AI越强，深度思考越重要
机器之心 · wechat · 2026-07-14
这篇文章围绕复旦大学《2026人文社会科学智能发展蓝皮书》，讨论 AI 进入科研、治理与知识生产后，为什么“深度思考”反而更重要。 文章认为，AI 能显著提升文献整理、数据处理、论文写作和工具调用的效率，但“会做”不等于“理解”。在气候—社会系统、学术研究和公共治理中，真正难的是提出好问题、建立真实机制、检验证据链，而不是单纯处理更多材料。 蓝皮书特别强调 AI 参与科研与决策时的风险：自动化模型搜索可能放大“试到显著为止”的问题；治理系统若只停留在“人在回路”的形式，人工复核可能沦为责任表演。它主张把证据链、版本记录、审查与人工裁决纳入流程，并区分信息检索、辅助判断与代理决策等不同风险场景。 文章最后提出，AI 与人文社会科学的关系应从“单向赋能”走向“双向融合”：技术回答“能做什么”，人文社科继续追问“为什么要做、应该做到哪里、代价由谁承担”。