模型對(duì)話，那它生成的解決方案就更好,?？紤]假設(shè)、數(shù)據(jù),、模型都沒什么必要,，ChatGPT全都可以解決。只要把語(yǔ)境處理好，個(gè)體的問(wèn)卷可以作為一個(gè)小語(yǔ)料投喂給大模型,。大模型生成的內(nèi)容一定是更可靠的,。所以就民調(diào)來(lái)說(shuō)，不是讓ChatGPT去跟民調(diào)比準(zhǔn)不準(zhǔn),，而是應(yīng)該用它來(lái)看民調(diào)準(zhǔn)不準(zhǔn),。邱林：大模型模擬的結(jié)果確實(shí)與民調(diào)結(jié)果非常一致，但這并不代表現(xiàn)在可以完全依賴大模型的模擬,。首先是數(shù)據(jù)荒漠的問(wèn)題,，有些地方網(wǎng)上的數(shù)據(jù)比較少，數(shù)據(jù)訓(xùn)練集不夠,，很難依賴大模型進(jìn)行模擬,。其次是即便有數(shù)據(jù)，但未必能真實(shí)反映線下民眾的心理,。當(dāng)然,，從長(zhǎng)期來(lái)看，解決數(shù)據(jù)荒漠是一個(gè)時(shí)間問(wèn)題,?？梢韵胂笠幌拢绻竽Ｐ屯ㄟ^(guò)裝載在無(wú)人機(jī)上投放到世界各地去收集數(shù)據(jù),，它既可以收集地形地貌,，也可以觀察人類社會(huì)，還可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)話,。如果可以全息,、實(shí)時(shí)地收集數(shù)據(jù)，那現(xiàn)在的民調(diào)數(shù)據(jù)或論文數(shù)據(jù)對(duì)它而言都只是微量數(shù)據(jù),。關(guān)鍵是誰(shuí)來(lái)安裝，這是一個(gè)大問(wèn)題,。大模型能夠提出研究問(wèn)題,，又能夠自己采集數(shù)據(jù)去驗(yàn)證，這樣就形成了一個(gè)閉環(huán),，可以自己產(chǎn)生科學(xué)的知識(shí),。從這個(gè)意義上看，未來(lái)的研究不是怎樣使用大模型作為一個(gè)工具,，而是以它為主導(dǎo)的一個(gè)科研過(guò)程,。雖然近期內(nèi)更多的討論是在講人機(jī)協(xié)作，但我的預(yù)測(cè)是它會(huì)越來(lái)越占據(jù)主導(dǎo),，而人將會(huì)發(fā)揮一種輔導(dǎo)作用,，扮演的是教練或?qū)煹慕巧ㄟ^(guò)提示、指引來(lái)參與研究,。隨著大模型的能力越來(lái)越強(qiáng),，它會(huì)自我產(chǎn)生更多的科學(xué)知識(shí)，也會(huì)改變科學(xué)研究的方式,。新圖景中的學(xué)科與理論邱林：在大模型的賦能下,，理論會(huì)從孤立的、單一的理論,，變成一種系統(tǒng)性的理論,，成為對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的一種描述。因?yàn)橐郧暗睦碚撏靡粋€(gè)或幾個(gè)變量預(yù)測(cè)另外一個(gè)變量就結(jié)束了,。比如,，關(guān)于提高生育意愿的研究，只會(huì)考慮通過(guò)發(fā)放補(bǔ)貼的方式將怎樣提高家庭的生育意愿,，就結(jié)束了,。但實(shí)際上，如果女性都生三胎,，可能會(huì)降低女性的社會(huì)地位,，因?yàn)樗齻儗Ｗ⒂诠ぷ鞯臅r(shí)間減少了，這樣會(huì)導(dǎo)致女性不愿意生孩子,，也就會(huì)削弱發(fā)放補(bǔ)貼的效應(yīng),。所以，單單研究?jī)蓚€(gè)變量或幾個(gè)變量之間的關(guān)系,，沒有一個(gè)系統(tǒng)性的全局觀,，是無(wú)法真正解決或觀測(cè)到問(wèn)題的。我相信,，大模型會(huì)改變我們產(chǎn)生的理論,，不再那么孤立的，而是描述整個(gè)系統(tǒng)的理論,?！吨袊?guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)》：以后需要的理論會(huì)越來(lái)越少，或者是只需要一個(gè)理論,？就像有學(xué)者在討論ChatGPT可能帶來(lái)的知識(shí)大一統(tǒng),？米加寧：這種理解還是傳統(tǒng)的思維模式，未來(lái)不能用傳統(tǒng)的概念去解釋,。比如大平臺(tái),，如果用傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)來(lái)理解，它就是壟斷,，但是大平臺(tái)絕對(duì)不是壟斷,，因?yàn)樗皇俏锢砜臻g里傳統(tǒng)企業(yè)的概念,，它可以重新在物理空間里組織。對(duì)于數(shù)字空間,、數(shù)字經(jīng)濟(jì)這些現(xiàn)象,，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)概念都不能解釋，現(xiàn)在需要?jiǎng)?chuàng)造出一套新的解釋方案,?！吨袊?guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)》：那未來(lái)人類的知識(shí)體系是什么樣的狀況呢，是要打破以學(xué)科為基礎(chǔ)的構(gòu)建模式嗎,？米加寧：對(duì)于這個(gè)問(wèn)題,，就像維特根斯坦所說(shuō)，不能說(shuō)的,，我們就應(yīng)該保持沉默,。邱林：有了大模型以后，我們從原來(lái)的解釋導(dǎo)向,，會(huì)進(jìn)一步轉(zhuǎn)向解決導(dǎo)向,，更關(guān)注怎么解決實(shí)際問(wèn)題。實(shí)際問(wèn)題的解決會(huì)包含心理學(xué)的變量,、經(jīng)濟(jì)學(xué)的變量,、社會(huì)學(xué)的變量……它是一個(gè)融合交匯的解，是一個(gè)無(wú)學(xué)科的解決方案,。比如財(cái)富分配,，它是整個(gè)系統(tǒng)，其中的變量分布在不同領(lǐng)域中,，大模型產(chǎn)生的是一個(gè)融合的跨學(xué)科的方案,。這個(gè)方案里有很多參數(shù)，是一個(gè)很復(fù)雜的方案,，可能是我們無(wú)法理解的,。大模型的工作之一，將是怎樣把復(fù)雜的理論用最精簡(jiǎn)的語(yǔ)言告訴我們,，變成一個(gè)讓人可以認(rèn)知,、可以理解的一個(gè)理論?！吨袊?guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)》：消解掉學(xué)科，這對(duì)知識(shí)體系來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常大的變化,。邱林：理論之所以重要,，是讓我們有一個(gè)對(duì)世界的理解，提供一個(gè)框架性的東西,。理論是讓我們活在這個(gè)世界上不焦慮的一種工具,。所以,，我們往往追求簡(jiǎn)單易懂的理論。但是,，這種理論往往是寬泛的,、不精準(zhǔn)的、不能解決實(shí)際問(wèn)題,。所以,，要能真正解決社會(huì)問(wèn)題的理論一定是復(fù)雜的、跨學(xué)科的,。高奇琦：學(xué)科重構(gòu)是肯定的,。當(dāng)下的學(xué)科劃分是在第二次工業(yè)革命過(guò)程中，像涂爾干講的社會(huì)分工,，是由于新的職業(yè)的誕生,，產(chǎn)生了教育的分類，教育實(shí)際上是為了培養(yǎng)勞動(dòng)力的,。在這個(gè)邏輯之下,，越分越細(xì)，人變成了工具,，也就是馬克思所講的異化,。大模型的一個(gè)重要潛能就是，它可以成為一個(gè)重要的賦能工具,，不管你學(xué)什么東西,，它似乎都可以幫助你，不需要像原來(lái)那樣細(xì)分了,。從這個(gè)角度講,，它很好地回應(yīng)了馬克思所講的異化問(wèn)題。將來(lái),，每個(gè)人都應(yīng)該是全能的,，既可以寫詩(shī)，也可以寫代碼,。有了大模型以后,，整個(gè)學(xué)習(xí)方式可以變成問(wèn)答式的。通過(guò)百科全書式的方式,，讓個(gè)人建立起同步全球的學(xué)習(xí)能力,。盡管大模型不能說(shuō)是全樣本，但它是非常大的一個(gè)人類知識(shí)的樣本,，也可以說(shuō)是一種世界模型,，world model。世界上的知識(shí)基本上以知識(shí)壓縮的方式壓縮進(jìn)大模型,，人們?cè)俑鶕?jù)需求來(lái)進(jìn)行調(diào)用,。它的好處是什么,？由于它的樣本量非常大，可能無(wú)限接近理性,。當(dāng)你遇到困難時(shí),，過(guò)去只能是問(wèn)父母，問(wèn)有經(jīng)驗(yàn)的人,，更早之前可能是通過(guò)占卜,。各種方法總是要給你一個(gè)說(shuō)服的理由。從知識(shí)樣本接近全樣本量的角度看,，大模型給出的答案確實(shí)可能讓人類個(gè)體無(wú)限接近理性,。但是，要讓它的解釋有說(shuō)服力并讓人信服,，可能有點(diǎn)麻煩,。這需要回到是否還需要理論這個(gè)問(wèn)題，關(guān)于這點(diǎn)又涉及兩個(gè)問(wèn)題,。一是預(yù)測(cè)的問(wèn)題,。大模型在本質(zhì)上是沒有辦法窮盡所有可能性的，是沒有辦法預(yù)測(cè)的,。而如果大模型真正可以把所有東西都搞定,，實(shí)際上不是一個(gè)開放系統(tǒng)，而是一個(gè)封閉系統(tǒng),，有點(diǎn)像把所有條件都設(shè)定好,。但這個(gè)世界會(huì)變得很無(wú)趣。我覺得仍然還是有開放性的,。另一個(gè)是因果的問(wèn)題,。我覺得社會(huì)科學(xué)的因果研究基本上是很困難的。就像《敘事經(jīng)濟(jì)學(xué)》所揭示的,，人類社會(huì)實(shí)際上就是一個(gè)敘事,，自我實(shí)現(xiàn)的預(yù)言，似乎很難存在絕對(duì)的因果,。米加寧：社會(huì)科學(xué)里追求因果關(guān)系太復(fù)雜,，多因多果、多因異果,。涌現(xiàn)就不是因果能解決的,。所以現(xiàn)代社會(huì)科學(xué)拋開因果，走向了基于主體建模,、復(fù)雜系統(tǒng),，涌現(xiàn)概念更適合社會(huì)科學(xué)對(duì)問(wèn)題的看法。大模型的出現(xiàn)是建立了一個(gè)理論產(chǎn)生的高原,，研究者在新的高原上建立高峰,。高原和高峰的關(guān)系，一定是人機(jī)合作,。人工智能時(shí)代的“人”《中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)》：不管是大模型主導(dǎo),，還是人機(jī)合作，新技術(shù)顯然在學(xué)術(shù)研究中扮演了非常重要的角色,。那么,，人在其中扮演著什么樣的角色？這種新的研究模式又對(duì)研究者提出了哪些要求,？米加寧：大模型的出現(xiàn),，要求研究者具有更豐富的想象力、對(duì)全局的把控力和深度的洞察力,。在新技術(shù)普及的情況下,，研究水平的高低取決于個(gè)體跟大模型對(duì)話的能力。現(xiàn)在面臨的最大問(wèn)題是如何規(guī)范,。過(guò)去美國(guó)的25校聯(lián)盟反對(duì)ChatGPT,，最近哈佛大學(xué)發(fā)布了ChatGPT課堂使用指南。因?yàn)樗庾R(shí)到用ChatGPT寫作業(yè)是阻止不了的,。大家都用,，就是在高原上建立高峰。高奇琦：我認(rèn)為提示工程是一個(gè)短期行為,。因?yàn)榇竽Ｐ桶l(fā)展很快,，現(xiàn)在有了Auto GPT，原本討論的那些提示技巧,，機(jī)器就可以自動(dòng)執(zhí)行,。《中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)》：使用大模型進(jìn)行學(xué)術(shù)研究是否有弊端或者需要注意的地方,？米加寧：現(xiàn)在用還來(lái)不及,，沒有發(fā)現(xiàn)弊端。高奇琦：國(guó)際上頂尖的人工智能研究專家,，比如圖靈獎(jiǎng)得主約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）和杰弗里·辛頓（Geoffery Hinton）,，他們都對(duì)人工智能的發(fā)展非常擔(dān)心。人工智能的威脅并不是虛幻出來(lái)的,。大模型的樣本量如果足夠大,，它是會(huì)有糾偏功能的。但它會(huì)產(chǎn)生更大的極化效應(yīng),，在其中人其實(shí)沒有太多的選擇,，從眾效應(yīng)肯定會(huì)加大。從這個(gè)角度講,，大模型有可能會(huì)成為誰(shuí)能夠當(dāng)選美國(guó)總統(tǒng)的決定性因素,。《中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)》：ChatGPT的回答可能會(huì)影響到提問(wèn)者后面的行為或認(rèn)知,。邱林：事實(shí)上,，媒體對(duì)人的影響一直就是存在的。美國(guó)民眾的兩黨極化在社交媒體上很嚴(yán)重,，原來(lái)以為只是一部分人的聲音,，但調(diào)研發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)中的民眾也是極端分化。這其實(shí)很難說(shuō)是因果關(guān)系,，到底是社交媒體上的極化影響到了現(xiàn)實(shí)世界,，還是說(shuō)社交媒體反映了現(xiàn)實(shí)世界。大模型也一樣,。它既會(huì)反映人們的思想,，也會(huì)影響人們的思想。高奇琦：它會(huì)成為新的戰(zhàn)場(chǎng),，新的輿論引導(dǎo),。我們要看到大模型背后的資本和利益，它所代表的意識(shí)形態(tài),。ChatGPT這樣的大模型能夠面世,，其中有一個(gè)非常重要的工作叫“對(duì)齊”（alignment），就是跟美國(guó)的主流價(jià)值觀對(duì)齊,，否則是無(wú)法上市的,。實(shí)際上，它對(duì)于我們當(dāng)下的研究者而言,，影響是有限的,，因?yàn)槲覀冋麄€(gè)研究習(xí)慣已經(jīng)形成了。但對(duì)于從小就生活在大模型的強(qiáng)大影響之下的未來(lái)的人而言,，挑戰(zhàn)就在于他有沒有信心去做自己的研究,？對(duì)于學(xué)術(shù)研究而言，人和人的交流是至關(guān)重要的,。如果完全讓技術(shù)主導(dǎo),，最后不可避免會(huì)導(dǎo)致人的主體性的喪失。在技術(shù)主導(dǎo)下,，人和人的交流會(huì)變得越來(lái)越弱,，最后都會(huì)變成人和技術(shù)的交流，技術(shù)會(huì)成為中心,。這其實(shí)還是馬克思所說(shuō)的異化,。在這樣的異化背景下，人類肯定會(huì)走向消亡，至少是衰落,。盡管從莊子的齊物論來(lái)講,，人和機(jī)器也是平等的，但如果就此討論后人類,，也是不符合人類的主流價(jià)值觀的,。畢竟，機(jī)器是人發(fā)明的,，即便結(jié)果是注定的。那為什么要去加速呢,？現(xiàn)在最根本的問(wèn)題是,，各國(guó)都在加速，都希望從中獲益,。