【摘要】人工智能的突破性應用發(fā)展所帶來的歷史性社會變遷及其所呈現(xiàn)的社會面貌，以及正由此引發(fā)的人文研究方法革新，構成了當下中國討論人文學科未來前景的全新語境和思考的重要出發(fā)點?；趯?ldquo;人工智能的爆發(fā)與人文學科的未來”多個邏輯相關問題進行的人機交互問答與點評式探究，可以預測生成式人工智能的突破性發(fā)展及其對人文學科當下以及未來的影響。人工智能很可能會帶來人文學科相關學科概念的重大改變，人文學科的研究范式也將發(fā)生重要變化。對于面對未來智能人文世界的我們，這既是機遇，也有挑戰(zhàn)。
【關鍵詞】人工智能 人文學科 社會科學 ChatGPT
【中圖分類號】G642.3/TP18 【文獻標識碼】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.05.009
【作者簡介】陳躍紅，南方科技大學人文社會科學學院院長、講席教授，曾任北京大學人文特聘教授、中文系系主任。研究方向為比較文學、現(xiàn)代漢學。主要著作有《文學研究的現(xiàn)代性與跨文化比較宿命》《同異之間：陳躍紅教授講比較詩學方法論》《比較詩學導論》《歐洲田野筆記》等。
引言
當前中國已經(jīng)進入由人工智能的突破性應用發(fā)展而構建的數(shù)字智能社會，這在大概率上是一種社會共識。先不論世界，單論我們所處的亞洲東部的廣闊后發(fā)地域，無論是城市還是鄉(xiāng)村，無論是東西還是南北，數(shù)字化的生產(chǎn)與生活也早已經(jīng)成為社會普遍的運行方式。我們的社會管理、經(jīng)濟運行、科技文教事業(yè)乃至日常衣食住行，處處充滿數(shù)字智能應用的存在，對于大多數(shù)人而言，沒有智能手機的生活幾乎不可想象，甚至說寸步難行。相關統(tǒng)計顯示，我國將近一半的GDP都與數(shù)字智能相關。這一歷史性的社會變遷及其所呈現(xiàn)的社會面貌，構成了當下我們討論人文學科未來前景的全新語境和思考的出發(fā)點。
自1956年在美國達特茅斯學院（Dartmouth College）舉行人工智能暑期研討會以來，人工智能（AI）這一學科被命名并推動學科建構性發(fā)展已經(jīng)有68年歷史，可是讓人類社會和各國政府真正認識其顛覆性影響，卻是近年才開始。2016年，AlphaGo戰(zhàn)勝中韓世界圍棋頂尖高手，其作為AI的單一行業(yè)場景應用雖轟動一時，但是并沒有形成焦慮恐慌。但是，2022年11月30日OpenAI的ChatGPT悄然上線，卻立刻引起全球轟動。2023年，生成式人工智能大模型的浪潮席卷東西方社會，追逐構建各種大模型的所謂“百模大戰(zhàn)”愈演愈烈，資金如洪水般地涌進建造基礎大模型、垂直應用小模型和類似英偉達這樣的超級計算智能芯片生產(chǎn)公司的賬戶。從底層大模型搭建，到機器學習操作的持續(xù)不斷創(chuàng)新，從為消費端的創(chuàng)新性應用建造的各類多模態(tài)技術模型，到各行各業(yè)引申性專項應用的數(shù)據(jù)模型構建，僅僅一年左右的時間，圍繞各種大模型基礎、生成式人工智能的應用生態(tài)已經(jīng)在美國、中國和一些主要發(fā)達經(jīng)濟體初步搭建。各種具有看、聽、說、讀、寫、算、編程以及強大自然語言處理能力和圖形圖像語言視頻交互生成能力的大模型功能運用令人應接不暇。
2023年底，OpenAI的CEO辭職復職鬧劇、圍繞關于G*（猜測為Q-learning，自己學習自己）和GPT-5的期待，以及人類似乎已經(jīng)觸摸到了AGI（通用人工智能）門檻等撲朔迷離的傳聞等，都預示著人工智能將加速改變?nèi)祟惿睿淖兘^大多數(shù)行業(yè)，甚至改變世界。這幾乎是連科幻作品都跟不上的變遷速度。鑒于生成式人工智能對全社會的沖擊，若嘗試討論人工智能與人文學科的當下和未來，則2023年以OpenAI為代表的生成式人工智能的大發(fā)展，無疑已經(jīng)構成討論和回應的技術支持以及對話的主要背景。
再說人文學科，僅就這個術語而言，其對大多數(shù)人來講都是既熟悉又模糊的表述。筆者認為，就算是人文學科的學者，也難以準確說出其學科概念、內(nèi)涵分支和學科邊界。本文嘗試利用GPT-4，對“人工智能的爆發(fā)與人文學科的未來”的多個邏輯相關問題進行人機交互問答，在保持對GPT-4回答一字不改的基礎上，加入筆者的補充、修正、點評和引申，以期讓人工智能的回答、筆者的點評和讀者的閱讀形成三方互相啟發(fā)的交流與碰撞。
人文學科的概念和范疇
問題：請簡要概括人文學科的概念和范疇？
GPT-4：人文學科（Humanities）是研究人類文化、歷史、社會和藝術等方面的學科。這個領域主要關注人類的創(chuàng)造性表達和思想，以及這些思想如何塑造我們的世界觀和社會。人文學科的主要特點是重視批判性思維、分析和反思。人文學科的范疇相當廣泛，主要包括：1.文學：研究不同文化和時代的文學作品，包括詩歌、小說、戲劇等。2.歷史學：探究過去的事件、人物、社會和文化，以及它們對現(xiàn)在的影響。3.哲學：研究存在、知識、價值、理性、心靈和語言的基本問題。4.藝術史：研究藝術作品的歷史發(fā)展、風格、表現(xiàn)技巧等。5.音樂學：研究音樂的歷史、理論、作曲和表演。6.語言學：研究語言的結構、發(fā)展和使用。7.宗教學：研究宗教信仰、儀式、神話以及它們對社會和文化的影響。8.文化研究：探討文化現(xiàn)象、社會結構和政治力量之間的關系。人文學科通常強調(diào)跨學科的學習和研究，鼓勵學者從不同的視角和方法論來探究人類的經(jīng)驗和創(chuàng)造。通過人文學科的研究，我們可以更深入地理解人類社會的多樣性、復雜性和變化性。
筆者點評：我們都知道，GPT的全稱是Generative Pre-trained Transformer，是一種基于Transformer架構的自然語言處理模型，被廣泛應用于自然語言處理領域，包括自然語言生成、自然語言理解、機器翻譯和問答系統(tǒng)等。ChatGPT是OpenAI公司開發(fā)的大型預訓練語言模型，通俗而言，ChatGPT就是一個后臺強大的聊天機器人，是GPT-3模型的變體。GPT-4將人文學科概括為“研究人類文化、歷史、社會和藝術等方面的學科”基本無誤，說明其參數(shù)訓練和數(shù)據(jù)規(guī)模大致可行且有效，但該概括還不夠準確和完整，如果表述成“人文學科是研究人類語言、文學、歷史、哲學、藝術、文化等領域的學科”，就更具普遍性。GPT-4對人文學科的8個分類基本勾勒出了人文學科的主要研究對象和基本的學科體系以及結構樣貌。而更為完善的表述，筆者認為文學研究應包括“文學史、文學理論、文獻學、比較文學和當代的網(wǎng)絡文學”；歷史、哲學、語言研究應包括其“時間沿革、年代遞進、?？剖泛涂臻g敘述”；另外應包括世界史、區(qū)域史、國別史、斷代史以及哲學史和語言學史研究。當然我們不能對ChatGPT求全責備，畢竟它才“出生”不久，僅為4.0版本，當其迭代到更高版本，肯定會更加成熟和睿智。GPT-4提出，“人文學科通常強調(diào)跨學科的學習和研究”，這比較前沿，但也有待商榷。但無論如何，GPT-4對人文學科概念和范疇的中文介紹，肯定已超過了大學校園中絕大多數(shù)人的認知。所以今后當我們需要學習了解其他類似的各種學科和專業(yè)知識的時候，可以先請教ChatGPT，以便比較快捷地拓展自己的知識面和相應的知識深度。尤其是針對那些成熟的、只需要通過記憶儲存就可以被整理概括再現(xiàn)表達的知識范疇，ChatGPT可以隨時調(diào)取和按照需要表達并呈現(xiàn)出來，能夠節(jié)省我們的大量精力，幫助我們更集中地開展創(chuàng)新性的學習和工作。
人文學科的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀：全球視角
問題：請簡述人類歷史上人文學科的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀。
GPT-4：人文學科的發(fā)展經(jīng)歷了漫長且復雜的歷史過程，其現(xiàn)狀也反映了多樣化和跨學科的趨勢。以下是對人文學科發(fā)展歷史和現(xiàn)狀的簡要說明：
發(fā)展歷史。古代，古希臘和羅馬：人文學科的起源可追溯至古希臘和羅馬時期，那時哲學、修辭學、歷史和詩歌等學科開始形成。思想家如柏拉圖和亞里士多德對后世的人文學科產(chǎn)生了深遠影響。中世紀：在中世紀，歐洲的人文學科主要集中在宗教和神學研究上。同時，在伊斯蘭世界和印度、中國等地區(qū)，也發(fā)展了豐富的人文學術傳統(tǒng)。文藝復興時期：歐洲文藝復興時期標志著人文學科的一個重要轉(zhuǎn)折點。學者開始重視古典文化的研究，強調(diào)人的價值和個性，推動了文學、藝術、哲學和歷史學的發(fā)展。近現(xiàn)代，啟蒙運動：18世紀的啟蒙運動進一步推動了人文學科的發(fā)展，特別是哲學和歷史學。19世紀至20世紀：這一時期見證了現(xiàn)代學科體系的形成，包括現(xiàn)代語言學、文學理論、藝術史等。兩次世界大戰(zhàn)后：戰(zhàn)后，人文學科開始關注更多的社會問題，如種族、性別、階級等。當代，多元化和跨學科：當代人文學科趨向于多元化和跨學科，包括文化研究、媒體研究、女性研究等新興領域。數(shù)字化和全球化：數(shù)字化和全球化對人文學科產(chǎn)生了顯著影響，促進了全球視角的研究和數(shù)字人文學的發(fā)展。社會應用：人文學科逐漸與公共政策、社會服務等領域結合，致力于解決現(xiàn)實社會問題。
現(xiàn)狀挑戰(zhàn)。資金和就業(yè)問題：人文學科面臨著資金減少和就業(yè)市場緊縮的挑戰(zhàn)。技術和科學傾斜：社會和教育體系越來越傾向于科學和技術領域，對人文學科的重視度有所下降。盡管面臨挑戰(zhàn)，人文學科在培養(yǎng)批判性思維、文化理解和道德意識方面繼續(xù)發(fā)揮著重要作用。
筆者點評：GPT-4僅用不到800字就將煌煌人文學科歷史和現(xiàn)狀的輪廓大致勾勒出來，而這對單憑腦力的一般研究者而言恐非易事。希臘羅馬的哲學、修辭學、歷史和詩歌，中世紀的宗教神學，文藝復興的文學藝術和人性復蘇倡導，近200年的語文學、文論和藝術學，二次大戰(zhàn)后的文化研究、女性研究，全球化時代的數(shù)字人文學，等等，GPT-4的歸納概括大致梳理了整個人文學科發(fā)展的基本脈絡。并且GPT-4還注意到了人文學科如何致力于社會現(xiàn)實問題、經(jīng)濟全球化大潮下人文學科的窘境和培養(yǎng)人類批判思維以及道德養(yǎng)成的不可或缺等學科現(xiàn)實挑戰(zhàn)性問題。但是，GPT-4的缺陷也是顯而易見的。其一，對語料數(shù)據(jù)不足的領域，GPT-4無法給出準確、全面的回答。例如，在涉及中國、印度和阿拉伯世界的人文學科歷史和現(xiàn)狀時，GPT-4含糊其辭，僅用一句“也發(fā)展了豐富的人文學術傳統(tǒng)”一帶而過，毫無具體內(nèi)容可言，足見在實施大模型訓練的時候，缺少或者忽略了該歷史文化地域的參數(shù)內(nèi)容。
其二，GPT-4的回答模式性較強。例如，無論有無關系，在對人文學科的梳理中GPT-4都強調(diào)跨學科，這顯然不是基于事實或者學科發(fā)展的必然，而是基于某種應答模板。這也從一定程度上說明GPT-4本質(zhì)上只是人造科技產(chǎn)品，還遠未進化到達能夠自行其是的自由王國。下面向GPT-4提出更有深度的有關文化差異的問題，通過提高難度，檢驗其有無這方面的信息和邏輯存儲。
人文學科發(fā)展和概念表述：中國視角
問題：請嘗試說說中國歷史上人文學科的發(fā)展和概念表述與歐美的區(qū)別以及特殊性。
GPT-4：中國歷史上人文學科的發(fā)展具有獨特性，其概念表述和西方有所不同。以下是對中國人文學科發(fā)展的簡要說明：古代，儒家、道家、法家等學派，中國古代人文學科的發(fā)展與儒家、道家、法家等哲學思想密切相關。儒家學說特別強調(diào)禮儀、道德和政治哲學，對后世中國的教育和社會制度產(chǎn)生了深遠影響。“六藝”教育：中國古代的教育體系包括“六藝”，即禮、樂、射、御、書、數(shù)。這些早期形式的人文學科教育強調(diào)實用性和道德修養(yǎng)。中世紀及宋元明清，文人文化：宋元明清時期，文人文化興盛，詩詞、書法、繪畫成為文人表達個人情感和品德的重要手段。這些藝術形式在中國文化中占據(jù)了極其重要的位置?？婆e制度：科舉制度的實施進一步推動了儒學和文學的發(fā)展?？荚噧?nèi)容主要集中在儒家經(jīng)典和詩文創(chuàng)作上。近現(xiàn)代，五四運動：20世紀初的五四運動，標志著中國人文學科的現(xiàn)代轉(zhuǎn)型。西方科學、民主和人文主義思想開始影響中國。文學和藝術的現(xiàn)代化：現(xiàn)代文學、戲劇、繪畫等開始吸收西方的元素，形成了獨特的現(xiàn)代表達方式。當代，跨學科發(fā)展：當代中國的人文學科開始融入更多跨學科的元素，如社會學、心理學等。全球視角：隨著中國在全球化中的地位提升，中國的人文學科也開始更多地與國際學術對話和交流。
概念表述的特殊性。道德與政治的融合：中國古代的人文學科強調(diào)道德修養(yǎng)與政治實踐的結合，這與西方更偏重理性和科學研究的傳統(tǒng)不同。文人的全才觀：中國古代文人文化強調(diào)詩書畫全才，將文學藝術與個人品德和社會責任緊密聯(lián)系起來。實用主義傳統(tǒng)：中國人文學科歷史上往往強調(diào)實用主義，尤其是與治國理政相關的知識?？偟膩碚f，中國人文學科的發(fā)展融合了哲學、文學、藝術和道德教育，形成了獨特的文化傳統(tǒng)和學術體系。
筆者點評：在提問有關中國人文學科的歷史話語和現(xiàn)實命題時，筆者最大的擔心是大模型研究團隊對中國歷史文化的不熟悉、文化隔膜或者重視不夠，這是近代以來根深蒂固的西方中心主義的歷史慣性所致的常見弊病，但GPT-4的回答似乎還可以過關。在論述中國人文學科的歷史話語時，GPT-4談到了儒道法、“六藝”、詩書畫，還提及了科舉制度的推動意義。及至近代，五四運動與來自西學的影響，現(xiàn)代文學如何融匯中西，跨學科和全球視角如何導致中國人文學科學術話語的西方化，甚至話語上的失語癥現(xiàn)象，等等，都在其視野范圍。GPT-4論及的中國人文學科概念表述上的歷史和現(xiàn)實獨特性，譬如過于道德化和政治化的遣詞造句和人文話語表達上的實用主義，以及將文學、藝術、詩學的成就“與個人品德和社會責任緊密聯(lián)系”，確實是中國人文學科的文化特征之一，完全無目的性，純粹形而上或者純審美的人文主義在中國語境中確實是難以想象的。當然，在我國這一歷史上科學技術的理論倡導和話語邏輯表述并不發(fā)達的文化地域，人文學科的范疇不僅超出了西學所謂語文學和文史哲的范疇，覆蓋整個社會科學，而且在“修身齊家治國平天下”的儒家文化理念的長期熏陶下，人文始終離不開與“治國理政”的關聯(lián)，使得中國的歷史人文學大大超出歐美人文學的基本學科范疇，成為以儒道釋以及四書五經(jīng)等文史經(jīng)典為核心文本的普遍的國家意識形態(tài)的文化表述。然而，對于這些，GPT-4并未提及。當然，考慮類似ChatGPT這種人工智能應用的產(chǎn)生語境、歷史文化生成基礎和使用人群的期待視野，又鑒于目前ChatGPT只擁有有限比例的漢語文化語料數(shù)據(jù)（據(jù)說不到5%），讓其彌補和生發(fā)中國人文學科相關命題確實是“強人所難”?；贕PT-4對本問題的回答，有必要且重要的是讓其談一下人文學科和社會科學的關系。
人文學科與社會科學的異同
問題：也許你可以談一談人文學科與社會科學的異同吧？
GPT-4：人文學科（Humanities）和社會科學（Social Sciences）都是研究人類行為和社會的學科，但它們在研究方法、研究重點和理論框架等方面存在顯著差異。
相似之處：1.研究對象：兩者都關注人類社會、文化和行為。2.跨學科性：人文學科和社會科學都傾向于跨學科研究，涉及廣泛的學術領域和方法。3.社會影響：它們對理解社會現(xiàn)象、歷史發(fā)展和文化差異有重要貢獻，對社會政策和公共生活有深遠影響。
不同之處：1.研究方法：人文學科：更側(cè)重于解釋和批判性分析，強調(diào)文本解讀、歷史背景分析和理論批判。常用方法包括文本分析、歷史研究和比較研究。社會科學：更傾向于使用定量方法和科學研究方法，如統(tǒng)計分析、實驗設計和調(diào)查研究。2.研究重點：人文學科：關注個體和文化的獨特性，重視文化、歷史和語言的深度解讀。關注藝術、文學、哲學等領域。社會科學：重視社會現(xiàn)象的普遍規(guī)律，關注群體行為、社會結構和社會關系。包括經(jīng)濟學、政治學、社會學等領域。3.理論框架：人文學科：更多探討抽象的概念和理論，如道德哲學、審美理論、批判理論等。社會科學：側(cè)重于建立可測試和量化的理論模型，關注經(jīng)驗數(shù)據(jù)的分析和解釋。4.目的和應用：人文學科：旨在提高個體對人類經(jīng)驗和文化遺產(chǎn)的理解，強調(diào)個人的自我實現(xiàn)和批判性思維。社會科學：旨在理解和解決社會問題，提供政策建議，促進社會福祉。
小結：盡管人文學科和社會科學在方法和焦點上有所不同，但兩者都是理解復雜的人類社會和文化現(xiàn)象不可或缺的部分。它們相互補充，共同構成了對人類生活的全面理解。
筆者點評：涉及人文學科與社會科學的異同這一話題，GPT-4對差異的解說有條有理，系統(tǒng)地列出了兩者在研究方法、研究重點、理論框架和目的應用方面的基本差異，但對相似之處的總結卻很不到位。GPT-4指出，人文學科和社會科學都“關注人類社會、文化和行為”，但更全面深入的解釋應是二者均以人所置身其中的社會、歷史、全部社會關系、文化傳統(tǒng)和現(xiàn)實狀況作為研究對象。再者，GPT-4總結跨學科研究是人文學科與社會科學的相似處，委實是牽強附會。在筆者的問題框架下，GPT-4似乎熱衷提及“跨學科”，不知是不是所謂答題模板“萬金油”。但不可否認，GPT-4確實較有邏輯地回答了問題，并且在最后予以小結，即“兩者都是理解復雜的人類社會和文化現(xiàn)象不可或缺的部分”，“相互補充，共同構成了對人類生活的全面理解”，這也不無道理，較為準確地概括了這兩類具有相似性的學科，畢竟當前國內(nèi)院校和學界經(jīng)常將兩者合并，稱為“人文社會科學”。我們完全可以進一步預測，無需多長時間，當ChatGPT的專業(yè)性學科場景應用成為普遍的文化生態(tài)之后，每個使用者都相當于擁有成百上千的學科導師、研究助手和智能數(shù)據(jù)庫的支持，研究工作的效率有可能獲得指數(shù)級的增長。這對于人文學科的學科史和文獻史研究而言，殊為有利。
生成式人工智能的突破性發(fā)展及其對人文學科的影響
問題：我問你的問題，其實說的就是你的問題。那么你說說，生成式人工智能近期的突破性發(fā)展，例如ChatGPT、Gemini、文心一言等，以及這些大模型基礎上的各種人文學應用，譬如有關數(shù)據(jù)采集、翻譯學科、語言學、文學和圖形圖像視頻生成呈現(xiàn)的APP等，它們是否已經(jīng)對人文學科的發(fā)展構成了重大影響？
GPT-4：生成式人工智能（AI Generated Content, AIGC），例如ChatGPT、Gemini、Midjourney、文心一言等，確實開始對人文學科產(chǎn)生重要影響。這些技術的發(fā)展對人文學科的影響可以從幾個方面來看：1.研究方法和工具，包括數(shù)據(jù)分析：AI可以處理大量的文本和數(shù)據(jù)，為文學、歷史、語言學等領域提供新的分析工具。語言模型：例如ChatGPT這樣的模型可以幫助研究語言使用、語言發(fā)展等，為語言學提供新視角。文本生成與解析：AI在文本生成和解析方面的應用，為文學創(chuàng)作和文本批評提供了新工具。2.教育與學習，包括教學輔助：AI可以作為教學輔助工具，幫助學生學習語言、歷史、哲學等人文學科。定制化學習：AI技術可以根據(jù)學生的學習進度和興趣定制化學習內(nèi)容。3.創(chuàng)作與藝術，包括藝術創(chuàng)作：在音樂、文學、視覺藝術等領域，AI已經(jīng)被用來創(chuàng)造新作品，推動創(chuàng)意表達的新方式。文學作品：AI生成的文學作品和詩歌等正在探索語言和敘事的新邊界。4.文化研究，例如文化分析：AI能夠分析和理解不同文化背景下的內(nèi)容，為文化研究提供新的視角。5.倫理和哲學的探討，例如人工智能倫理：AI的發(fā)展也引發(fā)了關于機器倫理、人機關系、意識和人工智能責任等哲學討論。6.學術研究的范式變化，例如跨學科研究：AI的使用促進了人文學科與科學技術領域的交叉融合。7.帶來新的問題、挑戰(zhàn)和批評，例如：原創(chuàng)性和著作權問題：AI生成的內(nèi)容引發(fā)了關于原創(chuàng)性和著作權的討論。質(zhì)量和準確性問題：AI生成的內(nèi)容可能存在質(zhì)量不一、準確性有限的問題。對人類角色的影響：AI在創(chuàng)作和研究中的作用引發(fā)了關于人類在藝術和學術中角色的思考。
總的來說，生成式人工智能在人文學科領域提供了新的工具和方法，但也帶來了一系列的倫理、法律和質(zhì)量挑戰(zhàn)。它們對人文學科的影響是復雜且多面的，需要持續(xù)的觀察和研究。
筆者點評：筆者非常認同GPT-4的這一回答。其幾乎系統(tǒng)涵蓋了所有人工智能，尤其是2022年以來以CharGPT為代表的生成式人工智能對人文學科已經(jīng)產(chǎn)生和正在產(chǎn)生的影響，概括之系統(tǒng)和全面，至少超出了筆者這樣一個自以為對科技人文跨學科研究有多年心得的所謂學者的關注范圍。當我們開始思考“人工智能迭代發(fā)展與人文學科的未來發(fā)展”這一宏闊主題的時候，要想概括、分析、總結和預測這一對象的未來趨勢，以目前的觀察和嘗試，僅是關在書齋中閱讀思考很顯然已經(jīng)遠遠不夠，而依賴海量的訓練數(shù)據(jù)和大規(guī)模服務器的算力支持不斷迭代的人工智能，無疑可以在未來趨勢性判斷的相關研究中發(fā)揮巨大作用。在當前這個科技與人文相互交融、難分難解的時代，我們亟需突破自身學科的藩籬，擁抱人工智能，學習、探索這一可能決定未來人文學科發(fā)展前途的創(chuàng)新性科技的方方面面，學會以其為助力，與其一起前行。只有這樣才有可能找到比較接近人文學科未來發(fā)展實際狀況和能力空間的答案。
問題：你能否具體地說一說生成式人工智能對人文學科的下列分支學科研究的影響？也就是你前面說的語言學、翻譯學、文學、歷史學、哲學、藝術史、宗教學和文化研究等。請盡量說得簡要些。
GPT-4：生成式人工智能（AIGC）對各個人文學科各領域的影響是深遠且多樣的。下面詳細探討它對語言學、翻譯學、文學、歷史學、哲學、藝術史、宗教學和文化研究的具體影響：1.語言學，語料庫分析：AI可以處理和分析大量語言數(shù)據(jù)，幫助語言學家研究語言變化、方言差異和語言模式。語言模型：AI語言模型（如ChatGPT系列）在語言生成和理解方面的能力，為理解人類語言的復雜性提供了新工具。2.翻譯學，機器翻譯：AI在機器翻譯領域的應用極大提高了翻譯效率和質(zhì)量，推動了翻譯學的發(fā)展?？缥幕涣鳎篈I翻譯工具促進了不同語言和文化之間的交流，為翻譯學的跨文化研究提供了新的視角。3.文學，文本分析：AI能夠分析大量文學作品，揭示文學風格、主題和敘事結構的模式。創(chuàng)作輔助：AI生成的文學作品可以作為創(chuàng)作工具，幫助作家探索新的敘事方式和創(chuàng)意。4.歷史學，歷史資料處理：AI可以處理大量的歷史文獻和檔案，輔助歷史學家的數(shù)據(jù)挖掘和事件重建。時間線分析：AI工具能夠追蹤和分析歷史事件的時間線和聯(lián)系。5.哲學，倫理和哲學問題：AI的發(fā)展引發(fā)了關于機器倫理、意識、自由意志等哲學問題的討論。哲學研究方法：AI可以輔助分析哲學文獻，提供邏輯分析和論證的工具。6.藝術史，圖像分析：AI可以識別和分析藝術作品的風格、技巧和歷史背景。藝術鑒賞：AI工具能夠輔助藝術史學家的藝術作品鑒賞和分類。7.宗教學，宗教文本分析：AI能夠分析宗教文本，揭示文本中的主題、信仰體系和歷史背景。信仰模式識別：AI工具可以幫助研究不同宗教和信仰群體的行為模式和信仰傳播。8.文化研究，文化模式分析：AI工具能夠分析不同文化的表現(xiàn)形式，如語言、藝術、習俗等。社會影響評估：AI可以評估特定文化現(xiàn)象對社會的影響，譬如媒體內(nèi)容的傳播和接受。
結論：生成式人工智能提供了新的研究工具和方法，使人文學科研究者能夠以前所未有的方式處理和分析數(shù)據(jù)。它不僅加速了研究過程，還開辟了新的研究領域和視角。然而，AI在人文學科中的應用也引發(fā)了對數(shù)據(jù)質(zhì)量、解釋權威和倫理問題的討論。因此，AI工具在人文學科中的使用需要謹慎，同時要與傳統(tǒng)的人文方法相結合。
筆者點評：GPT-4對這一問題的回答與上一個問題的回答有部分重合，可能是由于筆者要求其盡可能簡要，所以其對8個人文學科分支的研究影響的論述都是點到為止。如果提問設計給出的要點、關鍵詞和論述邏輯路徑的指引更細化和豐富，ChatGPT的回答應該也會更加準確和全面。
不過，其回答給筆者的一個重要啟發(fā)是，到目前為止，ChatGPT始終只是一個只會按照人類提問者的要求回答問題的智能系統(tǒng)，縱然經(jīng)歷了千萬億的參數(shù)訓練，有超過無數(shù)世界級圖書館、博物館、數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)整理和儲存，涵蓋了人類的大多數(shù)語言、文明、文化和學科專業(yè)的知識庫容，但始終不會主動說話、主動提問、主動挑選和訓練對象。那么，作為提問者的人類就面臨一系列重要挑戰(zhàn)，即面對ChatGPT要問什么？怎么問？問到何種水準和深度，等等。如果說ChatGPT在不斷迭代過程中將可能會涵蓋和掌握人類文明的所有知識，那么人類如何從其處提取既有知識，組合建構新的知識結構，借助其繼承再造新的知識系統(tǒng)，就會成為人工智能時代人類新的專業(yè)要求和人文學科的方向。在此背景下，人文學者根本不可能因ChatGPT而一勞永逸，而是將被要求學習更多的新知識、新技能。更甚者，也許如何向類似ChatGPT這樣的人工智能系統(tǒng)提問，本身就可能成為一門新課程。如此展開思考，則更多新的挑戰(zhàn)將接踵而來。
應用實例：以ChatGPT和人類學者對魯迅文學的研究為例
問題：假定我要利用生成式人工智能來支持一項關于魯迅的文學研究，您能提綱挈領式提示一些可能的研究幫助嗎？
GPT-4：生成式人工智能（AI），如ChatGPT系列模型，在魯迅文學研究領域中的應用可以提供諸多幫助和提升。以下是一些具體的應用示例：1.文本分析和語料庫構建，AI可以根據(jù)你的要求，快速全面的展開所有魯迅作品的文本分析，AI可以分析魯迅全集，包括小說、散文、論文等，快速提取主題、風格、敘事技巧等特點。不止這些。還有語料庫構建：利用AI構建魯迅作品和相關批評的語料庫，方便研究者進行深入的文本挖掘和比較研究。2.風格和主題探索，風格模仿與分析：AI模型可以模仿魯迅的寫作風格，進行模擬寫作，幫助研究者理解其獨特的文學表達方式。主題發(fā)現(xiàn)：AI可以識別魯迅作品中反復出現(xiàn)的主題和觀點，揭示其思想的核心和演變。3.歷史和文化背景研究。背景整合：AI可以幫助整合魯迅時代的歷史和文化背景資料，提供更全面的研究視角。社會影響分析：利用AI分析魯迅作品對其時代以及后世的社會影響和文化意義。4.跨文化比較研究，譬如國際視角：AI可以幫助比較魯迅作品與其他國家文學作品之間的相似性和差異性，促進跨文化理解。5.教學和普及，教學輔助：AI可以作為教學工具，幫助學生理解魯迅的文學作品和其背后的歷史文化背景。普及推廣：AI生成的內(nèi)容可以用于普及魯迅的思想，吸引更多人對魯迅文學的興趣。6.新視角和創(chuàng)新研究。新視角發(fā)掘：AI的深度學習和模式識別能力可能發(fā)掘出傳統(tǒng)研究中未注意到的視角。創(chuàng)新研究方法：AI的應用鼓勵采用更創(chuàng)新的研究方法，如基于大數(shù)據(jù)的文學分析。
結論：盡管AI在魯迅研究中的應用具有巨大潛力，但也需要注意數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型偏見和解釋深度等問題。AI工具應被視為輔助人類研究者的手段，而非替代者，結合傳統(tǒng)的文學研究方法，以確保研究的深度和質(zhì)量。
筆者點評：筆者要求GPT-4給予“提綱挈領式提示”，其對于研究方法、學術論文架構的建議和支持，非常適合初入門的研究者。以現(xiàn)在看，GPT-4在資料匯集、背景展開、研究前史梳理、文本分析、風格主題探討和跨文化比較等方面，對人類研究者都有很大的幫助。但如果研究構想和論著規(guī)劃更具創(chuàng)意、更系統(tǒng)具體全面，則ChatGPT可給予的支持就不好預測了。GPT-4提醒，在技術上“要注意數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型偏見和解釋深度等問題”，且“AI工具應被視為輔助人類研究者的手段，而非替代者，結合傳統(tǒng)的文學研究方法，以確保研究的深度和質(zhì)量”。如此的理性、周詳和包容，似乎是在以仰望的視角體察人類研究者。這個AI研究者實在可以被視為人間魯迅研究的同道，而不是需要時時提防的異類，甚至將其當作機器學術指導也不為過。GPT-4對自己目前的本領是有“自知之明”的，而其未來的能力提升也可說是不可限量的。
問題：請區(qū)別分析生成式人工智能的魯迅文學研究與一般學者的魯迅文學研究之間的優(yōu)勢和局限。
GPT-4：生成式人工智能（如GPT等）和傳統(tǒng)學者在魯迅文學研究中的應用存在顯著差異，各自具有不同的優(yōu)勢和局限。以下是對這兩種研究方法的區(qū)別分析，以及各自的利弊。
生成式人工智能的魯迅文學研究，優(yōu)勢：1.大規(guī)模數(shù)據(jù)處理：AI能夠快速處理和分析大量文本，適合進行廣泛的文本挖掘和模式識別。2.風格和主題識別：AI可以有效識別魯迅作品中的風格和主題，提供量化的分析。3.多語言處理能力：AI在處理和比較不同語言的文本方面具有優(yōu)勢，有助于跨文化研究。4.新視角生成：AI可能發(fā)掘出傳統(tǒng)方法未曾注意到的新視角或關聯(lián)。局限：1.深度和復雜性理解有限：AI可能缺乏對文學作品深層次意義和文化背景的充分理解。2.原創(chuàng)性和批判性思維：AI生成的分析可能缺乏原創(chuàng)性和深度批判性思維。3.數(shù)據(jù)質(zhì)量和偏見問題：AI分析的準確性受限于訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性。
傳統(tǒng)學者的魯迅文學研究，優(yōu)勢：1.深度理解和批判性思維：學者能夠深入理解文學作品的復雜性和多樣性，運用批判性思維進行分析。2.文化和歷史背景：學者能夠結合豐富的歷史和文化背景知識，提供更全面的解讀。3.原創(chuàng)性見解：學者的研究通常具有較高的原創(chuàng)性和獨到的見解。局限：1.數(shù)據(jù)處理能力有限：相比AI，個人學者在處理大量數(shù)據(jù)方面可能有限制。2.時間和資源消耗：傳統(tǒng)研究方法通常更耗時和資源密集。3.主觀性和偏見：學者的研究可能受到個人偏好和主觀性的影響。
結論：生成式人工智能和傳統(tǒng)學者在魯迅文學研究中各有優(yōu)勢和局限。AI適合于快速、大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和模式識別，但可能缺乏深度理解和原創(chuàng)性。傳統(tǒng)學者的研究在深度、批判性思維和文化背景理解方面更為出色，但在數(shù)據(jù)處理能力上有限。最理想的情況是結合這兩種方法，利用AI的數(shù)據(jù)處理能力和學者的深度理解共同推進魯迅文學研究。
筆者點評：這個回答是比較客觀的，在GPT-4看來（借助數(shù)千億級別的參數(shù)和現(xiàn)行智能網(wǎng)絡能夠窮盡的大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練的結果），傳統(tǒng)學者的研究與AI的研究具有很大的互補性，其共同作用的結果應該主要還是對相關對象研究的深化和提升。任何技術進步和新工具的出現(xiàn)，都往往是利弊相間的，在利用AI“利”的同時，我們又不得不對飛速迭代的AI介入人文學科研究后已經(jīng)產(chǎn)生和可能產(chǎn)生的負面影響和潛在危害有所了解，思考化解的路徑和方案。
人工智能對人文學科研究的挑戰(zhàn)
問題：請稍加仔細地嘗試分析GPT等大語言模型的出現(xiàn)和應用對人文學科研究可能會帶來的負面影響和潛在危害。
GPT-4：大型語言模型如GPT的出現(xiàn)和運用，對人文學科的研究的確帶來和可能會帶來一些負面影響和潛在危害，這些影響主要體現(xiàn)在以下幾個方面：1.數(shù)據(jù)質(zhì)量和偏見。偏見和誤導：由于大型語言模型通常是基于現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)訓練的，這些數(shù)據(jù)可能包含偏見、錯誤信息和過時的觀點。這種偏見可能被模型學習并反映在其輸出中。內(nèi)容可靠性：模型生成的內(nèi)容可能存在準確性問題，特別是在處理復雜的人文學科主題時。2.原創(chuàng)性和智力產(chǎn)權。剽竊和原創(chuàng)性問題：GPT等模型能夠生成類似于現(xiàn)有作品的內(nèi)容，可能引起剽竊和原創(chuàng)性爭議。著作權問題：模型生成的內(nèi)容涉及智力產(chǎn)權權益歸屬問題，可能導致法律和道德上的爭議。3.學術誠信。依賴問題：學生和研究人員可能過度依賴AI工具，減弱了自身的研究和批判性思維能力。學術不端：AI工具的使用可能導致學術不端行為，如未經(jīng)適當引用或申明就使用AI生成的內(nèi)容。4.研究深度和多樣性。研究深度：過度依賴語言模型可能限制研究人員探索主題的深度和復雜性。思想多樣性：AI模型可能導致學術思想和研究方法的同質(zhì)化。5.批判性思維。思維慣性：過分依賴模型生成的答案可能導致人們在解決問題時缺乏創(chuàng)造性和批判性思維。6.職業(yè)道德和責任。道德和責任：在使用AI模型進行人文學科研究時，定義模型的使用范圍、數(shù)據(jù)處理方式和倫理責任是一個挑戰(zhàn)。7.人機關系。人類角色：AI在人文學科的廣泛應用可能導致對人類研究者角色和價值的重新考慮。
結論：大型語言模型如GPT在人文學科研究中的應用需要謹慎，必須意識到這些工具的局限性和潛在風險。同時，研究人員和學生應被教育如何正確地使用這些工具，并在使用時保持批判性和倫理意識。最終，這些工具應被視為輔助人類研究者的手段，而不是替代者。
筆者點評：雖然GPT-4還不成熟，但作為已經(jīng)接近通用人工智能（AGI）的重大技術突破，除了不會主動提問之外，已經(jīng)初步具有了數(shù)據(jù)處理意義上的看、聽、說、讀、寫、算、編程和圖形圖像語言視頻交互生成的多種能力，這是人類技術革新歷史上從未有過的進步。技術與文明、技術與人文、技術與人之間的一些曾經(jīng)涇渭分明的關系，在通用人工智能面前開始變得模糊起來。對于AI超大規(guī)模的參數(shù)訓練和數(shù)據(jù)儲量，超越一般人類智能和經(jīng)驗預期的新敘述、新觀點涌流，始終存在于黑箱中未知的可能智能技術能力爆發(fā)等，ChatGPT自身也已經(jīng)有所感知。當然這也是ChatGPT等大模型的創(chuàng)造者賦予其的能力。同時，ChatGPT對其自身可能帶來的社會各領域的顛覆性變化已有論斷，并通過自己的陳述提出警示。一段時間以來，關于AI倫理和道德的考量，也是政府、教育部門和學界都在積極關注、研究，并嘗試規(guī)范和管理的重要方面。同樣，當生成式人工智能不可避免地介入人文學科的研究領域后，伴隨而來的局限性和潛在風險，也要成為學界考量和提出規(guī)范管控的重要事項，而且越早開展越好。但是，學界也絕不應該因噎廢食，拒AI于門外。當前人文學科尤其需要跨越自己學科的壁壘，在跨界互動中尋找新的發(fā)展提升路徑。
來自人工智能的預測：人工智能給人文學科帶來的發(fā)展契機與可能未來
問題1：請試分析，隨著生成式人工智能的快速迭代與AGI的可能成熟，有可能給人文學科的未來發(fā)展帶來什么新的契機和突破性認知？
GPT-4：隨著生成式人工智能（如GPT等）的快速迭代和人工通用智能（AGI）的成熟，人文學科可能會經(jīng)歷重大的變革和突破。以下是一些潛在的新發(fā)展和突破性認知：1.新的研究工具和方法。大數(shù)據(jù)分析：AI能夠處理和分析大量文本和數(shù)據(jù)，為語言學、歷史學、文學等領域提供新的研究工具。模式識別：AI在識別復雜模式方面的能力將有助于揭示人文學科數(shù)據(jù)中的隱含關系和趨勢。2.跨學科研究的加強：科技與人文的融合：AI的發(fā)展將促進科技與人文的深度融合，帶來新的跨學科研究領域。新學科的出現(xiàn)：可能出現(xiàn)全新的學科領域，如AI倫理學、數(shù)字人文學等。3.易訪問性：AI工具的普及將使得先進的研究方法更加易于訪問，降低學術研究的門檻。全球協(xié)作：AI將促進全球范圍內(nèi)的學術協(xié)作，使得不同地區(qū)和背景的研究人員能夠更容易地共享知識和資源。4.提高研究效率和質(zhì)量。自動化分析：AI可以自動化許多研究任務，如文獻回顧、數(shù)據(jù)收集和初步分析，提高研究效率。深度洞察：AI的高級分析能力可能帶來對人文學科主題更深入的認識。5.新的教學方式。個性化學習：AI能夠提供個性化的教學內(nèi)容和方法，根據(jù)學生的學習進度和興趣調(diào)整教學計劃。互動學習工具：AI可以作為互動學習工具，提高教育的吸引力和效果。6.倫理和哲學的深入討論。倫理和責任：AI在人文學科中的應用將引發(fā)對倫理、責任和人類角色的深入討論。認知模型的探索：AI對人類認知過程的模擬將推動哲學和心理學的新發(fā)展。7.文化和社會研究的新視角。文化模式分析：AI的模式識別能力將揭示文化現(xiàn)象和社會變遷的新模式。社會動態(tài)的實時分析：AI將使我們能夠?qū)崟r分析和理解社會動態(tài)和文化趨勢。
結論：雖然生成式人工智能和AGI的發(fā)展為人文學科帶來了巨大的潛力，但同時也伴隨著挑戰(zhàn)，特別是在倫理、偏見和數(shù)據(jù)質(zhì)量方面。未來，人文學科的研究將需要在利用這些新技術的同時，也關注它們所帶來的復雜性和潛在風險。
問題2：請不妨再具體詳細預測一下生成式人工智能迭代十余年以后，譬如2035年，人文學科主要分支的未來將可能如何發(fā)展？
GPT-4：預測生成式人工智能在未來十年的迭代后對人文學科各分支的可能影響，需要考慮AI技術的發(fā)展趨勢以及人文學科的特點。以下是一些合理的預測：1.語言學。自然語言處理的突破：AI技術將進一步提高對自然語言的處理能力，特別是在理解和生成各種語言和方言方面。語言變遷研究：AI將能更有效地追蹤和分析語言的演變過程，包括方言和俚語的發(fā)展。2.文學。文本分析的深度化：AI將能夠更深入地分析文本結構、風格和主題，甚至能夠模擬不同作家的寫作風格。創(chuàng)作工具的革新：AI將作為一種新的創(chuàng)作工具被廣泛應用，幫助作家和詩人探索新的文學形式和敘事方法。3.歷史學。歷史場景的重建和模擬：利用AI對歷史事件和社會變遷進行更精確的重建和模擬，提供不同歷史假設的可視化。數(shù)字檔案館：AI將幫助構建更全面的數(shù)字檔案館，使得歷史文獻的檢索和分析更加高效。4.哲學。倫理學和哲學問題的探討：隨著AI的發(fā)展，將產(chǎn)生新的哲學和倫理問題，如人工智能的意識、自由意志和道德責任。邏輯和思想實驗：AI將用于進行復雜的邏輯分析和思想實驗，幫助哲學家探索復雜的哲學理論。5.藝術史。藝術作品分析：AI將能夠?qū)λ囆g作品進行更深入的視覺分析，識別風格、技術和歷史背景。藝術發(fā)展趨勢預測：AI可能用于預測藝術風格和流派的發(fā)展趨勢。6.宗教學。宗教文本分析：AI將更深入地分析宗教文本，探索不同宗教傳統(tǒng)和信仰體系之間的相互關系。信仰模式和傳播研究：利用AI分析信仰模式的演變和宗教觀念的傳播方式。7.文化研究?？缥幕容^研究：AI將有助于進行更深入的跨文化比較研究，理解不同文化之間的相似性和差異。社會動態(tài)分析：AI能夠?qū)崟r分析社會動態(tài)和文化趨勢，提供對社會變化的深入見解。
總結：未來十年，生成式人工智能的發(fā)展可能將人文學科推向一個新的階段，特別是在數(shù)據(jù)處理和分析能力上的提升將為人文研究帶來革命性的變化。然而，這種技術的發(fā)展也伴隨著倫理和道德的挑戰(zhàn)，特別是在保證研究的客觀性和深度上。人文學科的未來將更多地依賴于人工智能和傳統(tǒng)研究方法的有效結合。
筆者點評：以上兩個問題，一個是對未來人工智能發(fā)展環(huán)境下人文學科未來發(fā)展的總體判斷，一個是預測2035年前后人文學科各主要分支的可能發(fā)展。作為前提，GPT-4強調(diào)，這都得依賴AI迭代的速率和通用人工智能所能達到的技術高度。但不管怎么樣，即使是按照目前的進展速度，AI對人文學科的整體和各個分支的影響肯定都是巨大的，即“人文學科可能會經(jīng)歷重大的變革和突破”，譬如“揭示人文學科數(shù)據(jù)中的隱含關系和趨勢”，“促進科技與人文的深度融合”，創(chuàng)造“全新的學科領域，如AI倫理學、數(shù)字人文學”。同時AI肯定有能力自動化完成許多人文學術研究，譬如“文獻回顧、數(shù)據(jù)收集和初步分析”，對“人文學科主題做更深入的認識”，又或者，根據(jù)對作家創(chuàng)作和所處環(huán)境的強大數(shù)據(jù)把握，可視化地逆向重建文學創(chuàng)作的過程歷史場景。AI無疑具有強大的“自然語言處理能力”，可以模擬和生成各種語言并實現(xiàn)智能化自由轉(zhuǎn)換，未來翻譯學科將如何顛覆性變遷可想而知。我們在AI支持下，將能夠模擬性地重建歷史事件的虛擬真實場景，并且對其進行可視化研究，甚至催生關于歷史、文學、藝術甚至哲學歷史事實場景的可視化高仿真模擬重建和研究，催生相關的全新智能人文學科。人類甚至可能嘗試展開可視化、場景化、進程化的邏輯和思想實驗。當然，機器寫作大概率也可以精確模擬任何知名作家的寫作風格，進而還能自主嘗試新的文學類型和寫作方法，生產(chǎn)出受讀者歡迎的新的類型化機器文學作品。
一言以蔽之，未來新的AI迭代和顛覆性技術突破，必定會“將人文學科推向一個新的階段”。即使是目前的人工智能的爆發(fā)進展，對于人文學科而言更多的也是機會，是人文學科從現(xiàn)有理工醫(yī)商文的學科差序和中心邊緣固化格局中突圍的歷史機遇。借助AI的“智能快車”，人文學科有可能破除人們所詬病的非科學、非技術、非定量的魔咒，進而釋放在批判性思維、思想創(chuàng)新和知識建構方面的巨大文化生產(chǎn)力，成為智能時代的新學科建構。筆者始終認為，只要一觀技術文明的關系歷史，就可以作出基本判斷，即技術是推動文明和文化發(fā)展的基礎動力，也是推動人文學科發(fā)展和新生的內(nèi)在動力。個體的人類研究者，可能在人工智能時代失去對于資料信息、學術史和學科史的守護和掌控權，不再是浩如煙海的人類學術庫存的守護者，但卻有可能成為更強有力的人文創(chuàng)新者和原創(chuàng)思想的開拓先鋒。
結語
今天，人類社會已經(jīng)發(fā)展到了一個重要的歷史關口。作為上述對話的總結性展開，關于人工智能與人文學科的未來發(fā)展可能，筆者的總體判斷是：盡管到目前為止，對飛速發(fā)展的人工智能，尤其是生成式人工智能或通用人工智能，可能給人類社會生產(chǎn)、生活等帶來的突破性發(fā)展契機和影響，一時難以準確預期，但是，面對新型人工智能以及量子科學、生物科學、材料科學等的現(xiàn)狀和可以預期的未來的重大顛覆性突破，人文學科與其他眾多學科，甚至整個學科、學術體系都已經(jīng)處在一次大變革的前夜。只需觀察2023年全社會對ChatGPT的反響和剛剛上線的0penAI商店一年內(nèi)出現(xiàn)的幾百萬驚人的應用APP，只要想到生成式人工智能已經(jīng)具有的看、聽、說、讀、寫、算和編程能力，就已可以預見人工智能的巨大影響。具體到人文學科的發(fā)展，GPT-4自己也一再強調(diào)，人文學科的研究需要在利用人工智能新技術的同時，關注其所帶來的復雜性和潛在風險。
首先，人工智能很可能會引發(fā)我們關于人文學科的學科概念的整體性改變。從本文的寫作模式和結構過程可知，人工智能在文本的生產(chǎn)過程中已經(jīng)是在以一個相對自主的對話作者和文本創(chuàng)作者參與課題研究和論文形成過程。作為所謂“另一個作者”，人工智能已經(jīng)使得傳統(tǒng)文學研究中關于文化生產(chǎn)主體、生產(chǎn)方式以及成果呈現(xiàn)模式發(fā)生重大改變。人工智能所帶來的新的人文生產(chǎn)主體（人工智能作為非生物作者）、新的人文生產(chǎn)方式（人機交互對話與機器智能生成）、新的人文成果，即文本的形成和呈現(xiàn)模式（非時間性寫作、文本瞬間呈現(xiàn)，等等），意味著某種具有本體論意義的、新的人文學研究范式和學科結構正在形成。一些新的學科領域，譬如計算人文學、人文計算學、過程倫理研究、數(shù)據(jù)價值社會學理論、機器寫作理論研究、歷史事件的建模和仿真學科等，將開始陸續(xù)成為人文學科的重要組成部分。抓住機遇，人文學科的研究者將會有眾多在學科深度和廣度上開拓的可能，這也將成為這個智能時代不可或缺的內(nèi)在需求。
其次，人文學的研究范式和方法陸續(xù)發(fā)生重要變化。譬如，此前幾乎所有人文學科研究均與自然科學以及技術科學呈現(xiàn)若即若離的松散關系，而走進人工智能時代，情況截然不同。人工智能作為一種“機器智能”，在某種程度上早已超越了科學技術傳統(tǒng)的、被動的工具屬性，一躍成為具有某種主動性和自主性的新興技術。人工智能在人類的設計安排下所形成的仿人類特征已經(jīng)具有了某種人文生產(chǎn)的“自主性”，生產(chǎn)出了許多出乎人類預料的新人文產(chǎn)品，譬如機器翻譯作品、機器詩歌、機器小說、機器戲劇和機器文藝評論，等等。這就使得人工智能介入的文學和文化創(chuàng)造從一開始就不再被人所簡單控制和全盤把握，而是不可避免地內(nèi)生出許多跨越技術與人文二者界面的新的命題和意義?？梢哉f，這是自工業(yè)革命以來科學技術界所未曾預料過的局面，作為以這類現(xiàn)象為研究目標的人文學科，要想真正展開深入研究，不使用融入式的跨學科的方法幾乎是不可能的。這可能也部分回答了前面提問時，GPT-4總是提及跨學科的原因。同時，學術方法論的突破和創(chuàng)新，將會帶來關于人文學科的本體論認知的升華，這也十分值得關注和期待。
當然，鑒于目前人工智能技術進展中所遭遇的瓶頸，ChatGPT仍有許多暫不能跨越的技術門檻，譬如，受虛假數(shù)據(jù)訓練的影響，推理生產(chǎn)出幾乎就是機器幻覺的虛假文本，如果沒有人類學者的知識判斷和糾錯，這類文本很可能誤導讀者；ChatGPT缺乏自知性，只是被動的、被驅(qū)使的人文學術研究的參與方；其語言生成方式（機器推導邏輯）與人的語言生成方式（意識思維的語言呈現(xiàn)）在內(nèi)在機制上完全不同，所以不能自我反省和承擔責任。但是不可否認，人工智能的顛覆性發(fā)展具有巨大的潛在能量，將帶來難以估量的可能性。當然，眼下任何一種AI的進展突破，都是開發(fā)技術和掌握技術的人之所為，人工智能目前還未跳出人這一“如來佛”的手掌心，但是未來的通用人工智能將會如何發(fā)展卻很難準確預測，這也是世界各國政府、頭部公司和頂尖人工智能專家不斷探討和不時發(fā)出警示的問題所在。
作為人文學者，我們肯定不能對此掉以輕心，但是這也絕不是人文學科拒絕走進未來人工智能世界，并依托其助力、配合和共創(chuàng)而推進自身走向新發(fā)展階段的理由。人文學者有必要提醒自己，進入瞬息萬變的人工智能時代，必須走出封閉的學科自足感，去除對科技的拒斥心理，建立對技術的關注和學習意識，對人工智能日益增強的影響應存有時時放心不下的學術追問心態(tài)。我們對生成式人工智能的飛速發(fā)展有目共睹。2024年1月，AI Store的300萬應用剛剛上線，一款據(jù)說是千億美元賽道的應用AI Agent又將全球性大規(guī)模鋪開，更新的突破似乎已經(jīng)到來。人文學科以及幾乎所有其他學科大概都很難在此時代背景下從容應對。在技術與文明的交互關系模式上，如同經(jīng)濟基礎決定上層建筑一樣，人文學者不可能改變這一關系模式，而只能適應其規(guī)律。技術進步推動人文學科的迭代升級，似乎也大致符合人類文明誕生以來人文進化的歷史規(guī)律。
最后，我們不妨天馬行空地想象一下未來的AI人文世界。當前，大家都是面對電腦、平板或者手機等大大小小的屏幕與GPT對話，在鍵盤上敲擊碼字展開我們的論文寫作。然而，看看今天的技術發(fā)展，在可見的未來，這些工具很可能就會被智能眼鏡、柔性顯示皮膚、虛擬全息懸屏等媒介所替代。我們甚至大概率地可以隨時隨地用一個召之即來揮之即去、無處不在的人形數(shù)字機器人作為我們的工作助手和討論對話的對象。曾經(jīng)的研究空間如書房、圖書館和工作室恐怕不再是僅有汗牛充棟的書籍，而是元宇宙式的全仿真、全交互、聯(lián)通整個歷史隧道和人類文化空間的精神世界，人文創(chuàng)造和研究也許會逐步整合為一體，成為學術的自由王國。如果身處18世紀，這種想象就是科幻作家也難以做到，可是在今天這個人工智能以及量子科學、合成生物學、智能材料制造等飛速發(fā)展的年代，這很難說不是10年或者20年后的現(xiàn)實場景。筆者對此保有審慎的樂觀態(tài)度和預期。
（本文系深圳市人文社會科學重點研究基地“南方科技大學粵港澳大灣區(qū)科技人文與創(chuàng)新文化研究中心”研究成果）
Change and Innovation: Iterative Development of Artificial
Intelligence and the Future of the Humanities
Chen Yuehong
Abstract: The historical social changes brought about by the breakthrough development of artificial intelligence and the social landscape it presents, as well as the resulting innovations in humanities research methods, constitute a new context and an important starting point for discussing the future prospects of the humanities in China today. Based on the human-computer interactive Q&A and critical inquiry of the logically related issues of "the explosion of artificial intelligence and the future of the humanities", we can predict the breakthrough development of generative artificial intelligence and its impact on the humanities. It is likely that AI will lead to a major change in our conceptualization of humanities-related disciplines, as well as important changes in the paradigm of humanities research. This is both an opportunity and a challenge for us as we face the intelligent humanities world of the future.
Keywords: artificial intelligence, humanities, social sciences, ChatGPT
責 編∕桂 琰 美 編∕梁麗琛
