人工智能在社会科学研究中的应用 - 人工智能作为引领科技革命和产业变革的战略性技术，正深刻改变人类生产生活方式，并加速各领域科技创新突破 [1] - 大语言模型等生成式人工智能工具正以前所未有的速度改变社会生活，为社会科学研究提供新工具并丰富研究议题 [1] 人工智能重塑社会科学研究方法 - 大语言模型凭借自然语言与人类行为模拟能力，降低研究成本并拓展方法边界，成为可嵌入式研究辅助系统 [3] - 在文本分析方面，大语言模型在情感识别、立场判断等任务中准确率接近人工编码水平，优于传统关键词匹配方法 [3] - 在合成调查数据方面，大语言模型可模拟受访者生成低成本合成数据，填补传统调查缺失值并提升可控性 [4] - 在模拟人类互动方面，生成式人工智能提供低成本、高可控虚拟实验平台，例如斯坦福大学"虚拟小镇"项目展示集体行动自然生成机制 [5] 人工智能技术应用的挑战 - 大语言模型存在"黑箱"特征，缺乏透明度，对提示词敏感且输出不稳定，影响研究可复制性和可验证性 [6] - 模型持续迭代削弱结果再现性，需同步推进对输出一致性与可靠性的系统研究 [6] 人工智能拓展社会科学研究议题 - 人工智能治理成为公共政策核心议题，涉及制度设计、伦理边界、安全审查等研究 [8] - 人工智能作为通用技术，其部署对国际格局、社会结构、经济发展模式等产生深远影响，例如可能加剧技术弱国对强国的依赖 [9] - 大语言模型应用中暴露的社会偏见（如对低教育群体和发展中国家的系统性偏误）为社会科学提供反思人类潜在偏见的新窗口 [9] 人工智能技术偏误的实证研究 - 主流模型在预测低教育群体和发展中国家时误差显著，国产模型在中国语境表现更优，偏误源于训练语料的结构性失衡 [10] - 人工智能并非中性工具，而是嵌入特定社会语境的技术产物，需从理论层面解构其文化背景 [10]