智能社会科学的诞生与发展之路

高奇琦

(华东政法大学人工智能与大数据指数研究院，上海 201620)

在智能革命的背景下，智能社会科学的发展势在必行。本文试图回答三个问题： 为什么智能社会科学必须要发展？智能社会科学是什么？智能社会科学如何构建和发展？对于这三个极具挑战性的问题，笔者尝试提出自己的见解。

一、 构建智能社会科学的重要意义

在人工智能蓬勃发展的时代背景下，智能社会科学应运而生。智能社会科学是在智能革命发展的背景下，以智能相关问题作为研究对象，从社会科学视角出发，力图对未来智能社会产生的一系列社会问题作出理论和实践回应的新型交叉学科。智能社会科学不仅涉及一门全新的、复杂的综合性学科构建，更关系到中国社会科学界争取国际话语权的重大努力。就目前而言，我国推动智能社会科学的构建有两点重要意义：

第一，这是构建制度话语权的重要突破口。不可否认，以美国为首的西方国家在法律规范、科学技术、学科建设等都处于世界前列。例如，在人工智能领域，西方(特别是美国)的主导和支配仍然是明显的。不仅在技术上，而且在相关法律规范、伦理观念、创新人才等方面，西方仍然处于优势地位。就中国社会科学界而言，目前的知识体系大多是在西方话语下形成的，关于学科的分类基本上照搬西方，而我国学术界的原创性贡献非常少。二十一世纪以来，中国的经济实力显著提高，在国际上的影响力也越来越大，因此，突破西方的制度性话语壁垒，并形成具有中国特色的话语体系愈加重要。毫无疑问，学科建设将成为未来中国构建制度性话语权的重要一环。如何在一些新空间中构建新的学科体系和知识体系，已成为中国当代学者共同努力的一个重要方向。笔者认为，治理科学和智能社会科学将成为未来中国社会科学界共筑中国特色话语体系的两个重要突破口。

管理学是工业化时代的产物。在第一次工业革命和第二次工业革命的基础上，西方的管理学应运而生。上世纪八九十年代，治理理念崛起，之后治理成为各个学科的重要概念。治理与管理仅一字之差，却在内涵上有着明显区别。管理强调自上而下的、对人的强约束，而治理则更强调双向互动的、对人的软约束。相较于管理，治理拥有更强的多中心化内涵。因此，治理科学可以在跨学科交流下糅合出新的研究课题和方向，成为未来新学科构建的重要发力点。在治理科学之外，未来新学科另一个重要突破点就是智能社会科学。

第二，这是赢得智能革命竞争和构建智能社会的重要保障。第三次工业革命表现为信息革命，而第四次工业革命则表现为智能革命。智能社会科学是智能革命在知识体系上与人文社会科学交叉后的自然产物。进一步而言，智能社会科学可以成为第四次工业革命给中国人文社会科学界带来的“惊喜”。两百多年来，中国首次与西方发达国家一道站在新工业革命的起点上，因此中国需要抓住时机争取第四次工业革命的主动权。这就需要当代中国社会科学学者携起手来，共同构建智能社会科学，以保障智能革命的顺利和健康发展。同时，智能社会的发展不仅仅意味着生产力的极大提高，同时也使得整个社会处在新型社会风险之下。智能社会的新风险集中体现在就业、财富分配、社会安全、隐私保护等多个领域。这些问题如果解决不好，那么智能革命的发生无疑会导致社会风险的加剧。智能社会科学的整体研究力图从社会科学的视角出发对这些社会问题进行系统性的研究。简言之，智能社会科学对于智能革命的发生和智能社会的构建具有重要的保障意义。

二、 智能社会科学的本体与方法

任何一个成熟学科都必须要有本体。本体构成学科最重要的内核。例如，政治学研究的本体是政治现象。那么，作为一个新兴学科，智能社会科学的本体是什么呢？笔者认为，智能社会科学的本体应是一个综合性本体，由微观本体、中观本体和宏观本体三个层次的内容构成。

在微观层面，智能社会科学的本体由智能体和人两方面组成。作为智能革命的产物，智能体将成为未来社会生活中的新兴个体，因此智能体的个体地位、以及附着在上面的法律、社会、政治关系就变得至关重要。人同样是智能社会科学的微观本体，这是因为智能体首先是作为人的辅助物而出现的，但同时智能体表现出的重要特征是类人。因此，在未来是否给予智能体以类似于人的地位，将会成为智能体研究中的重点问题。同时，这种社会关系的变化会对人产生重大影响，例如大量智能体出现对劳动和就业会产生何种影响。因此，在智能体下受到冲击的人同样应是智能社会科学研究的重要本体。

在中观层面，智能社会科学的本体应该是运用人机互动或人机协作的政府、企业及社会等各类组织。在未来，大量组织将会出现人机混合的情况。因此，人机混合型组织对未来社会的组织结构将产生何种影响，这类组织形态对经济活动以及政府治理过程的重构性作用等都会成为中观本体研究中的关键问题。

在宏观层面，智能社会科学的本体则是人机世界或智能文明这样的宏大内容。人机世界可以成为未来社会的一种本体性描述，而智能文明则可以将这一描述拔高一个层次，可以与之前的农业文明、工业文明、信息文明在同一层次上加以讨论。在宏观整体层面可以讨论的本体性议题，包括通用人工智能对人类的整体性挑战、人机是否可以和谐相处、智能文明代表了社会进步还是社会退步等。

同时，一个学科的成熟还表现在其拥有一整套完整的研究方法。哲学家保罗·费耶阿本德(Paul Feyerabend)反对研究方法，认为没有方法的方法是最好的方法。事实上，研究方法的优点在于它可以给一个学科建立边界，即不是任何人都可以谈论该学科的内容。树立边界可以让学科的讨论更加聚焦和专业化。因此，研究方法对于智能社会科学边界的建立是具有重要意义，研究方法不可或缺。但同时，由于智能社会科学是一个更具开放性和未来性的学科，所以其研究方法也应该更具包容性和广泛性。整体来看，智能社会科学的研究方法应该至少包含如下三个方面。

第一，科学方法。在这里，既包括自然社会科学色彩最为浓重的实验法和统计法，也包括人文特征相对浓厚的质性比较分析(Qualitative Comparative Analysis)或内容分析等。科学方法强调提出假设、验证规律以及可重复性等一整套科学设计。这里还可以将人工智能的新方法引入进来，例如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)、循环神经网络(Recurrent Neural Network)、长短时间记忆模型(Long Short-Term Memory)、生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)、支持向量机(Support Vector Machine)、知识图谱(Knowledge Graph)等。这些方法的运用将有助于产生许多新的发现。

第二，哲学方法。因为智能社会科学所探讨的许多内容完全是面向未来的，因此哲学反思非常重要。人类智能的基本特征是举一反三，即在小数据基础上进行一种更加广泛的推断。因为哲学反思更加强调知识之间的体系结构以及相互的逻辑自洽，所以运用哲学反思，能让我们更为全面地思考智能社会科学这一新兴学科，帮助我们原创性地提出一些重要假设。

第三，人文方法。因为智能社会科学的许多研究对象是在未来发生的，所以某些研究成果很难用科学的方法去检验。哲学方法更加强调逻辑推理和知识结构，对研究者的要求较高。换言之，并不是所有的研究都可以采用科学方法，也并不是所有的人都可以掌握哲学方法。因此，人文学科的方法，例如科幻小说作品中极为强调的想象，也可以成为智能社会科学的研究方法。一个经典例证是，阿西莫夫的“机器人三定律”本来就是小说作品中的成果，之后被引入进机器伦理学的领域，并成为机器伦理研究的起点问题。这充分说明了人文方法在智能社会科学研究中的重要作用。

最后，我们仍然需要回到费耶阿本德的“反对方法”的观点。费耶阿本德的意义在于，他提出了一种新思维，即强调法无定法。简言之，在智能社会科学的研究中，应该采取实践驱动的策略。只要研究有逻辑、能说服人，具体研究设计和操作性方法都应该被开放性地接受。这样，智能社会科学的研究方法就可以在有边界的同时又保持足够的开放性。

三、 智能社会科学的学科构成与议题

伴随着智能革命的深入推进，笔者认为，鉴于其特殊的重要性，智能科学将来需要成为一个单独的学科门类，由智能科学理论、智能工程学和智能社会科学三个一级学科构成。智能科学理论重点研究以智能为中心的科学理论，如人工智能、生物智能和超级智能的相关科学理论等。智能工程学则是将智能技术作为一种问题解决方式运用在社会各领域的工程性技术，主要包括机器学习、知识工程等具有具体性和操作性的工程实现路径。智能社会科学则是智能技术和社会科学的交叉。

智能社会科学有三个内核： 伦理、法律和政策。伦理是基本原则。人工智能的发展首先要通过伦理这一关。在学科上，伦理更多是哲学的范畴。但是在实际操作过程中，伦理涉及不同学科的不同应用场景。法律是人工智能发展的规范。法律主要起到令行禁止的作用，即告诉人们应该做什么和不应该做什么。人工智能下一步发展将面临的安全、隐私、公平等问题都需要以约束性规范的形式将其确定下来。第三项内核是政策，即政府在人工智能领域的公共性引导行为，其对人工智能发展更多起到产业推动和应用促进的作用。在这三个内核之外，智能社会科学的内容还辐射到哲学、政治学、法学、经济学、社会学、教育学等各个领域。智能社会科学的构成大致体现出“3+X”的特征。

智能社会科学的基本特征是跨学科交流。2019年12月1日到2日在华东政法大学召开的“第一届智能社会科学论坛”正体现这样出的特征。以基调演讲嘉宾为例，中科院褚君浩院士从人工智能的技术特征、宏观发展趋势及其社会影响等角度来展开宏观讨论。主旨演讲嘉宾中智能哲学的比例较高。例如，中国社科院哲学研究所段伟文研究员讨论了如何善用人工智能，以及如何进行未来社会的智能化重构的问题。上海大学社会科学学院王天恩教授从科学和哲学一体化的角度系统分析了人工智能对未来社会重构的完整内涵。上海社科院哲学研究所副所长成素梅教授则从智能文明这一宏观视角讨论了人工智能对未来社会的整体影响。

主旨演讲嘉宾中还有许多与智能法学相关的研究。例如上海交通大学中国法与社会研究院院长季卫东教授讨论了法律判断中的价值函数和价值权重问题，并深入分析了智慧司法过程中的法官主体性问题。中山大学熊明辉教授讨论了从1949年到2019年以来法律与人工智能的复杂关系，并将这一变化总结为从法律计量学到法律信息学的转变。浙江大学科学技术与产业文化研究中心张为志教授则从TEGGS项目实验出发讨论了人机法律秩序的问题。此外，人工智能的政策与治理问题也是主旨演讲的重点。上海交通大学人工智能研究院首席顾问、上海大学战略研究院特聘院长李仁涵教授讨论了人工智能发展与未来政府战略规划之间的关系。北京大学软件与微电子学院创始院长陈钟教授则分享了人工智能治理与伦理的辩证关系，并将区块链对人工智能发展的意义进行了深入分析。国家卫生健康委员会中国人口与发展研究中心贺丹主任讨论了人工智能的发展加剧了劳动力市场的结构性矛盾，新的就业形态对统计监测管理的巨大挑战，及其引发的一系列人机协同、隐私保护等伦理问题。贺主任还分析了人工智能对失业保险、养老保险、生育保险等社会保障制度的深刻挑战。

此次会议中还出现了与各领域相契合的研究专场，如“人工智能的法律挑战与反思”“人工智能对全球治理的影响”“智能时代的教育变革与发展”“马克思主义的智能时代探索”“智能政策与国家治理的发展”“智能时代的社会伦理与治理”以及“智能社会科学的话语、方法与功能”等。分论坛议题非常开阔，涌现了许多具有代表性讨论。例如，华东政法大学张勇教授关于智能机器人主体性的刑法审视；河海大学陶林教授关于近5年来国内人工智能法律规制的研究述评；对外经贸大学熊光清教授关于网络战争的伦理约束问题的讨论；商汤集团香港公司总裁尚海龙先生关于人工智能在教育中的应用前景的预判；乂学教育联合创始人崔炜先生对自适应教育的探讨；北京化工大学文法学院薛长礼教授对于人工智能时代法学教育的分析；哈尔滨工程大学莫宏伟教授对人工智能教育内涵与本质的探讨；浙江师范大学黄家裕教授在马克思主义哲学视角下对人工智能的奇点的反思；上海立信会计金融学院孙咏教授从马克思政治经济学研究手稿出发，分析其对人工智能研究的启示；西南交通大学王菁教授作了题为人工智能对全球传播的变革的发言；重庆邮电大学代金平教授分享了他对于构建负责任的人工智能社会治理体系的研究；武汉大学政治与公共管理学院刘俊祥教授对智能化时代下中国政治学学术话语变迁问题的研究等。

四、 智能社会科学应该如何构建？

智能社会的构建可以有两种路径： 一是顶层设计，二是自发秩序。顶层设计是以政府指导为核心，对智能社会科学的构建和发展进行整体性的规划和推动。自发秩序是通过智能社会科学共同体的共同讨论，逐渐形成共识。顶层设计的优点是推进快，且具备某种整体性。这种方法在实施追赶战略时最为有效，可以参照模板快速学习，然而在实施创新活动时就会面临诸多困难。智能社会科学的构建是一个具备高度创新性的活动。即便是处于战略高度的政府高层也很难把握未来智能社会科学的面貌和方向，因此，自发秩序路径在这一学科构建中的作用就会更加重要。

在初步建立时，这样的学术共同体很有可能是“英雄会”，即通过跨学科交流解决实际问题，也有可能是“大杂烩”，即仅仅是不同学科的学者聚在一起，甚至于大家使用的学术语言差异都比较大。然而，这样一种直接的、面对面的对话，往往有助于整体性地思考一些重要的刚需问题，例如无人驾驶的伦理与政策问题。出于实际需要，我们不得不思考这些问题的解决，并且在这些问题的互动讨论过程中，各个学科之间可能会逐渐形成或接近共识，那么“大杂烩”就逐渐会变成“英雄会”。刚开始，智能社会科学的研究是跨学科的，即大家需要从各自不同的学科中跨出来，或者说运用各自学科中的方法、工具、理论、思维、话语来讨论人工智能的相关问题。在逐渐发展的过程中，新的智能社会科学就会渐渐地转变成新的学术共同体。

一个学术共同体的形成需要如下四要素： 第一，明确的研究本体；第二，大家共同关心的、既整齐但同时又具有开放性的议题；第三，成熟的研究方法，这种方法可以把外行人划定在学科之外；第四，一定的学科边界，但同时要对外来者保持一定的开放性。智能社会科学还是一个处于成长期的知识体系。这意味着起初阶段更应具有高度的开放性，边界要模糊，甚至刚开始不需要有边界。在一段时间之后，边界应逐渐形成，这是学科成熟的标志之一。不是任何人都可以来谈论智能社会科学相关的问题。围绕智能社会科学展开的相关讨论，要想变得越来越专业，拥有更高的技术含量，就需要学科内知识的不断积累。

可以预见，智能社会科学将来发展的重点是制度化地将讨论产生的内容逐步变成成果，然后通过学术界的互动逐渐在成果中形成“共有知识”，即共同的概念、范式和核心观点。在社会或政府举办的一些大型人工智能相关会议中，共同宣言往往是标配，因为宣言是一个具有高度显示度的展示形式。然而，学术界不太需要宣言，需要的是扎扎实实的、能说服人的学术成果。人工智能的一个重要特点是可以发挥“众智成城”的作用。一个智能体单元是微不足道的，然而把它们加总起来进行并行计算就会出现巨大的生产力。同样，要把这一内涵放到智能社会科学形成的过程当中。因此，我们接下来一个非常重要的工作就是要将“智能社会科学论坛”机制化，逐步形成常态化组织，并将活动定期化。把相关的学术讨论用知识的方式固定下来，并逐步为社会发展提供一些参考性意见，逐步在社会科学中生根发芽。

因此，智能社会科学的构建将更加需要基于自发秩序而非顶层设计。因为没有哪位天才的学者或政府官员会知道未来智能社会科学的构成和要义，所以我们需要更多同仁在共同体内共同发力，形成共同的概念、方法和话语。简言之，智能社会科学的构建将会是一个自发秩序的形成过程。