变革与创新：人工智能的迭代发展与人文学科的未来

陈跃红

【摘要】人工智能的突破性应用发展所带来的历史性社会变迁及其所呈现的社会面貌，以及正由此引发的人文研究方法革新，构成了当下中国讨论人文学科未来前景的全新语境和思考的重要出发点。基于对“人工智能的爆发与人文学科的未来”多个逻辑相关问题进行的人机交互问答与点评式探究，可以预测生成式人工智能的突破性发展及其对人文学科当下以及未来的影响。人工智能很可能会带来人文学科相关学科概念的重大改变，人文学科的研究范式也将发生重要变化。对于面对未来智能人文世界的我们，这既是机遇，也有挑战。

【关键词】人工智能  人文学科  社会科学  ChatGPT

【中图分类号】G642.3/TP18                   【文献标识码】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.05.009

引言

当前中国已经进入由人工智能的突破性应用发展而构建的数字智能社会，这在大概率上是一种社会共识。先不论世界，单论我们所处的亚洲东部的广阔后发地域，无论是城市还是乡村，无论是东西还是南北，数字化的生产与生活也早已经成为社会普遍的运行方式。我们的社会管理、经济运行、科技文教事业乃至日常衣食住行，处处充满数字智能应用的存在，对于大多数人而言，没有智能手机的生活几乎不可想象，甚至说寸步难行。相关统计显示，我国将近一半的GDP都与数字智能相关。这一历史性的社会变迁及其所呈现的社会面貌，构成了当下我们讨论人文学科未来前景的全新语境和思考的出发点。

自1956年在美国达特茅斯学院（Dartmouth College）举行人工智能暑期研讨会以来，人工智能（AI）这一学科被命名并推动学科建构性发展已经有68年历史，可是让人类社会和各国政府真正认识其颠覆性影响，却是近年才开始。2016年，AlphaGo战胜中韩世界围棋顶尖高手，其作为AI的單一行业场景应用虽轰动一时，但是并没有形成焦虑恐慌。但是，2022年11月30日OpenAI的ChatGPT悄然上线，却立刻引起全球轰动。2023年，生成式人工智能大模型的浪潮席卷东西方社会，追逐构建各种大模型的所谓“百模大战”愈演愈烈，资金如洪水般地涌进建造基础大模型、垂直应用小模型和类似英伟达这样的超级计算智能芯片生产公司的账户。从底层大模型搭建，到机器学习操作的持续不断创新，从为消费端的创新性应用建造的各类多模态技术模型，到各行各业引申性专项应用的数据模型构建，仅仅一年左右的时间，围绕各种大模型基础、生成式人工智能的应用生态已经在美国、中国和一些主要发达经济体初步搭建。各种具有看、听、说、读、写、算、编程以及强大自然语言处理能力和图形图像语言视频交互生成能力的大模型功能运用令人应接不暇。

2023年底，OpenAI的CEO辞职复职闹剧、围绕关于G*（猜测为Q-learning，自己学习自己）和GPT-5的期待，以及人类似乎已经触摸到了AGI（通用人工智能）门槛等扑朔迷离的传闻等，都预示着人工智能将加速改变人类生活，改变绝大多数行业，甚至改变世界。这几乎是连科幻作品都跟不上的变迁速度。鉴于生成式人工智能对全社会的冲击，若尝试讨论人工智能与人文学科的当下和未来，则2023年以OpenAI为代表的生成式人工智能的大发展，无疑已经构成讨论和回应的技术支持以及对话的主要背景。

再说人文学科，仅就这个术语而言，其对大多数人来讲都是既熟悉又模糊的表述。笔者认为，就算是人文学科的学者，也难以准确说出其学科概念、内涵分支和学科边界。本文尝试利用GPT-4，对“人工智能的爆发与人文学科的未来”的多个逻辑相关问题进行人机交互问答，在保持对GPT-4回答一字不改的基础上，加入笔者的补充、修正、点评和引申，以期让人工智能的回答、笔者的点评和读者的阅读形成三方互相启发的交流与碰撞。

人文学科的概念和范畴

问题：请简要概括人文学科的概念和范畴？

GPT-4：人文学科（Humanities）是研究人类文化、历史、社会和艺术等方面的学科。这个领域主要关注人类的创造性表达和思想，以及这些思想如何塑造我们的世界观和社会。人文学科的主要特点是重视批判性思维、分析和反思。人文学科的范畴相当广泛，主要包括：1.文学：研究不同文化和时代的文学作品，包括诗歌、小说、戏剧等。2.历史学：探究过去的事件、人物、社会和文化，以及它们对现在的影响。3.哲学：研究存在、知识、价值、理性、心灵和语言的基本问题。4.艺术史：研究艺术作品的历史发展、风格、表现技巧等。5.音乐学：研究音乐的历史、理论、作曲和表演。6.语言学：研究语言的结构、发展和使用。7.宗教学：研究宗教信仰、仪式、神话以及它们对社会和文化的影响。8.文化研究：探讨文化现象、社会结构和政治力量之间的关系。人文学科通常强调跨学科的学习和研究，鼓励学者从不同的视角和方法论来探究人类的经验和创造。通过人文学科的研究，我们可以更深入地理解人类社会的多样性、复杂性和变化性。

笔者点评：我们都知道，GPT的全称是Generative Pre-trained Transformer，是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型，被广泛应用于自然语言处理领域，包括自然语言生成、自然语言理解、机器翻译和问答系统等。ChatGPT是OpenAI公司开发的大型预训练语言模型，通俗而言，ChatGPT就是一个后台强大的聊天机器人，是GPT-3模型的变体。GPT-4将人文学科概括为“研究人类文化、历史、社会和艺术等方面的学科”基本无误，说明其参数训练和数据规模大致可行且有效，但该概括还不够准确和完整，如果表述成“人文学科是研究人类语言、文学、历史、哲学、艺术、文化等领域的学科”，就更具普遍性。GPT-4对人文学科的8个分类基本勾勒出了人文学科的主要研究对象和基本的学科体系以及结构样貌。而更为完善的表述，笔者认为文学研究应包括“文学史、文学理论、文献学、比较文学和当代的网络文学”；历史、哲学、语言研究应包括其“时间沿革、年代递进、专科史和空间叙述”；另外应包括世界史、区域史、国别史、断代史以及哲学史和语言学史研究。当然我们不能对ChatGPT求全责备，毕竟它才“出生”不久，仅为4.0版本，当其迭代到更高版本，肯定会更加成熟和睿智。GPT-4提出，“人文学科通常强调跨学科的学习和研究”，这比较前沿，但也有待商榷。但无论如何，GPT-4对人文学科概念和范畴的中文介绍，肯定已超过了大学校园中绝大多数人的认知。所以今后当我们需要学习了解其他类似的各种学科和专业知识的时候，可以先请教ChatGPT，以便比较快捷地拓展自己的知识面和相应的知识深度。尤其是针对那些成熟的、只需要通过记忆储存就可以被整理概括再现表达的知识范畴，ChatGPT可以随时调取和按照需要表达并呈现出来，能够节省我们的大量精力，帮助我们更集中地开展创新性的学习和工作。

人文学科的发展历程与现状：全球视角

问题：请简述人类历史上人文学科的发展历程与现状。

GPT-4：人文学科的发展经历了漫长且复杂的历史过程，其现状也反映了多样化和跨学科的趋势。以下是对人文学科发展历史和现状的简要说明：

发展历史。古代，古希腊和罗马：人文学科的起源可追溯至古希腊和罗马时期，那时哲学、修辞学、历史和诗歌等学科开始形成。思想家如柏拉图和亚里士多德对后世的人文学科产生了深远影响。中世纪：在中世纪，欧洲的人文学科主要集中在宗教和神学研究上。同时，在伊斯兰世界和印度、中国等地区，也发展了丰富的人文学术传统。文艺复兴时期：欧洲文艺复兴时期标志着人文学科的一个重要转折点。学者开始重视古典文化的研究，强调人的价值和个性，推动了文学、艺术、哲学和历史学的发展。近现代，启蒙运动：18世纪的启蒙运动进一步推动了人文学科的发展，特别是哲学和历史学。19世纪至20世纪：这一时期见证了现代学科体系的形成，包括现代语言学、文学理论、艺术史等。两次世界大战后：战后，人文学科开始关注更多的社会问题，如种族、性别、阶级等。当代，多元化和跨学科：当代人文学科趋向于多元化和跨学科，包括文化研究、媒体研究、女性研究等新兴领域。数字化和全球化：数字化和全球化对人文学科产生了显著影响，促进了全球视角的研究和数字人文学的发展。社会应用：人文学科逐渐与公共政策、社会服务等领域结合，致力于解决现实社会问题。

现状挑战。资金和就业问题：人文学科面临着资金减少和就业市场紧缩的挑战。技术和科学倾斜：社会和教育体系越来越倾向于科学和技术领域，对人文学科的重视度有所下降。尽管面临挑战，人文学科在培养批判性思维、文化理解和道德意识方面继续发挥着重要作用。

笔者点评：GPT-4仅用不到800字就将煌煌人文学科历史和现状的轮廓大致勾勒出来，而这对单凭脑力的一般研究者而言恐非易事。希腊罗马的哲学、修辞学、历史和诗歌，中世纪的宗教神学，文艺复兴的文学艺术和人性复苏倡导，近200年的语文学、文论和艺术学，二次大战后的文化研究、女性研究，全球化时代的数字人文学，等等，GPT-4的归纳概括大致梳理了整个人文学科发展的基本脉络。并且GPT-4还注意到了人文学科如何致力于社会现实问题、经济全球化大潮下人文学科的窘境和培养人类批判思维以及道德养成的不可或缺等学科现实挑战性问题。但是，GPT-4的缺陷也是显而易见的。其一，对语料数据不足的领域，GPT-4无法给出准确、全面的回答。例如，在涉及中国、印度和阿拉伯世界的人文学科历史和现状时，GPT-4含糊其辞，仅用一句“也发展了丰富的人文学术传统”一带而过，毫无具体内容可言，足见在实施大模型训练的时候，缺少或者忽略了该历史文化地域的参数内容。

其二，GPT-4的回答模式性较强。例如，无论有无关系，在对人文学科的梳理中GPT-4都强调跨学科，这显然不是基于事实或者学科发展的必然，而是基于某种应答模板。这也从一定程度上说明GPT-4本质上只是人造科技产品，还远未进化到达能够自行其是的自由王国。下面向GPT-4提出更有深度的有关文化差异的问题，通过提高难度，检验其有无这方面的信息和逻辑存储。

人文学科发展和概念表述：中国视角

问题：请尝试说说中国历史上人文学科的发展和概念表述与欧美的区别以及特殊性。

GPT-4：中国历史上人文学科的发展具有独特性，其概念表述和西方有所不同。以下是对中国人文学科发展的简要说明：古代，儒家、道家、法家等学派，中国古代人文学科的发展与儒家、道家、法家等哲学思想密切相关。儒家学说特别强调礼仪、道德和政治哲学，对后世中国的教育和社会制度产生了深远影响。“六艺”教育：中国古代的教育体系包括“六艺”，即礼、乐、射、御、书、数。这些早期形式的人文学科教育强调实用性和道德修养。中世纪及宋元明清，文人文化：宋元明清时期，文人文化兴盛，诗词、书法、绘画成为文人表达个人情感和品德的重要手段。这些艺术形式在中国文化中占据了极其重要的位置。科举制度：科举制度的实施进一步推动了儒学和文学的发展。考试内容主要集中在儒家经典和诗文创作上。近现代，五四运动：20世纪初的五四运动，标志着中国人文学科的现代转型。西方科学、民主和人文主义思想开始影响中国。文学和艺术的现代化：现代文学、戏剧、绘画等开始吸收西方的元素，形成了独特的现代表达方式。当代，跨学科发展：当代中国的人文学科开始融入更多跨学科的元素，如社会学、心理学等。全球视角：隨着中国在全球化中的地位提升，中国的人文学科也开始更多地与国际学术对话和交流。

概念表述的特殊性。道德与政治的融合：中国古代的人文学科强调道德修养与政治实践的结合，这与西方更偏重理性和科学研究的传统不同。文人的全才观：中国古代文人文化强调诗书画全才，将文学艺术与个人品德和社会责任紧密联系起来。实用主义传统：中国人文学科历史上往往强调实用主义，尤其是与治国理政相关的知识。总的来说，中国人文学科的发展融合了哲学、文学、艺术和道德教育，形成了独特的文化传统和学术体系。

笔者点评：在提问有关中国人文学科的历史话语和现实命题时，笔者最大的担心是大模型研究团队对中国历史文化的不熟悉、文化隔膜或者重视不够，这是近代以来根深蒂固的西方中心主义的历史惯性所致的常见弊病，但GPT-4的回答似乎还可以过关。在论述中国人文学科的历史话语时，GPT-4谈到了儒道法、“六艺”、诗书画，还提及了科举制度的推动意义。及至近代，五四运动与来自西学的影响，现代文学如何融汇中西，跨学科和全球视角如何导致中国人文学科学术话语的西方化，甚至话语上的失语症现象，等等，都在其视野范围。GPT-4论及的中国人文学科概念表述上的历史和现实独特性，譬如过于道德化和政治化的遣词造句和人文话语表达上的实用主义，以及将文学、艺术、诗学的成就“与个人品德和社会责任紧密联系”，确实是中国人文学科的文化特征之一，完全无目的性，纯粹形而上或者纯审美的人文主义在中国语境中确实是难以想象的。当然，在我国这一历史上科学技术的理论倡导和话语逻辑表述并不发达的文化地域，人文学科的范畴不仅超出了西学所谓语文学和文史哲的范畴，覆盖整个社会科学，而且在“修身齐家治国平天下”的儒家文化理念的长期熏陶下，人文始终离不开与“治国理政”的关联，使得中国的历史人文学大大超出欧美人文学的基本学科范畴，成为以儒道释以及四书五经等文史经典为核心文本的普遍的国家意识形态的文化表述。然而，对于这些，GPT-4并未提及。当然，考虑类似ChatGPT这种人工智能应用的产生语境、历史文化生成基础和使用人群的期待视野，又鉴于目前ChatGPT只拥有有限比例的汉语文化语料数据（据说不到5%），让其弥补和生发中国人文学科相关命题确实是“强人所难”。基于GPT-4对本问题的回答，有必要且重要的是让其谈一下人文学科和社会科学的关系。

人文学科与社会科学的异同

问题：也许你可以谈一谈人文学科与社会科学的异同吧？

GPT-4：人文学科（Humanities）和社会科学（Social Sciences）都是研究人类行为和社会的学科，但它们在研究方法、研究重点和理论框架等方面存在显著差异。

相似之处：1.研究对象：两者都关注人类社会、文化和行为。2.跨学科性：人文学科和社会科学都倾向于跨学科研究，涉及广泛的学术领域和方法。3.社会影响：它们对理解社会现象、历史发展和文化差异有重要贡献，对社会政策和公共生活有深远影响。

不同之处：1.研究方法：人文学科：更侧重于解释和批判性分析，强调文本解读、历史背景分析和理论批判。常用方法包括文本分析、历史研究和比较研究。社会科学：更倾向于使用定量方法和科学研究方法，如统计分析、实验设计和调查研究。2.研究重点：人文学科：关注个体和文化的独特性，重视文化、历史和语言的深度解读。关注艺术、文学、哲学等领域。社会科学：重视社会现象的普遍规律，关注群体行为、社会结构和社会关系。包括经济学、政治学、社会学等领域。3.理论框架：人文学科：更多探讨抽象的概念和理论，如道德哲学、审美理论、批判理论等。社会科学：侧重于建立可测试和量化的理论模型，关注经验数据的分析和解释。4.目的和应用：人文学科：旨在提高个体对人类经验和文化遗产的理解，强调个人的自我实现和批判性思维。社会科学：旨在理解和解决社会问题，提供政策建议，促进社会福祉。

小结：尽管人文学科和社会科学在方法和焦点上有所不同，但两者都是理解复杂的人类社会和文化现象不可或缺的部分。它们相互补充，共同构成了对人类生活的全面理解。

笔者点评：涉及人文学科与社会科学的异同这一话题，GPT-4对差异的解说有条有理，系统地列出了两者在研究方法、研究重点、理论框架和目的应用方面的基本差异，但对相似之处的总结却很不到位。GPT-4指出，人文学科和社会科学都“关注人类社会、文化和行为”，但更全面深入的解释应是二者均以人所置身其中的社会、历史、全部社会关系、文化传统和现实状况作为研究对象。再者，GPT-4总结跨学科研究是人文学科与社会科学的相似处，委实是牵强附会。在笔者的问题框架下，GPT-4似乎热衷提及“跨学科”，不知是不是所谓答题模板“万金油”。但不可否认，GPT-4确实较有逻辑地回答了问题，并且在最后予以小结，即“两者都是理解复杂的人类社会和文化现象不可或缺的部分”，“相互补充，共同构成了对人类生活的全面理解”，这也不无道理，较为准确地概括了这两类具有相似性的学科，毕竟当前国内院校和学界经常将两者合并，称为“人文社会科学”。我们完全可以进一步预测，无需多长时间，当ChatGPT的专业性学科场景应用成为普遍的文化生态之后，每个使用者都相当于拥有成百上千的学科导师、研究助手和智能数据库的支持，研究工作的效率有可能获得指数级的增长。这对于人文学科的学科史和文献史研究而言，殊为有利。

生成式人工智能的突破性发展及其对人文学科的影响

问题：我问你的问题，其实说的就是你的问题。那么你说说，生成式人工智能近期的突破性发展，例如ChatGPT、Gemini、文心一言等，以及这些大模型基础上的各种人文学应用，譬如有关数据采集、翻译学科、语言学、文学和图形图像视频生成呈现的APP等，它们是否已经对人文学科的发展构成了重大影响？

GPT-4：生成式人工智能（AI Generated Content， AIGC），例如ChatGPT、Gemini、Midjourney、文心一言等，确实开始对人文学科产生重要影响。这些技术的发展对人文学科的影响可以从几个方面来看：1.研究方法和工具，包括数据分析：AI可以处理大量的文本和数据，为文学、历史、语言学等领域提供新的分析工具。语言模型：例如ChatGPT这样的模型可以帮助研究语言使用、语言发展等，为语言学提供新视角。文本生成与解析：AI在文本生成和解析方面的应用，为文学创作和文本批评提供了新工具。2.教育与学习，包括教学辅助：AI可以作为教学辅助工具，帮助學生学习语言、历史、哲学等人文学科。定制化学习：AI技术可以根据学生的学习进度和兴趣定制化学习内容。3.创作与艺术，包括艺术创作：在音乐、文学、视觉艺术等领域，AI已经被用来创造新作品，推动创意表达的新方式。文学作品：AI生成的文学作品和诗歌等正在探索语言和叙事的新边界。4.文化研究，例如文化分析：AI能够分析和理解不同文化背景下的内容，为文化研究提供新的视角。5.伦理和哲学的探讨，例如人工智能伦理：AI的发展也引发了关于机器伦理、人机关系、意识和人工智能责任等哲学讨论。6.学术研究的范式变化，例如跨学科研究：AI的使用促进了人文学科与科学技术领域的交叉融合。7.带来新的问题、挑战和批评，例如：原创性和著作权问题：AI生成的内容引发了关于原创性和著作权的讨论。质量和准确性问题：AI生成的内容可能存在质量不一、准确性有限的问题。对人类角色的影响：AI在创作和研究中的作用引发了关于人类在艺术和学术中角色的思考。

总的来说，生成式人工智能在人文学科领域提供了新的工具和方法，但也带来了一系列的伦理、法律和质量挑战。它们对人文学科的影响是复杂且多面的，需要持续的观察和研究。

笔者点评：笔者非常认同GPT-4的这一回答。其几乎系统涵盖了所有人工智能，尤其是2022年以来以CharGPT为代表的生成式人工智能对人文学科已经产生和正在产生的影响，概括之系统和全面，至少超出了笔者这样一个自以为对科技人文跨学科研究有多年心得的所谓学者的关注范围。当我们开始思考“人工智能迭代发展与人文学科的未来发展”这一宏阔主题的时候，要想概括、分析、总结和预测这一对象的未来趋势，以目前的观察和尝试，仅是关在书斋中阅读思考很显然已经远远不够，而依赖海量的训练数据和大规模服务器的算力支持不断迭代的人工智能，无疑可以在未来趋势性判断的相关研究中发挥巨大作用。在当前这个科技与人文相互交融、难分难解的时代，我们亟需突破自身学科的藩篱，拥抱人工智能，学习、探索这一可能决定未来人文学科发展前途的创新性科技的方方面面，学会以其为助力，与其一起前行。只有这样才有可能找到比较接近人文学科未来发展实际状况和能力空间的答案。

问题：你能否具体地说一说生成式人工智能对人文学科的下列分支学科研究的影响？也就是你前面說的语言学、翻译学、文学、历史学、哲学、艺术史、宗教学和文化研究等。请尽量说得简要些。

GPT-4：生成式人工智能（AIGC）对各个人文学科各领域的影响是深远且多样的。下面详细探讨它对语言学、翻译学、文学、历史学、哲学、艺术史、宗教学和文化研究的具体影响：1.语言学，语料库分析：AI可以处理和分析大量语言数据，帮助语言学家研究语言变化、方言差异和语言模式。语言模型：AI语言模型（如ChatGPT系列）在语言生成和理解方面的能力，为理解人类语言的复杂性提供了新工具。2.翻译学，机器翻译：AI在机器翻译领域的应用极大提高了翻译效率和质量，推动了翻译学的发展。跨文化交流：AI翻译工具促进了不同语言和文化之间的交流，为翻译学的跨文化研究提供了新的视角。3.文学，文本分析：AI能够分析大量文学作品，揭示文学风格、主题和叙事结构的模式。创作辅助：AI生成的文学作品可以作为创作工具，帮助作家探索新的叙事方式和创意。4.历史学，历史资料处理：AI可以处理大量的历史文献和档案，辅助历史学家的数据挖掘和事件重建。时间线分析：AI工具能够追踪和分析历史事件的时间线和联系。5.哲学，伦理和哲学问题：AI的发展引发了关于机器伦理、意识、自由意志等哲学问题的讨论。哲学研究方法：AI可以辅助分析哲学文献，提供逻辑分析和论证的工具。6.艺术史，图像分析：AI可以识别和分析艺术作品的风格、技巧和历史背景。艺术鉴赏：AI工具能够辅助艺术史学家的艺术作品鉴赏和分类。7.宗教学，宗教文本分析：AI能够分析宗教文本，揭示文本中的主题、信仰体系和历史背景。信仰模式识别：AI工具可以帮助研究不同宗教和信仰群体的行为模式和信仰传播。8.文化研究，文化模式分析：AI工具能够分析不同文化的表现形式，如语言、艺术、习俗等。社会影响评估：AI可以评估特定文化现象对社会的影响，譬如媒体内容的传播和接受。

结论：生成式人工智能提供了新的研究工具和方法，使人文学科研究者能够以前所未有的方式处理和分析数据。它不仅加速了研究过程，还开辟了新的研究领域和视角。然而，AI在人文学科中的应用也引发了对数据质量、解释权威和伦理问题的讨论。因此，AI工具在人文学科中的使用需要谨慎，同时要与传统的人文方法相结合。

笔者点评：GPT-4对这一问题的回答与上一个问题的回答有部分重合，可能是由于笔者要求其尽可能简要，所以其对8个人文学科分支的研究影响的论述都是点到为止。如果提问设计给出的要点、关键词和论述逻辑路径的指引更细化和丰富，ChatGPT的回答应该也会更加准确和全面。

不过，其回答给笔者的一个重要启发是，到目前为止，ChatGPT始终只是一个只会按照人类提问者的要求回答问题的智能系统，纵然经历了千万亿的参数训练，有超过无数世界级图书馆、博物馆、数据库的数据整理和储存，涵盖了人类的大多数语言、文明、文化和学科专业的知识库容，但始终不会主动说话、主动提问、主动挑选和训练对象。那么，作为提问者的人类就面临一系列重要挑战，即面对ChatGPT要问什么？怎么问？问到何种水准和深度，等等。如果说ChatGPT在不断迭代过程中将可能会涵盖和掌握人类文明的所有知识，那么人类如何从其处提取既有知识，组合建构新的知识结构，借助其继承再造新的知识系统，就会成为人工智能时代人类新的专业要求和人文学科的方向。在此背景下，人文学者根本不可能因ChatGPT而一劳永逸，而是将被要求学习更多的新知识、新技能。更甚者，也许如何向类似ChatGPT这样的人工智能系统提问，本身就可能成为一门新课程。如此展开思考，则更多新的挑战将接踵而来。

应用实例：以ChatGPT和人类学者对鲁迅文学的研究为例

问题：假定我要利用生成式人工智能来支持一项关于鲁迅的文学研究，您能提纲挈领式提示一些可能的研究帮助吗？

GPT-4：生成式人工智能（AI），如ChatGPT系列模型，在鲁迅文学研究领域中的应用可以提供诸多帮助和提升。以下是一些具体的应用示例：1.文本分析和语料库构建，AI可以根据你的要求，快速全面的展开所有鲁迅作品的文本分析，AI可以分析鲁迅全集，包括小说、散文、论文等，快速提取主题、风格、叙事技巧等特点。不止这些。还有语料库构建：利用AI构建鲁迅作品和相关批评的语料库，方便研究者进行深入的文本挖掘和比较研究。2.风格和主题探索，风格模仿与分析：AI模型可以模仿鲁迅的写作风格，进行模拟写作，帮助研究者理解其独特的文学表达方式。主题发现：AI可以识别鲁迅作品中反复出现的主题和观点，揭示其思想的核心和演变。3.历史和文化背景研究。背景整合：AI可以帮助整合鲁迅时代的历史和文化背景资料，提供更全面的研究视角。社会影响分析：利用AI分析鲁迅作品对其时代以及后世的社会影响和文化意义。4.跨文化比较研究，譬如国际视角：AI可以帮助比较鲁迅作品与其他国家文学作品之间的相似性和差异性，促进跨文化理解。5.教学和普及，教学辅助：AI可以作为教学工具，帮助学生理解鲁迅的文学作品和其背后的历史文化背景。普及推广：AI生成的内容可以用于普及鲁迅的思想，吸引更多人对鲁迅文学的兴趣。6.新视角和创新研究。新视角发掘：AI的深度学习和模式识别能力可能发掘出传统研究中未注意到的视角。创新研究方法：AI的应用鼓励采用更创新的研究方法，如基于大数据的文学分析。

结论：尽管AI在鲁迅研究中的应用具有巨大潜力，但也需要注意数据质量、模型偏见和解释深度等问题。AI工具应被视为辅助人类研究者的手段，而非替代者，结合传统的文学研究方法，以确保研究的深度和质量。

笔者点评：笔者要求GPT-4给予“提纲挈领式提示”，其对于研究方法、学术论文架构的建议和支持，非常适合初入门的研究者。以现在看，GPT-4在资料汇集、背景展开、研究前史梳理、文本分析、风格主题探讨和跨文化比较等方面，对人类研究者都有很大的帮助。但如果研究构想和论著规划更具创意、更系统具体全面，则ChatGPT可给予的支持就不好预测了。GPT-4提醒，在技术上“要注意数据质量、模型偏见和解释深度等问题”，且“AI工具应被视为辅助人类研究者的手段，而非替代者，结合传统的文学研究方法，以确保研究的深度和质量”。如此的理性、周详和包容，似乎是在以仰望的视角体察人类研究者。这个AI研究者实在可以被视为人间鲁迅研究的同道，而不是需要时时提防的异类，甚至将其当作机器学术指导也不为过。GPT-4对自己目前的本领是有“自知之明”的，而其未来的能力提升也可说是不可限量的。

问题：请区别分析生成式人工智能的鲁迅文学研究与一般学者的鲁迅文学研究之间的优势和局限。

GPT-4：生成式人工智能（如GPT等）和传统学者在鲁迅文学研究中的应用存在显著差异，各自具有不同的优势和局限。以下是对这两种研究方法的区别分析，以及各自的利弊。

生成式人工智能的鲁迅文学研究，优势：1.大规模数据处理：AI能够快速处理和分析大量文本，适合进行广泛的文本挖掘和模式识别。2.风格和主题识别：AI可以有效识别鲁迅作品中的风格和主题，提供量化的分析。3.多语言处理能力：AI在处理和比较不同语言的文本方面具有优势，有助于跨文化研究。4.新视角生成：AI可能发掘出传统方法未曾注意到的新视角或关联。局限：1.深度和复杂性理解有限：AI可能缺乏对文学作品深层次意义和文化背景的充分理解。2.原创性和批判性思维：AI生成的分析可能缺乏原创性和深度批判性思维。3.数据质量和偏见问题：AI分析的准确性受限于训练数据的质量和多样性。

传统学者的鲁迅文学研究，优势：1.深度理解和批判性思维：学者能够深入理解文学作品的复杂性和多样性，运用批判性思维进行分析。2.文化和历史背景：学者能够结合丰富的历史和文化背景知识，提供更全面的解读。3.原创性见解：学者的研究通常具有较高的原创性和独到的见解。局限：1.数据处理能力有限：相比AI，个人学者在处理大量数据方面可能有限制。2.时间和资源消耗：传统研究方法通常更耗时和资源密集。3.主观性和偏见：学者的研究可能受到个人偏好和主观性的影响。

结论：生成式人工智能和传统学者在鲁迅文学研究中各有优势和局限。AI适合于快速、大规模的数据处理和模式识别，但可能缺乏深度理解和原创性。传统学者的研究在深度、批判性思维和文化背景理解方面更为出色，但在数据处理能力上有限。最理想的情况是结合这两种方法，利用AI的数据处理能力和学者的深度理解共同推进鲁迅文学研究。

笔者点评：这个回答是比较客观的，在GPT-4看来（借助数千亿级别的参数和现行智能网络能够穷尽的大规模数据训练的结果），传统学者的研究与AI的研究具有很大的互补性，其共同作用的结果应该主要还是对相关对象研究的深化和提升。任何技术进步和新工具的出现，都往往是利弊相间的，在利用AI“利”的同时，我们又不得不对飞速迭代的AI介入人文学科研究后已经产生和可能产生的负面影响和潜在危害有所了解，思考化解的路径和方案。

人工智能对人文学科研究的挑战

问题：请稍加仔细地尝试分析GPT等大语言模型的出现和应用对人文学科研究可能会带来的负面影响和潜在危害。

GPT-4：大型语言模型如GPT的出现和运用，对人文学科的研究的确带来和可能会带来一些负面影响和潜在危害，这些影响主要体现在以下几个方面：1.数据质量和偏见。偏见和误导：由于大型语言模型通常是基于现有的互联网数据训练的，这些数据可能包含偏见、错误信息和过时的观点。这种偏见可能被模型学习并反映在其输出中。内容可靠性：模型生成的内容可能存在准确性问题，特别是在处理复杂的人文学科主题时。2.原创性和智力产权。剽窃和原创性问题：GPT等模型能够生成类似于现有作品的内容，可能引起剽窃和原创性争议。著作权问题：模型生成的内容涉及智力产权权益归属问题，可能导致法律和道德上的争议。3.学术诚信。依赖问题：学生和研究人员可能过度依赖AI工具，减弱了自身的研究和批判性思维能力。学术不端：AI工具的使用可能导致学术不端行为，如未经适当引用或申明就使用AI生成的内容。4.研究深度和多样性。研究深度：过度依赖语言模型可能限制研究人员探索主题的深度和复杂性。思想多样性：AI模型可能导致学术思想和研究方法的同质化。5.批判性思维。思维惯性：过分依赖模型生成的答案可能导致人们在解决问题时缺乏创造性和批判性思维。6.职业道德和责任。道德和责任：在使用AI模型进行人文学科研究时，定义模型的使用范围、数据处理方式和伦理责任是一个挑战。7.人机关系。人类角色：AI在人文学科的广泛应用可能导致对人类研究者角色和价值的重新考虑。

结论：大型语言模型如GPT在人文学科研究中的应用需要谨慎，必须意识到这些工具的局限性和潜在风险。同时，研究人员和学生应被教育如何正确地使用这些工具，并在使用时保持批判性和伦理意识。最终，这些工具应被视为辅助人类研究者的手段，而不是替代者。

笔者点评：虽然GPT-4还不成熟，但作为已经接近通用人工智能（AGI）的重大技术突破，除了不会主动提问之外，已经初步具有了数据处理意义上的看、听、说、读、写、算、编程和图形图像语言视频交互生成的多种能力，这是人类技术革新历史上从未有过的进步。技术与文明、技术与人文、技术与人之间的一些曾经泾渭分明的关系，在通用人工智能面前开始变得模糊起来。对于AI超大规模的参数训练和数据储量，超越一般人类智能和经验预期的新叙述、新观点涌流，始终存在于黑箱中未知的可能智能技术能力爆发等，ChatGPT自身也已经有所感知。当然这也是ChatGPT等大模型的創造者赋予其的能力。同时，ChatGPT对其自身可能带来的社会各领域的颠覆性变化已有论断，并通过自己的陈述提出警示。一段时间以来，关于AI伦理和道德的考量，也是政府、教育部门和学界都在积极关注、研究，并尝试规范和管理的重要方面。同样，当生成式人工智能不可避免地介入人文学科的研究领域后，伴随而来的局限性和潜在风险，也要成为学界考量和提出规范管控的重要事项，而且越早开展越好。但是，学界也绝不应该因噎废食，拒AI于门外。当前人文学科尤其需要跨越自己学科的壁垒，在跨界互动中寻找新的发展提升路径。

来自人工智能的预测：人工智能给人文学科带来的发展契机与可能未来

问题1：请试分析，随着生成式人工智能的快速迭代与AGI的可能成熟，有可能给人文学科的未来发展带来什么新的契机和突破性认知？

GPT-4：随着生成式人工智能（如GPT等）的快速迭代和人工通用智能（AGI）的成熟，人文学科可能会经历重大的变革和突破。以下是一些潜在的新发展和突破性认知：1.新的研究工具和方法。大数据分析：AI能够处理和分析大量文本和数据，为语言学、历史学、文学等领域提供新的研究工具。模式识别：AI在识别复杂模式方面的能力将有助于揭示人文学科数据中的隐含关系和趋势。2.跨学科研究的加强：科技与人文的融合：AI的发展将促进科技与人文的深度融合，带来新的跨学科研究领域。新学科的出现：可能出现全新的学科领域，如AI伦理学、数字人文学等。3.易访问性：AI工具的普及将使得先进的研究方法更加易于访问，降低学术研究的门槛。全球协作：AI将促进全球范围内的学术协作，使得不同地区和背景的研究人员能够更容易地共享知识和资源。4.提高研究效率和质量。自动化分析：AI可以自动化许多研究任务，如文献回顾、数据收集和初步分析，提高研究效率。深度洞察：AI的高级分析能力可能带来对人文学科主题更深入的认识。5.新的教学方式。个性化学习：AI能够提供个性化的教学内容和方法，根据学生的学习进度和兴趣调整教学计划。互动学习工具：AI可以作为互动学习工具，提高教育的吸引力和效果。6.伦理和哲学的深入讨论。伦理和责任：AI在人文学科中的应用将引发对伦理、责任和人类角色的深入讨论。认知模型的探索：AI对人类认知过程的模拟将推动哲学和心理学的新发展。7.文化和社会研究的新视角。文化模式分析：AI的模式识别能力将揭示文化现象和社会变迁的新模式。社会动态的实时分析：AI将使我们能够实时分析和理解社会动态和文化趋势。

结论：虽然生成式人工智能和AGI的发展为人文学科带来了巨大的潜力，但同时也伴随着挑战，特别是在伦理、偏见和数据质量方面。未来，人文学科的研究将需要在利用这些新技术的同时，也关注它们所带来的复杂性和潜在风险。

问题2：请不妨再具体详细预测一下生成式人工智能迭代十余年以后，譬如2035年，人文学科主要分支的未来将可能如何发展？

GPT-4：预测生成式人工智能在未来十年的迭代后对人文学科各分支的可能影响，需要考虑AI技术的发展趋势以及人文学科的特点。以下是一些合理的预测：1.语言学。自然语言处理的突破：AI技术将进一步提高对自然语言的处理能力，特别是在理解和生成各种语言和方言方面。语言变迁研究：AI将能更有效地追踪和分析语言的演变过程，包括方言和俚语的发展。2.文学。文本分析的深度化：AI将能够更深入地分析文本结构、风格和主题，甚至能够模拟不同作家的写作风格。创作工具的革新：AI将作为一种新的创作工具被广泛应用，帮助作家和诗人探索新的文学形式和叙事方法。3.历史学。历史场景的重建和模拟：利用AI对历史事件和社会变迁进行更精确的重建和模拟，提供不同历史假设的可视化。数字档案馆：AI将帮助构建更全面的数字档案馆，使得历史文献的检索和分析更加高效。4.哲学。伦理学和哲学问题的探讨：随着AI的发展，将产生新的哲学和伦理问题，如人工智能的意识、自由意志和道德责任。逻辑和思想实验：AI将用于进行复杂的逻辑分析和思想实验，帮助哲学家探索复杂的哲学理论。5.艺术史。艺术作品分析：AI将能够对艺术作品进行更深入的视觉分析，识别风格、技术和历史背景。艺术发展趋势预测：AI可能用于预测艺术风格和流派的发展趋势。6.宗教学。宗教文本分析：AI将更深入地分析宗教文本，探索不同宗教传统和信仰体系之间的相互关系。信仰模式和传播研究：利用AI分析信仰模式的演变和宗教观念的传播方式。7.文化研究。跨文化比较研究：AI将有助于进行更深入的跨文化比较研究，理解不同文化之间的相似性和差异。社会动态分析：AI能够实时分析社会动态和文化趋势，提供对社会变化的深入见解。

总结：未来十年，生成式人工智能的发展可能将人文学科推向一个新的阶段，特别是在数据处理和分析能力上的提升将为人文研究带来革命性的变化。然而，这种技术的发展也伴随着伦理和道德的挑战，特别是在保证研究的客观性和深度上。人文学科的未来将更多地依赖于人工智能和传统研究方法的有效结合。

笔者点评：以上两个问题，一个是对未来人工智能发展环境下人文学科未来发展的总体判断，一个是预测2035年前后人文学科各主要分支的可能发展。作为前提，GPT-4强调，这都得依赖AI迭代的速率和通用人工智能所能达到的技术高度。但不管怎么样，即使是按照目前的进展速度，AI对人文学科的整体和各个分支的影响肯定都是巨大的，即“人文学科可能会经历重大的变革和突破”，譬如“揭示人文学科数据中的隐含关系和趋势”，“促进科技与人文的深度融合”，创造“全新的学科领域，如AI伦理学、数字人文学”。同时AI肯定有能力自动化完成许多人文学术研究，譬如“文献回顾、数据收集和初步分析”，对“人文学科主题做更深入的认识”，又或者，根据对作家创作和所处环境的强大数据把握，可视化地逆向重建文学创作的过程历史场景。AI无疑具有强大的“自然语言处理能力”，可以模拟和生成各种语言并实现智能化自由转换，未来翻译学科将如何颠覆性变迁可想而知。我们在AI支持下，将能够模拟性地重建历史事件的虚拟真实场景，并且对其进行可视化研究，甚至催生关于历史、文学、艺术甚至哲学历史事实场景的可视化高仿真模拟重建和研究，催生相关的全新智能人文学科。人类甚至可能尝试展开可视化、场景化、进程化的逻辑和思想实验。当然，机器写作大概率也可以精确模拟任何知名作家的写作风格，进而还能自主嘗试新的文学类型和写作方法，生产出受读者欢迎的新的类型化机器文学作品。

一言以蔽之，未来新的AI迭代和颠覆性技术突破，必定会“将人文学科推向一个新的阶段”。即使是目前的人工智能的爆发进展，对于人文学科而言更多的也是机会，是人文学科从现有理工医商文的学科差序和中心边缘固化格局中突围的历史机遇。借助AI的“智能快车”，人文学科有可能破除人们所诟病的非科学、非技术、非定量的魔咒，进而释放在批判性思维、思想创新和知识建构方面的巨大文化生产力，成为智能时代的新学科建构。笔者始终认为，只要一观技术文明的关系历史，就可以作出基本判断，即技术是推动文明和文化发展的基础动力，也是推动人文学科发展和新生的内在动力。个体的人类研究者，可能在人工智能时代失去对于资料信息、学术史和学科史的守护和掌控权，不再是浩如烟海的人类学术库存的守护者，但却有可能成为更强有力的人文创新者和原创思想的开拓先锋。

结语

今天，人类社会已经发展到了一个重要的历史关口。作为上述对话的总结性展开，关于人工智能与人文学科的未来发展可能，笔者的总体判断是：尽管到目前为止，对飞速发展的人工智能，尤其是生成式人工智能或通用人工智能，可能给人类社会生产、生活等带来的突破性发展契机和影响，一时难以准确预期，但是，面对新型人工智能以及量子科学、生物科学、材料科学等的现状和可以预期的未来的重大颠覆性突破，人文学科与其他众多学科，甚至整个学科、学术体系都已经处在一次大变革的前夜。只需观察2023年全社会对ChatGPT的反响和刚刚上线的0penAI商店一年内出现的几百万惊人的应用APP，只要想到生成式人工智能已经具有的看、听、说、读、写、算和编程能力，就已可以预见人工智能的巨大影响。具体到人文学科的发展，GPT-4自己也一再强调，人文学科的研究需要在利用人工智能新技术的同时，关注其所带来的复杂性和潜在风险。

首先，人工智能很可能会引发我们关于人文学科的学科概念的整体性改变。从本文的写作模式和结构过程可知，人工智能在文本的生产过程中已经是在以一个相对自主的对话作者和文本创作者参与课题研究和论文形成过程。作为所谓“另一个作者”，人工智能已经使得传统文学研究中關于文化生产主体、生产方式以及成果呈现模式发生重大改变。人工智能所带来的新的人文生产主体（人工智能作为非生物作者）、新的人文生产方式（人机交互对话与机器智能生成）、新的人文成果，即文本的形成和呈现模式（非时间性写作、文本瞬间呈现，等等），意味着某种具有本体论意义的、新的人文学研究范式和学科结构正在形成。一些新的学科领域，譬如计算人文学、人文计算学、过程伦理研究、数据价值社会学理论、机器写作理论研究、历史事件的建模和仿真学科等，将开始陆续成为人文学科的重要组成部分。抓住机遇，人文学科的研究者将会有众多在学科深度和广度上开拓的可能，这也将成为这个智能时代不可或缺的内在需求。

其次，人文学的研究范式和方法陆续发生重要变化。譬如，此前几乎所有人文学科研究均与自然科学以及技术科学呈现若即若离的松散关系，而走进人工智能时代，情况截然不同。人工智能作为一种“机器智能”，在某种程度上早已超越了科学技术传统的、被动的工具属性，一跃成为具有某种主动性和自主性的新兴技术。人工智能在人类的设计安排下所形成的仿人类特征已经具有了某种人文生产的“自主性”，生产出了许多出乎人类预料的新人文产品，譬如机器翻译作品、机器诗歌、机器小说、机器戏剧和机器文艺评论，等等。这就使得人工智能介入的文学和文化创造从一开始就不再被人所简单控制和全盘把握，而是不可避免地内生出许多跨越技术与人文二者界面的新的命题和意义。可以说，这是自工业革命以来科学技术界所未曾预料过的局面，作为以这类现象为研究目标的人文学科，要想真正展开深入研究，不使用融入式的跨学科的方法几乎是不可能的。这可能也部分回答了前面提问时，GPT-4总是提及跨学科的原因。同时，学术方法论的突破和创新，将会带来关于人文学科的本体论认知的升华，这也十分值得关注和期待。

当然，鉴于目前人工智能技术进展中所遭遇的瓶颈，ChatGPT仍有许多暂不能跨越的技术门槛，譬如，受虚假数据训练的影响，推理生产出几乎就是机器幻觉的虚假文本，如果没有人类学者的知识判断和纠错，这类文本很可能误导读者；ChatGPT缺乏自知性，只是被动的、被驱使的人文学术研究的参与方；其语言生成方式（机器推导逻辑）与人的语言生成方式（意识思维的语言呈现）在内在机制上完全不同，所以不能自我反省和承担责任。但是不可否认，人工智能的颠覆性发展具有巨大的潜在能量，将带来难以估量的可能性。当然，眼下任何一种AI的进展突破，都是开发技术和掌握技术的人之所为，人工智能目前还未跳出人这一“如来佛”的手掌心，但是未来的通用人工智能将会如何发展却很难准确预测，这也是世界各国政府、头部公司和顶尖人工智能专家不断探讨和不时发出警示的问题所在。

作为人文学者，我们肯定不能对此掉以轻心，但是这也绝不是人文学科拒绝走进未来人工智能世界，并依托其助力、配合和共创而推进自身走向新发展阶段的理由。人文学者有必要提醒自己，进入瞬息万变的人工智能时代，必须走出封闭的学科自足感，去除对科技的拒斥心理，建立对技术的关注和学习意识，对人工智能日益增强的影响应存有时时放心不下的学术追问心态。我们对生成式人工智能的飞速发展有目共睹。2024年1月，AI Store的300万应用刚刚上线，一款据说是千亿美元赛道的应用AI Agent又将全球性大规模铺开，更新的突破似乎已经到来。人文学科以及几乎所有其他学科大概都很难在此时代背景下从容应对。在技术与文明的交互关系模式上，如同经济基础决定上层建筑一样，人文学者不可能改变这一关系模式，而只能适应其规律。技术进步推动人文学科的迭代升级，似乎也大致符合人类文明诞生以来人文进化的历史规律。

最后，我们不妨天马行空地想象一下未来的AI人文世界。当前，大家都是面对电脑、平板或者手机等大大小小的屏幕与GPT对话，在键盘上敲击码字展开我们的论文写作。然而，看看今天的技术发展，在可见的未来，这些工具很可能就会被智能眼镜、柔性显示皮肤、虚拟全息悬屏等媒介所替代。我们甚至大概率地可以随时随地用一个召之即来挥之即去、无处不在的人形数字机器人作为我们的工作助手和讨论对话的对象。曾经的研究空间如书房、图书馆和工作室恐怕不再是仅有汗牛充栋的书籍，而是元宇宙式的全仿真、全交互、联通整个历史隧道和人类文化空间的精神世界，人文创造和研究也许会逐步整合为一体，成为学术的自由王国。如果身处18世纪，这种想象就是科幻作家也难以做到，可是在今天这个人工智能以及量子科学、合成生物学、智能材料制造等飞速发展的年代，这很难说不是10年或者20年后的现实场景。笔者对此保有审慎的乐观态度和预期。

（本文系深圳市人文社会科学重点研究基地“南方科技大学粤港澳大湾区科技人文与创新文化研究中心”研究成果）

责 编∕桂 琰  美 编∕梁丽琛