大牛证券北大清华教授对谈，人文学术如何与AI共舞？

在人文学科研究者需要耗费良久搜集资料、啃读大部头著作，苦心孤诣完成一篇论文时，AI往往只需几秒便能从浩瀚书海中去芜取精，输出一篇文质兼美，有理有据的文章——当下人工智能已渗透到文本阅读和写作等人文学科的基础训练中，甚至展示出人力所不能及的记忆力与“创造力”，令不少人文学科研究者感到焦虑与彷徨。“我身边就有些人文学者感到自己被AI‘打趴下了’。在这场深刻的技术革命中，资深学者也需要跟上年轻人的步伐，探索如何与AI共舞。”北京大学中文系教授陈平原说。

人文学者如何应对人工智能带来的创作危机？技术浪潮之下，人文学科如何重新审视其核心价值？未来的人文教育如何顺应AI时代的变革，培养具备跨学科素养的人才？近日在北京大学社会科学部、北京大学数字人文中心联合主办的“AI挑战下的人文学术”跨学科对谈上，陈平原、清华大学计算机科学与技术系教授孙茂松等学者就上述问题展开讨论。

人文学科自有其独立价值

活动前，陈平原尝试使用不同提示词让AI生成发言稿，并征集学生（其中不少已是高校教师）使用AI的感受。他们普遍承认“大语言模型作用不容小觑”：AI可帮助人文学者进行知识检索、整理文献，辅助阅读非核心文本，还能用于会议纪要、发言总结等学术行政工作，提高研究效率。

北京大学中文系教授陈平原。

早在ChatGPT、DeepSeek等人工智能产品问世前，由孙茂松领衔的清华大学跨学科团队就已开发“九歌”AI诗歌生成系统，能精准掌握押韵、平仄、对仗等规律，并根据主题生成一批质量尚可的格律诗，为创作者提供创新空间。他指出，大模型的“玄妙”在于当规模突破某个临界点后，其语言理解、生成、推理能力都会显著提升。这种“涌现”现象甚至让研发者感到意外。在大模型构建的数字空间中，词句被转化为向量，形成庞大的意义网络，在巨量排列组合下触发超乎人类想象的灵感。

清华大学计算机科学与技术系教授孙茂松。

无论是作为研究工具还是帮助启发新智，AI已无法被人文学术研究者忽视。但在技术乐观话语之下，学者们指出，当下的AI仍有其局限，比如引用信息鱼龙混杂甚至胡编乱造、文风模式化、无法主动突破数据的局限，生产真正创新的内容等。人类的创造力、价值判断、批判性思维和情感共鸣等人文学科的核心仍是当前AI无法真正理解和复制的。当AI对人们有问必答时，人们的疑问与“不知道”才能开拓新的智识边界。

“依靠算力的‘创造力’能否叫创造力？” 陈平原提到，“以往的人文学者需要‘上穷碧落下黄泉’，用手用脚找东西。如果没有了前期的寻寻觅觅，不再动手发掘史料，也不亲手触摸书籍，仅仅依靠AI提供的原材料作文章，是否还会有创造性的发现？”他认为AI对人文学科研究是“加法与乘法”，但不能替代或降维打击人文学科，人文学自有其独立价值，不能被简化为一项技术活动。“人文学术研究者要与AI共舞，在承认危机、适应变化的同时，坚守人文精神，保有人类的尊严与价值。”

人文学科也可以反向点拨科技，或对其起到价值约束的作用。正如陈平原提到，人文学中的语言学、逻辑学已经深深介入了人工智能的理论与实践，甚至成为其重要的支柱之一，孙茂松也指出，接下来人工智能可能会朝垂直领域纵深发展，人文学科在文化、历史和语言上的研究优势，可以推动“人机协同”和“跨学科合作”。“跨学科合作的关键在于技术透明化与人文深度结合。”孙茂松说，大模型的机理（如神经元激活路径）对研究者完全开放，这为人文学者分析语言机制提供了新视角。例如最新研究表明，人脑语言处理与大模型的预测机制可能存在相似性，人文学者如果拥有相关的计算思维，研究视野也会更加广阔，有关大模型机理的相关问题反而会在人文学科的领域收获更加精彩的答案。

清华大学中文系教授李飞跃表示，当平台与算法让我们陷入信息茧房和路径依赖，剥削个体隐私时，人文学科要有能力站到技术产业的对面，成为重要的批判和制衡力量，从伦理和法律层面设置“交通规则”和“信号灯”，为技术注入温度。“只要人还是意义的来源，人文的超越性就一直会在。”李飞跃说。

清华大学中文系教授李飞跃。

文科教育亟待变革

在技术浪潮的冲击之下，文科教育也亟待变革，过于看重知识和记忆力的传统教学方式显然已过时。陈平原此前撰文指出，文学教育的重心，应从具体知识的传授，转为提问、辨析、批判、重建。而在未来的人机竞争中，保持自我感动、独立思考与创新思维，更是重中之重。他提倡一种“为己之学”：“若问今后的文学教育，最要紧的是什么，我以为首先是感动自己、愉悦自己、充实自己。”只有保持独立思考的能力、让感受生发，让直觉与情感流淌，才能实现人工智能无法企及的表达与创造。

还有学者提出，在人工智能引发深刻变革的当下，人文学科教育还应该提升学生的数智素养和跨学科思维，学会合理利用人工智能辅助学术研究。孙茂松发现，国外许多计算机领域的顶尖人才往往有着横跨文理的学科背景，不少人在从事计算机研究前曾学习语言学、哲学等，这说明文理并非割裂，而是相互启发。在今天这个科技迅猛发展的时代，各学科之间的界限日益模糊，“当下的文科生也需要具备一定的理科素养。”

在不少高校，数字人文课程已应运而生。李飞跃认为，人工智能的出现，把人这一变量重新引入到科学研究中。随着脑机接口、情感计算的发展，人的听觉、视觉、触觉都在增强和重塑，变得可以被记录、被分析、被建模了。人就从最大的变量，转变成了一连串的参数。数字人文“将自然科学中严格、系统、明确的程序方法带到人文学科中，有助于解决那些迄今为止大多是以偶然的方式被处理的人文学科问题。” 北京大学计算机学院教授陈斌任教北京大学通识核心课“人工智能与计算思维”，该课程讲授数据科学与人工智能的核心知识，设8个不同主题的平行班，阐述人工智能在各学科领域应用的典型案例，使学生初步掌握人工智能在解决实际问题中的应用方法，培养学生的计算思维。在陈斌看来，计算机与大模型技术的发展，不仅拓宽了思维，还在改变人类心理与社会结构，带来更多人文学科需思考的问题。他认为人文学科的学生需具备提出问题、甄别信息、善用提示词的能力，才能确保AI成为助推学术进步的工具，而非阻碍人文学科深入发展的绊脚石。

北京大学计算机学院教授陈斌。