“大模型赋能人文社科工作坊”第二期于2025年9月26日（周五）14:00-15:00在教学综合楼313机房成功举办。本次工作坊紧密围绕国家“人工智能+”发展战略，聚焦生成式人工智能技术在人文社会科学研究领域的实践应用，旨在搭建技术与学术的桥梁，助力师生探索前沿AI技术与社科研究融合的新路径、新方法，推动人文社科研究的数字化转型与创新发展。
（一）工作坊概况
本次工作坊以“人工智能技术与人文社会科学融合创新”为核心方向，由中国社会科学院大学科研处和时时彩(中国)官方网站
联合主办、计算社会科学研究中心和计算社会科学与国家治理实验室承办，旨在通过前沿理论讲解与实践案例分享，帮助师生打通“AI 技术”与“社科研究”的认知壁垒。为保障活动专业性与影响力，实验室特别委托蒋欣兰副教授协助邀请主讲嘉宾——中国社会科学院民族学与人类学研究所副研究员安波。安波老师长期深耕人工智能领域，曾主导实验室相关民族研究主题活动，具备丰富的“AI +社科”交叉研究经验。
活动全程围绕“人工智能发展脉络、大模型核心原理、AI 在人文社科领域的应用路径及局限”展开，既涵盖宏观的 AI 技术演进（如人工智能“三起三落”发展历程、1950年概念提出以来的关键算法突破），也深入解析大模型的本质（大规模预训练语言模型的多模态能力、基于数据概率分布的学习逻辑），同时结合民族学、社会学、管理学等人文社科细分领域的实际研究案例，具象化呈现 AI 技术如何解决社科研究中的数据处理、知识抽取、理论验证等核心问题，为在场师生提供了“技术落地学术”的清晰参考框架。
（二）主讲嘉宾和主题
本次工作坊的核心分享环节由安波老师主导，他长期深耕人工智能领域，且有丰富的“AI +人文社科”交叉研究经验，此次以“人工智能在人文社科领域的应用方法与案例”为主题展开分享。安波老师首先梳理了人工智能的发展脉络，从概念提出时的技术探索，到不同阶段因技术瓶颈或突破经历的热度起伏，清晰呈现了这一领域的演进轨迹，同时指出当前已进入大模型主导的新阶段，大模型已从单一文本处理向多模态方向发展，核心是通过大量数据训练掌握信息背后的概率分布规律。
安波老师还重点解读了大模型的“涌现”特性，强调随着技术发展，即便参数规模较小的模型，也能在社科任务中展现优异性能，大幅降低了传统研究对海量标注数据的依赖，让 AI 技术更易落地到人文社科细分研究场景，为在场师生搭建起技术与学术的基础认知桥梁。
在分析大模型价值的同时，安波老师也客观指出其当前局限：一是知识覆盖有时间边界，难获取训练数据截止后的新信息，还可能生成无依据内容；二是在数学计算等需精准逻辑的专业任务中，易出现判断偏差；三是面对复杂社科研究任务，自主拆解与多环节协同能力较弱。针对这些问题，他提出了具体补位方案，包括通过相关技术补充实时信息、借助工具调用提升精准任务处理能力、采用多模型拼接强化复杂任务效率。此外，他提到当前“智能体”技术已成行业热点，无论是自动驾驶还是具身智能，都为 AI 与社科研究深度融合提供了新路径。
结合人文社科研究需求，安波老师强调紧跟国家战略导向是推动 AI 与社科融合的关键。他指出近年来国家对“AI +人文社科”重视度持续提升，相关研究支持力度不断加大，“数字化治理”“技术赋能”“人机协同”等成为核心方向，各学科与 AI 的融合程度逐步加深。从学科视角看，不同人文社科学科融合呈现差异化特点，部分学科 AI 渗透率较高，社会学、民族学、语言学等则因研究内容与 AI 的适配性，展现出巨大融合潜力，建议师生结合学科特点探索适配的 AI 应用路径。
为让抽象技术更易理解，安波老师以民族学研究为例，分享了 AI 的具体落地场景。他提到民族学研究常面临多类型异构数据处理难题，团队通过知识抽取与知识图谱构建技术，将非结构化数据转化为结构化知识体系——无论是从民族服饰、建筑图像中提取文化符号，还是从民族语言语音中挖掘语言关联规律，抑或是分析民族节日习俗的相似性与历史渊源，AI 都发挥了关键作用。
此外，他还介绍了 AI 在民族文化保护与学术理论验证中的应用：一方面通过技术搭建民族语言保护系统，助力濒危民族语言传承；另一方面利用数据支撑社科理论讨论与验证，为学术争议提供客观依据。同时，他提到所在实验室可在数据处理、技术支持等方面为师生提供帮助，鼓励大家积极探索跨领域研究。
（三）活动亮点
Ø 人工智能与人文社科的精准适配解读，聚焦社科研究数据处理、规律挖掘等痛点，讲解大模型多模态能力与学科需求的结合逻辑，并提供管理学、民族学等不同学科的差异化AI应用路径。
Ø 大模型局限与补位方案的实用讲解，客观分析知识滞后、专业任务偏差等问题，同步给出技术补位思路（如补充实时信息、调用辅助工具、多模型协同），助力参与者规避应用风险。
Ø 民族学领域AI实践案例的具象呈现，以异构数据处理、文化符号提取、语言关联挖掘、理论验证支撑等场景为例，直观展示AI在社科研究中的落地过程与实际价值。
Ø 跨领域研究的后续支撑保障，明确提及实验室可提供数据处理、技术支持等资源，为参与者后续开展“AI+人文社科”研究搭建对接渠道，降低跨领域探索门槛。
（四）参与者反馈
活动现场互动氛围浓厚，参与者反馈积极。不少师生表示，此次分享填补了“AI 技术如何适配社科研究”的认知空白，尤其是大模型在异构数据处理、理论验证中的应用案例，为自己的研究提供了新思路；部分民族学、社会学方向的师生提到，后续希望能借助实验室资源，进一步探索 AI 在本学科研究中的具体应用，期待工作坊能持续开展此类兼具专业性与实用性的交流活动。
（五）结语
本次“大模型赋能人文社科工作坊”第二期的成功举办，离不开安波老师的专业分享同时，也感谢计算社会科学研究中心、计算社会科学与国家治理实验室学生团队、时时彩(中国)官方网站
、科研处及相关组织者的协同筹备，更感谢每一位参与者的积极投入，正是各方的支持让本次学术交流活动得以高效开展。
此次工作坊不仅让师生深化了对“AI +人文社科”融合价值的认知，更搭建了技术交流与资源对接的桥梁。未来，我们将持续聚焦人工智能在人文社科领域的前沿动态，依托实验室的数据与技术支持，推出更多兼具专业性与实用性的学术活动，助力师生在跨领域研究中突破瓶颈、创新方法，共同推动人文社科研究的数字化转型与高质量发展。期待在后续活动中与各位师生再次相聚，共探学术创新新路径！
中国社会科学院大学计算社会科学研究中心
中国社会科学院大学计算社会科学与国家治理实验室
中国社会科学院大学科研处
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2025-9-28
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