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作者：金永兵（国家社科基金重大项目“马克思主义文学理论关键词及当代意义研究”首席专家、中山大学中国语言文学系教授）
生成式人工智能正深刻改变教育、就业、娱乐、医疗、交通、养老等诸多领域，成为热门议题。人文学科与生成式人工智能存在复杂而深刻的相互影响与共生关系。人工智能深刻重塑人文学科形态和未来发展路径。同时，人工智能的发展需求也更加凸显人文学科的价值功能，从这个意义上说，人文学科的发展将在根本上影响人工智能所能达到的心智高度与社会接受度。
随着现代学科分化愈来愈细，人文学科不仅与自然科学存在学科藩篱，其与社会科学的分野也日益扩大，可能会出现“知识困境”。在人文学科内部很难找到能打通文学、艺术、哲学、历史、语言等多领域的学者，“片面的深刻”似乎是当代人文学科的内在局限。人工智能的出现可为此提供新的解决路径。
大语言模型是通过对海量文本进行深度学习而构建起的语言与知识的分布式表征系统，是人类书面知识的高度浓缩体。它基于神经网络架构和算法驱动的概率预测，借助深度学习实现上下文感知，在特定提示词引导下进行类人化逻辑推理，实现知识输出。从这个意义上，人工智能可以成为人文学者的得力帮手，为其架起通往多学科的“桥梁”，在信息搜索、文献筛选、语义分析、跨领域整合等方面赋能人文知识生产。
当前较有影响的“远读”方法，立足世界文学体系的整体框架，利用人工智能模型建立起跨学科文学批评、文学研究模式。它不同于以往文学研究倡导面对少数经典的“细读”，而是通过对大规模文本集合进行数据挖掘与量化分析，系统揭示其中蕴含的主题分布、情感倾向、情节结构、语言修辞等特征，宏观描述人类整体文学的发展图景。这有效解决了传统文学史和世界文学研究的质性分析所无法解决的海量文本处理的技术难题和跨文化跨学科知识难题。
中国有着漫长而丰富的人文学术传统，但“人文学科”的诞生，是在二十世纪。在西方的启蒙时代，人文学者试图在自然科学之外找到其独特的性质与方法。他们认为人文学科是关于人的思想和行为的“新科学”，是不同于自然科学的“文化科学”“精神科学”，强调运用“与价值相联系”的“个别化的方法”，试图构建人文学科的认识论、方法论。
总体而言，在这种被后世诟病为“精神—自然二分法”的逻辑中，人文学科强调的是“存在之思”，研究对象以语言、文字、图像、仪式等符号形式存在，涉及信仰、良知、情感、审美、价值、理想等难以量化的精神文化内容，其中蕴含着深层的个体心理与本能、意识与无意识，也承载着历史文化记忆与集体无意识，具有与人不可分离的价值性、文化性、个体性、精神性、情感性、思想性、符号性等内在特质。方法上，人文学科侧重运用同情理解、沉思体验与直觉顿悟等内在化方式，旨在揭示那些无法通过自然科学可复制、可量化、可验证的技术手段所掌握的独特个体经验、复杂精神世界和深层文化意义结构。
随着学科的深入发展，此种二元对立的思维模式也被不断反思。马克思说过，“自然科学往后将包括关于人的科学，正像关于人的科学包括自然科学一样：这将是一门科学”。目前新兴的数字人文研究，不但深入考察数字技术带来的人文忧思与治理挑战，也积极从数字技术中发掘新的人文研究方法与范式，重塑人文研究面貌与格局。各种文学实验室、量化人文研究的有益尝试不断出现。人工智能从辅助工具演变为推动范式革新的关键力量，为人文学者提供新的跨学科研究视角与理论创新支持，大大拓展人文研究精神体验的广度与深度。
人机协同可提高批判性思维能力与写作水平
人文学科一个独特的地方在于，其知识形态多表现为叙事性或思辨性的文本，以语言文字的写作来表达研究者对人类存在、价值、意义等精神文化内核的独特体悟与深刻思考。这与自然科学运用公式推导、数据图表、可重复性实验论证有所不同，也区别于社会科学大量使用问卷调查与统计模型的实证路径。人文写作不仅是思想情感表达，更是融合了创造性、批判性与反思性的综合思维运动，“写作即思考”，是思想情感生成并不断深化的过程。写作可以激发创造活力，增进自我反思，拓展表达边界，其中语言的敏锐度、思想的穿透力与文化的洞察力融为一体。有学者指出，写作风格本身也在一定程度上承载着研究者特有的情感色彩、学术判断与价值立场。在这个意义上，人文学术写作本身就是学术研究的核心环节，写作不仅是人文学科的知识生产方式，更是其思维方式和学科特性的体现，是维系学科存在、促进学术交流的基本载体，也是学科生命力的重要源泉。无论是哲学思想的表达和终极意义的追问，还是历史情境的描述和事件现象的叙事，抑或是文艺批评和文艺研究的价值建构和诗意洞察，其材料梳理与结构化整合、逻辑推理与观点论证、思想深化与精神体验凝练，均完成于创造性写作过程。
当前人工智能模型可以将在大规模语料“投喂”中习得的语言结构、论证模式和学科术语迁移到特定人文领域的知识生产中，推动人机协同，实现人文写作的整体性跃迁。一方面，人文学术写作中，研究者充分利用人工智能强大的数据处理能力，不但可以在写作之前完成对大量文献资料的高效搜集、系统整理与深度分析推理，而且可以在写作过程中通过人机协同、对话，对分散的知识进行有机整合，搭建起新的知识图谱和认知框架，助力研究者突破既有理论与思维的局限，从纷繁复杂的文本中挖掘深层思想与内在逻辑结构，进而揭示事物发展规律、提炼核心概念，最终孕育出新的知识成果。这个过程绝非简单的知识叠加，而是一种能够催生具体理论成果的创新机制，为学术研究与知识创新开辟全新路径。另一方面，人工智能能够对专业学术表达进行局部润色和整体优化。