智能人文研究及其未来发展

【摘要】智能人文是一个新兴的人文研究领域，涵盖了人类文化、语言研究、历史研究、文化遗产保护、艺术创作和哲学反思等多个智能化发展方面。现阶段，在人文学科领域，人工智能技术的引入正逐渐成为一把双刃剑。一方面，人工智能为人文研究提供了前所未有的高效工具和方法；另一方面，人工智能技术的引入也带来了一系列风险和挑战。因此，人工智能技术适配人文学科的关键在于跨学科合作和交流、确保数据的多样性和代表性、重视人工智能系统给出结果的可解释性和批判性分析。

【关键词】智能人文  学科融合  学术规范  适配性问题

【中图分类号】TP3-05                           【文献标识码】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.02.007

随着智能科学技术的不断发展，产生了一种新兴的人文研究，即运用人工智能方法与技术开展人文学科研究，笔者将其统称为智能化人文研究，简称智能人文。作为一个跨学科研究的新兴领域，智能人文研究，结合了人文学科的深刻见解和人工智能的前沿技术，致力于探讨人工智能在人文学科中的应用，以及这些技术如何影响我们对人类文化、语言、历史、艺术和哲学的理解。智能人文不仅是一个探索人工智能在人文学科中应用的跨学科研究领域，更是一个探讨人工智能如何影响我们对世界的理解与认识的跨学科研究领域。[1]随着人工智能技术的不断进步，这一跨学科领域的研究将会持续深化，为我们带来更多关于人工智能和人文学科交叉融合的新成果，并将改变整个人文学科面貌。

智能人文研究发展现状

在这个日新月异的信息科技时代，人工智能技术不仅融入科学和工程领域的方方面面，也开始融入人文学科的研究之中。它所提供的全新研究视角和方法，对人文学科的全新发展起到重要的推动作用。[2]这种跨学科的融合发展为人文学科带来了前所未有的研究机遇，但同时也带来了一系列的风险和挑战。因此，我们需要对智能人文研究领域的现状有一个比较系统的了解，才能开展对一些问题的深入探讨，并给出推动这一新兴学科发展的有价值的对策与建议。

当前，人文学科与人工智能的融合越来越密切，[3]智能人文正成为学术界的一个热门研究领域，不同国家和地区的研究者正在寻找有效的方式来开展人工智能与人文学科两个领域的融合研究工作，以达到对这一新兴领域更深入的理解。[4]当然，融合的形式是多种多样的，包括共同研究项目、跨学科研究中心的建立，以及举办学术会议和期刊等。下面将列举智能人文领域内具有重要影响力的研究基地及其所开展的智能人文研究课题。

在美国，斯坦福大学的文学实验室运用人工智能技术对文学作品进行深入的风格分析。通过分析大量的文本数据，该实验室的研究人员能够揭示不同历史时期的文学趋势和模式。结果表明，运用人工智能方法不仅提高了文学作品分析的效率和准确性，还能发现传统方法难以察觉的新洞见。例如，通过分析不同时期的文学作品，研究人员能够观察到语言风格、叙事技巧和主题内容的演变，从而更深入地理解文学作品如何反映其时代的社会和文化背景。[5]

在欧洲，欧洲人工智能与人文研究中心聚焦人工智能技术与欧洲文化和历史的结合。该中心致力于探索人工智能技术在文化遗产保护、历史研究和艺术创作中的应用，同时也关注人工智能伦理和社会影响。英国剑桥大学的数字人文研究项目专注于数字技术的应用，包括人工智能技术在人文学科研究中的应用。牛津大学的人工智能伦理中心关注人工智能技术的伦理和社会影响。该中心不仅探讨人工智能技术在人文学科中的应用，还着重研究人工智能技术的道德和法律问题，如公平性、责任和隐私权。伦敦大学学院的数字人文研究中心則结合人工智能和数字技术进行人文研究，支持学者在历史、语言学、艺术历史等不同人文领域的研究工作。

在亚洲，东京大学的人工智能人文研究中心将人工智能与日本和亚洲的人文学科相结合。该中心不仅研究先进的人工智能技术，还探讨人工智能技术在语言、文化和社会学研究中的应用，特别关注人工智能技术对亚洲社会发展的影响。新加坡国立大学的亚洲人文研究中心将人工智能技术与亚洲文化和历史结合起来，致力于使用人工智能工具分析文学作品、历史文献和艺术作品，以提供对亚洲多元文化的新见解。

应该说，在国际学术界，人工智能与人文学科的结合正在不断展现出日新月异的发展态势。世界各国人文学科研究学者正利用人工智能技术的强大分析能力，探索人文学科的新领域，有力促进了智能人文学科的快速发展。智能人文这种研究发展趋势自然也波及到国内有关研究工作。

在国内，北京大学数字人文研究中心将人工智能技术与人文学科相结合，主要关注中国历史文化遗产的数字化保护和分析。这一工作不仅涉及将古代文献和艺术作品数字化，还包括使用人工智能技术来分析这些资料，以揭示历史信息和文化趋势。例如，通过对古代文献的大规模分析，研究人员可以更好地理解历史时期的社会结构、文化习俗和政治动态。此外，人工智能的图像识别技术也被用于分析和分类古代艺术作品，如绘画和雕塑，从而为艺术史的研究提供新视角。

从20世纪90年代开始，厦门大学先后成立厦门大学艺术认知与计算实验室、厦门大学语言技术研究中心、厦门大学哲学实验室、文旅部闽台文化计算与智能化保护重点实验室，以及厦门大学语言认知智能实验室等有关研究机构，广泛开展有关古琴艺术的智能化保护计算、[6]抒情艺术的机器创作、[7]隐喻计算语言学研究、[8]有关人工智能与网络文艺的研究、[9]禅宗机锋博弈的计算仿真、[10]闽台地方戏种的数字化保护与可视化表现、闽南建筑的智能可视化再现，以及语言智能与测评等领域的研究工作。

在其他国家和国内其他高校，人工智能同样被用于各种人文学科研究，如历史学、考古学、文化遗产保护与恢复、语言学和社会学等领域。通过使用人工智能技术，研究人员能够处理和分析前所未有的数据量，揭示复杂的语言现象、艺术创作规律、社会文化现象和历史模式。这不仅加深了我们对人类语言、艺术、历史和文化的理解，而且还拓展了人文学科的研究方法和视野。

总体而言，人工智能技术在人文学科中的应用包括但不限于语言理解、文学分析、历史事件的模拟、艺术创作、文化遗产的数字化保护，以及哲学实验等方面。这些应用展示了人工智能技术在理解和解释人类文化艺术、历史和社会现象中的潜力。人工智能技术在人文研究领域的应用正迅速拓展，为该学科带来了新的研究方法和视角。随着人工智能技术的不断进步和普及，其在人文学科研究中的应用也将越来越广泛。

应该看到，智能人文的这些研究基地及其承担的研究课题不仅在技术开发上取得了显著成就，还在将这些技术应用于人文学科方面作出了突破性贡献。通过跨学科合作、创新研究方法和全球视角，为人文学科的未来发展开辟了全新道路。我们相信，随着智能人文研究的不断发展，必将推动人工智能与人文学科的进一步深度融合。

智能人文研究的作用意义

毫无疑问，人文学科和人工智能的结合将为这两个领域的融合发展提供创新动力，推动人文学科的边界不断扩展。人工智能技术将提高人文学科研究效率，深化我们对人类文化和历史的理解，尤其是在处理大规模数据和复杂模式分析方面。人工智能技术的应用也将促进人文学科理论和方法的创新，在提高人文研究效率，开辟人文研究新途径，扩大人文学科研究范围，提供新的研究问题与方向，促进学科交叉与融合，以及加强全球合作和交流方面发挥重要作用。

第一，在提高人文研究效率方面，人工智能技术在人文学科中的应用展示了其独特的研究成效。人工智能技术的主要优势在于其处理和分析大规模数据集的能力。这一优点在人文学科的多模态语料数据收集、分析与归纳中显得尤为重要，因为人文研究往往涉及大量的文本、图像、音频和视频等多种模态数据。通过机器学习和自然语言处理技术，人工智能系统能够快速处理这些数据，识别其中的模式和关联，从而提供独特的洞见。例如，在文学研究中，运用人工智能技术与工具可以分析不同时期和地区的文学作品，揭示难以用肉眼察觉的主题和风格变化。在历史研究中，人工智能技术可以帮助研究者分析庞大的档案记录和历史文献，识别历史事件和社会变迁的模式。

第二，人工智能技术在提供新的研究视角方面也显示出巨大潜力，可以扩大人文学科研究范围，提供新的研究问题与方向。比如，通过数据驱动的分析方法，人工智能系统可以帮助研究者发现之前未注意到的模式和趋势，从而拓宽研究的视野；其中运用人工智能方法来开展汉语隐喻分类研究就是一个典型案列。[11]另外，运用智能模拟仿真方法对哲学理论进行模拟和测试，也为哲学研究提供了一种探索哲学问题的全新方式。[12]应该说，人工智能引入的新工具和方法正在改变人文学科的研究方式，为人文研究开辟了全新的道路，为我们理解人类文化、历史和社会提供了新的工具和视角。

第三，人工智能本身的发展依赖于对各种智能机制与规律的了解，这反过来又可以影响相关人文学科研究的走向。比如，语言理解与生成机制，促进对隐喻现象相关问题的深入研究；[13]而人类与机器在艺术创作与欣赏机制方面的比较研究，[14]则促进文学与艺术作品的机器创作研究的深入展开。再如，可以运用人工智能方法来创作宋词，[15]甚至为传统的古琴减字谱提供一种全新的编辑与编码方法。[16]应该说人工智能在艺术创作方面的潜能正不断地被开发出来。[17]还有就是机器意识研究的不断深入，有利于更好地揭示意识本性及其发生机制与规律。[18]如此等等，人工智能不断接近人类智能的表现，更是促使人文学者开始关注以往从未涉及的全新课题，加快学科交叉与融合发展的进程。

应该说，智能人文本身就是一个跨学科领域，它结合了人文学科的传统研究方法和人工智能技术，这样无疑会促进跨学科合作。跨学科合作在当今世界的学术研究中变得越来越重要，尤其是在将人工智能技术应用于人文学科的研究項目之中。[19]人工智能技术与人文学科的融合促进了人文学科与计算机科学、数据科学等领域之间的合作，推动了知识的交叉融合和创新。比如，实验哲学领域的形成发展就离不开包括人工智能方法在内的全新实验方法。[20]在未来，人工智能与人文学科的融合将继续深化，带来更多未知和令人兴奋的全新人文研究问题。

实际上，随着人工智能技术的迅猛发展，它不仅改变了科技领域的面貌，也对人文学科产生了深远的影响。[21]人工智能技术本身便引发了一系列全新的人文学科研究问题，这些问题关乎伦理、社会、文化及哲学等多个方面。例如，随着人工智能在各行各业的广泛应用，我们必须重新审视机器与人的关系，以及这些技术如何影响我们的文化和社会价值观。[22]这些讨论不仅涉及技术本身，还涉及更广泛的社会和哲学问题，包括人类自由意志、责任，机器是否能够拥有意识、机器人的身份地位，以及人类对机器的依赖程度及其对人类身份的影响。在使用人工智能技术时，需要找到人类智慧和机器智能之间的平衡点。

第四，人工智能技术的发展不但鼓励不同学科之间的交流和合作，而且也将促进全球范围内的学术交流和合作，使不同国家与地区的研究者能够更容易地共享数据和研究成果，共同应对全球性的文化和社会问题。特别是像ChatGPT这样的大型语言模型已经成为人文学科研究的有力工具，其在处理多种语言方面表现出色，使得跨语言的文化和文学研究变得更加便利。研究人员可以利用这些大模型来翻译、对比和分析不同语言的文本，以此更好地理解不同文化和历史背景下的人文现象，从而使得智能人文能够更好地推动国际间学术交流与合作，特别是在跨文化研究项目中，促进全球学术共同体的形成。应该看到，人工智能技术的全球普及要求我们在国际层面上讨论和制定人工智能的伦理准则，保障不同文化和价值观都能得到应有的尊重。

总之，人工智能不仅提高了数据处理和分析的效率，也使得研究复杂和庞大的数据集成为可能。人工智能在人文学科中的应用不仅为传统的研究方法带来了革新，而且为我们理解人类历史、文化、文学和哲学思想提供了新的工具和视角。随着人工智能技术的不断发展，它将在人文研究领域扮演越来越重要的角色。我们可以预期，智能人文在未来会取得更多令人激动的研究成果，并进一步丰富和深化我们对人类自身以及我们所处世界的理解。

智能人文引发的风险挑战与应对

在人文学科领域，人工智能技术的引入正逐渐成为一把双刃剑。一方面，人工智能为人文研究提供了前所未有的高效工具和方法；另一方面，人工智能技术的引入也带来了一系列风险和挑战。[23]因此，必须探讨智能人文研究可能带来的风险与挑战，并提出相应的应对策略，才能引导智能人文未来研究健康发展。

智能人文研究面临数据偏见、隐私泄漏等问题。数据偏见问题是智能人文研究中不可忽视的挑战。由于人工智能系统的训练和输出往往依赖于数据，如果输入数据存在偏见，人工智能系统生成的结果也会反映这种偏见、甚至可能会加剧这些偏见。这在人文学科研究中尤为严重，因为数据偏见可能导致对某些文化、群体或历史事件的误解和歧视，从而失去公正性表达。防范这一风险的关键在于使用多元化和无偏见的数据集，并对人工智能的输出保持持续的监督和批判性思考。在这其中，确保数据多样性和代表性对于预防数据偏见至关重要。这意味着研究团队需要努力收集和利用来自不同文化、语言和社会群体的数据，以及确保数据集能够覆盖广泛的视角和背景。例如，在研究全球文学趋势时，应收集包括来自不同国家和文化的文学作品，以确保研究结果不偏向特定的文化观点。

智能人文研究应注意工具和方法的局限性。在应用人工智能技术开展人文学科研究之中，应始终警惕人工智能技术的局限性，不可盲目相信和依赖人工智能技术。必须清楚，人工智能系统并非完美，会出现技术错误或误解，尤其是在处理复杂的人文数据时，更是如此。这些错误可能导致研究结果的不准确或误导。因此，研究人员在使用人工智能技术进行分析时，应该持续进行人工审核，确保结果的准确性和可靠性。比如，人工智能技术在人文研究中的应用可能导致文化多样性的减少，尤其是当人工智能系统基于某些主导文化或观点进行学习和生成结果时。为了防范这一风险，研究人员应确保在人工智能研究和应用中考虑和包含多元文化的观点。

依赖人工智能技术进行人文研究可能导致对传统人文研究方法的忽视，从而影响研究的深度和质量。人工智能虽然能够快速处理和分析大量数据，但它无法完全理解和解释复杂的人文现象。因此，研究人员需要结合人工智能和传统人文研究方法，确保研究的深度和综合性。况且，过分依赖人工智能技术可能导致人文研究人员失去某些重要的研究技能，如批判性思维和独立分析能力。防范这一风险的措施是确保研究人员接受全面的教育和培训，不仅学习如何使用人工智能工具，还要培养独立的研究分析能力。

如果从对研究结果的理解角度看，人工智能技术的应用还可能影响研究的透明度和可解释性。由于基于深度学习模型的人工智能算法往往复杂且不透明，研究结果的产生过程可能难以理解和解釋。而在人文学科中，通常强调理论和方法论的清晰性，理解和解释研究结果是至关重要的。因此，确保智能人文研究的透明度和结果的可解释性是实现有效和负责任研究的关键。为了应对这一挑战，研究人员需要提供更具可解释性的人工智能模型，并结合人文专家的知识领域进行深入分析。

人工智能技术的应用可能影响研究的原创性和深度。在依赖人工智能进行分析和解释时，研究者可能因过度依赖技术，而忽视了传统人文研究方法的价值。因而，找到人工智能技术和传统人文研究方法之间的平衡至关重要。人文学科长期以来依赖于深刻洞见、反思性的研究方法。人工智能技术的引入可能导致过分依赖技术手段，从而忽视人文学科的核心价值。因此，如何在维护学术传统和拥抱技术创新之间找到平衡，是一个重要的挑战。

智能人文不断发展对现有学术体系的挑战。随着人工智能技术在人文研究中的应用日益增多，现有的学术评价和认可体系可能需要作相应的调整。[24]这种挑战涉及知识产权、研究条件、技能掌握、学术评价、质疑精神等多个方面。比如，人工智能系统在创作艺术作品或生成历史文献摘要等方面的应用，可能涉及知识产权的问题。这有可能导致对原创作品的侵权，或者在使用人工智能系统生成的材料时产生版权争议。解决这一问题的关键在于明确人工智能系统创作内容的版权归属，并确保在使用这些材料时尊重原作者的权利。再如，高质量的智能人文研究需要提供一定的计算技术资源和良好的基础设施等研究条件。对于许多人文学科研究机构来说，要提供良好的研究条件可能会是一个重大挑战。他们可能面临硬件资源不足、软件许可成本高昂以及专业技术支持缺乏的问题。解决这些问题需要资金投入、基础设施建设以及技术合作伙伴关系的建立。

更为重要的是人文学者如何有效地利用所提供的研究条件，这不仅涉及人文学者个人持续学习新技术的能力，也关系整个领域如何快速适应技术变革并有效利用新工具。随着人工智能技术的引入，人文学者需要掌握一系列新的技能和知识，例如，数据科学、编程和机器学习。这不仅对学者个人是一个挑战，也对整个教育体系提出了更新和改进的要求。

在智能人文研究对学术体系带来的挑战中，影响最为重大的便是对学术评价体系的挑战。例如，如何对通过人工智能辅助研究形成的成果进行质量评估、如何与传统研究成果进行比较，这些都是需要解决的问题。与此相关，人工智能生成的研究成果的学术认可度和出版标准尚未明确，这对传统的学术出版体系也构成挑战。应对这一挑战的关键在于学术界与技术开发者之间的持续对话，以及对学术标准和评估体系的适时更新。另外，针对智能人文的跨学科研究，还需要建立更加灵活和包容的学术评价体系。

当然，对人工智能能力的过度自信和盲目信任也可能导致研究判断的失误。重要的是，人文学科研究人员对人工智能系统输出应始终保持质疑精神，并结合自己的专业知识和经验进行判断。同时，应不断更新对人工智能技术的认识和了解，以便更好地评估其在特定研究中的适用性。须知，透明和负责任的研究实践对于建立公众和学术界的信任至关重要。研究团队应公开研究的数据集、方法论及其局限性，允许公众和同行对研究进行审查和评估。这种透明度不仅有助于识别和改正潜在的问题，也能够鼓励更广泛的学术讨论和合作。

总之，虽然人工智能为人文学科研究带来了许多潜在的机遇，但同时也伴随着不少风险与挑战。如何最大限度地发挥人工智能在人文研究中的积极作用，同时防范其可能带来的负面影响，研究人员和决策者需要采取谨慎和全面应对挑战的措施。为了有效预防和减轻人工智能技术在人文学科研究中的风险与不利因素，必须采取合适的应对措施。这些措施应围绕确保数据的多样性和代表性、加强数据隐私保护和安全、对数据进行严格的审查和筛选、建立伦理审查机制、完善学术评价体系、提高人文学者学术素质以促进跨学科合作与交流、对人工智能系统进行持续的监督和评估，以及保持对人工智能技术能力的理性看待。通过这些措施途径，我们可以确保人工智能在人文学科研究中的应用既高效又可靠。

智能人文适配性问题

智能人文涉及人工智能与人文学科融合性适配问题。人工智能学科本质上属于科学技术范畴，与人文艺术具有全然不同的性质差异。要知道，科学技术研究的原则要求一致性，根据哥德尔定理，这会限制其研究领域的广度和深度，必然使科学技术的研究范围大为局限；而人文艺术学科追求的则是完备性，恰恰弥补了科学技术研究不能容纳矛盾和冲突的不足。因此，人文艺术学科与科学技术学科，是研究问题具有互补性的两个方面，尤其是对于像智能人文的融合这样复杂问题的探索研究，两者都不可偏废。

人工智能系统通常缺乏对特定文化背景和历史语境的深入理解。人文学科的研究往往依赖于对这些因素的深刻理解，而人工智能系统可能无法完全把握这些细微且复杂的元素。例如，人工智能系统可能无法完全理解一部文学作品中的讽刺或象征意义，或者无法准确解读历史文献中的隐喻和语境。在人文学科中，理解和解释通常比单纯的数据分析更为重要。人工智能系统可能提供了“什么”发生的答案，但却无法解释“为什么”会发生。这在某种程度上限制了人工智能在解读复杂人文现象方面的能力。可见，人工智能系统无法完全替代人类研究者的直觉和批判性思维。在解释复杂的人文现象时，人类研究者的这些能力至关重要。

人文学者研究思维能力与人工智能计算方法之间的差异，本质上就是艺术与科学之间的差异。我们知道，从根本上讲，科学技术是客观的，最基本而言科学精神倡导的是要独立于个体主观的综合，强调简洁性和形式化，越确定越好，容不得歧义。但人文艺术不然，人文艺术尽管也是综合的，但却强调丰富性和喻义性，越不确定越妙，简洁但却要生动，其含义多样，依赖于个体主观理解。所以人文艺术是主观地感受诸现象的综合提炼，而科学技术是客观地理解诸现象的综合抽象。科学技术不需考虑具体参与的主观个体，但对于人文艺术而言，个体主观是其研究不可分割的有机部分。

或许人文学者还会担心引入人工智能技术会威胁人文学科的独立存在。但笔者要指出，人工智能技术介入人文学科，不但不会“威胁”人文学科的阵地，反而会纯洁人文学科的研究界限，使得人文学科更加明确其所要揭示的研究对象正是人工智能技术力所不及的方面。这正像科学使艺术更为净化一样，人工智能也使人文学科更为净化，而不是取代，哪怕部分取代。人文学科的核心在于深入的分析、批判性思维和文化理解，这些都是人工智能技术所无法完全替代的。

智能人文这一全新领域的研究不仅需要人文学者的深刻洞察力，也需要人工智能的技术专长。只有通过两者跨学科合作融合，才可以更全面地理解人工智能技术的潜力和挑战。另外，如何在人工智能技术的应用中融合传统的人文研究方法是另一个重要的挑战。因此，寻找人工智能技术和传统人文研究方法的有效结合，以及保证对传统人文文化、历史和哲学思想的研究深度，是未来人文学科发展的关键。鉴于此，人工智能技术适配人文学科的关键在于深入理解人文学科的特殊需求和挑战，以及如何将人工智能技术与这样的需求和挑战相结合。为了实现这一点，需要从以下方面进行综合考虑和努力。

第一，确保数据的多样性和代表性至关重要。人文学科的研究通常涉及复杂的社会文化现象，这些现象常常是多层面和多维度的。因此，使用的数据集需要充分反映研究主题的多样性，包括不同的文化、历史时期和社会背景。例如，分析文学作品时，应考虑不同地域、时代和文化背景的作品，以获得更全面的理解。这样做有助于减少人工智能分析中的偏见和误解，确保研究结果的广泛适用性和准确性。

第二，跨学科合作和交流对于人工智能技术适配人文学科至关重要。人文学科与人工智能技术的结合本质上是一种跨学科的努力。人工智能技术专家与人文学科研究学者共同工作，可以确保技术应用充分考虑到人文学科的特点和需求。这种合作不仅有助于提升研究的质量，还能增强团队成员对各种潜在风险的意识。人文学者可以为人工智能提供必要的文化、历史和语境背景，帮助人工智能技术专家理解人文数据的复杂性和多样性。同时，人工智能技术专家可以为人文学者提供高效的数据分析工具和方法，帮助他们处理大规模的数据集，揭示隐含的模式和趋势。这种跨学科合作有助于开展更加深入和全面的人文研究。

第三，重视对人工智能系统给出结果的可解释性和批判性分析同样重要。人工智能系统提供的是基于数据的分析结果，但这些结果需要通过人文学科的理论和方法进行深入的思考和讨论。人文学者需要对人工智能系統给出的分析结果进行批判性的评估，考虑其在文化、历史和社会语境中的意义。这不仅需要人工智能技术知识，还需要深厚的人文学科背景和批判性思维能力。为了进一步提高人工智能技术在人文学科中的适配性，还需要持续改进人工智能算法和模型，使其更好地适应人文数据的特点。这包括开发能够处理复杂、模糊和主观性数据的算法，以及提高人工智能模型在解释和理解人类文化和社会现象方面的能力。

成功的跨学科合作依赖于多个关键因素，除了尊重和理解每个学科的价值，还需要参与者之间的协同努力和共同承诺。有效的沟通和理解是实现成功跨学科合作的首要条件。人工智能技术专家和人文学者来自不同的学术背景和专业领域，他们的思维方式、专业术语和工作方法可能大相径庭。人工智能技术专家需要理解人文学科的深度和复杂性，而人文学者则需要欣赏人工智能提供的新视角和分析能力。这种相互尊重和欣赏有助于建立强大的团队精神和共同目标。因此，建立一个共同语言和理解的沟通桥梁至关重要。通过定期的会议、研讨会和团队建设活动，双方可以增进理解，明确各自的期望和目标。有效沟通还包括对项目的目标、方法和潜在的挑战进行透明和开放的讨论。

技术适配性也是确保跨学科合作成功的关键。人工智能系统提供的解决方案需要根据人文学科的特定需求进行定制。这可能意味着开发新的算法，或者调整现有的人工智能模型以更好地适应人文数据的特点，如语言的复杂性、文化的多样性和历史的延续性。此外，技术专家需要与人文学者密切合作，了解人文学科的理论和方法论，以确保人工智能分析的相关性和有效性。

另外，科学的研究项目管理和资源配置也是成功的关键。跨学科项目通常需要更复杂的管理和协调，确保项目有明确的目标、合理的时间表和足够的资源是成功的基础。有效的项目管理不仅包括财政支持、技术基础设施、人员配置和访问数据的能力，还包括监控进度、解决冲突和适应项目需求的变化。

总之，促使人工智能技术适配人文学科需要一种多方面的、融合的方法。这包括确保数据的多样性和代表性、促进跨学科合作、重视人工智能结果的可解释性和批判性分析，以及持续改进人工智能技术以适应人文学科的特殊需求。通过这些努力，人工智能技术可以成为人文学科研究的有力工具，帮助我们更深入地理解人类社会和文化。

结语

综上所述，人文学科引入人工智能技术带来了许多新的可能性，但同时也面临着一系列风险挑战与适配性问题。这些挑战涉及数据偏见、伦理和隐私问题、技能和知识的转变、跨学科合作的困难，以及对传统学术体系的适应等多个方面。为了有效解决两者跨学科适配性问题，需要从多个层面进行努力：加强跨学科合作、更新学术评价标准、投资基础设施和资源，以及培养新一代学者的跨领域技能。通过这些措施，人文学科可以更好地利用人工智能技术带来的机遇，同时保护和发展其独特的研究方法和价值。

随着智能时代的不断演进发展，人工智能方法和技术正逐渐成为人文学科研究不可或缺的一部分。通过人文语料数据的收集、分析与归纳，仿真计算实验的应用，以及智能交互工具的运用，研究者能够以更高效、深入和创新的方式进行研究。这些技术不仅提高了研究效率和准确性，还开拓了新的研究视角和方法，使人文学科能够更好地适应数字化时代的需求。随着人工智能技术的不断进步和普及，我们可以预见，未来人文学科研究将会更加丰富多元，并对理解人类社会和文化产生更深远的影响。

应该说，人工智能技术在人文学科中的应用和探讨正开启一个新的知识时代。这一时代将要求我们重新定义人类与技术的关系，重新思考我们的社会结构和文化价值。在这个过程中，人文学科不仅提供了理解和应对人工智能挑战的工具，也是构建一个更有智慧、更加包容的未来社会的关键。通过深入研究人工智能引发的人文学科问题，我们可以更好地准备面对一个日益复杂且相互连接的世界。

智能人文研究领域的形成与发展，预示着人工智能在人文学科研究中扮演着越来越重要的角色。它不仅提高了研究的效率和广度，而且还推动了研究方法和理论的发展。虽然存在技术适配、数据偏见、隐私和伦理、技术局限性以及对现行学术体系的冲击等方面的风险与挑战，但这些都是推动人文学科进入一个更高层次的催化剂。未来，随着人工智能技术的不断成熟和完善，我们可以期待人文学科有更多的突破和创新，为我们提供更深刻的文化和社会洞见。通过这种跨学科的融合，人工智能不仅将带来一场人文学科研究方法上的革命，更将谱写人文学科未来发展的新篇章。

注释

[1]E. Rich， "Artificial Intelligence and the Humanities，" Computers and the Humanities， 1985， 19（2）.

[2]参见周昌乐：《智能科学技术导论》第二版，北京：机械工业出版社，2023年。

[3]C. Lee， H. Kim， "Groundwork of Artificial Intelligence Humanities，" Jahr： Europski asopis za bioetiku， 2020， 11（1）.

[4]N. M. Mathkunti， U. Ananthanagu and S. Menon， "AI in Humanities，" Journal of Propulsion Technology， 2023， 44（5）.

[5]C. I. Osuji， "Artificial Intelligence and Literary Analyses： Challenges and Prospects，" Unilag Journal of Humanities， 2021， 9（2）.

[6]参见周昌乐：《古琴艺术的机器演绎》，北京：科学出版社，2013年。

[7]参见周昌乐：《抒情艺术的机器创作》，北京：科学出版社，2020年。

[8]参见周昌乐：《意义的转绎：汉语隐喻的机器理解》，北京：中国书籍出版社，2021年。

[9]参见黄鸣奋，《人工智能与网络文艺》，宁波出版社，2022年。

[10]周昌乐：《机锋运用的认知解析》，北京：中国广播影视出版社，2023年，第 70～100页。

[11]杨芸、周昌乐、李剑锋：《基于隐喻角色依存模式的汉语隐喻计算分类体系》，《语言文字应用》，2008年第3期。

[12]周昌乐：《透视哲学研究中的计算建模方法》，《厦门大学学报（哲学社会科学版）》，2005年第1期。

[13]周昌乐：《探索汉语隐喻计算化研究之路》，《浙江大学学报（人文社会科学版）》，2007年第5期。

[14]N. M. Ide and J. Véronis， "Artificial Intelligence and the Study of Literary Narrative，" Poetics， 1990， 19（1–2）; J. W. Hong and N. M. Curran，" Artificial Intelligence， Artists， and Art： Attitudes Toward Artwork Produced by Humans vs. Artificial Intelligence，" ACM Transactions on Multimedia Computing， Communications， and Applications， 2019， 15（2s）.

[15]周昌乐、游维、丁晓君：《一种宋词自动生成的遗传算法及其机器实现》，《软件学报》，2010年第3期。

[16]丁晓君、叶婞婷、周昌乐：《一种古琴减字谱编辑与编码方法》，《中国音乐学》，2008年第2期。

[17]M. Mazzone and A. Elgammal， "Art， Creativity， and the Potential of Artificial Intelligence，" Arts. MDPI， 2019， 8（1）.

[18]周昌樂：《机器意识能走多远：未来的人工智能哲学》，《学术前沿》，2016年第7期。

[19]N. Horsley， "Intellectual Autonomy After Artificial Intelligence： The Future of Memory Institutions and Historical Research，" Big Data—A New Medium？， Routledge， 2020， pp. 130–144.

[20]周昌乐：《哲学实验：一种影响当代哲学走向的新方法》，《中国社会科学》，2012年第10期。

[21]张耀铭：《人工智能驱动的人文社会科学研究转型》，《济南大学学报（社会科学版）》，2019年第4期。

[22]凌逾：《“智能文学+跨界文艺”新趋势——论人工智能对文艺的影响》，《华南师范大学学报（社会科学版）》，2019年第5期。

[23]孙周兴：《人文科学如何面对人工智能时代？》，《哲学分析》，2018年第2期。

[24]曾建华：《人工智能与人文学术范式革命——来自ChatGPT的挑战与启示》，《北京师范大学学报（社会科学版）》，2023年第4期。

责 编∕肖晗题