智能人文研究及其未來發展

【摘要】智能人文是一個新興的人文研究領域，涵蓋了人類文化、語言研究、歷史研究、文化遺產保護、藝術創作和哲學反思等多個智能化發展方面。現階段，在人文學科領域，人工智能技術的引入正逐漸成為一把雙刃劍。一方面，人工智能為人文研究提供了前所未有的高效工具和方法；另一方面，人工智能技術的引入也帶來了一系列風險和挑戰。因此，人工智能技術適配人文學科的關鍵在于跨學科合作和交流、確保數據的多樣性和代表性、重視人工智能系統給出結果的可解釋性和批判性分析。

【關鍵詞】智能人文? 學科融合? 學術規范? 適配性問題

【中圖分類號】TP3-05? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.02.007

隨著智能科學技術的不斷發展，產生了一種新興的人文研究，即運用人工智能方法與技術開展人文學科研究，筆者將其統稱為智能化人文研究，簡稱智能人文。作為一個跨學科研究的新興領域，智能人文研究，結合了人文學科的深刻見解和人工智能的前沿技術，致力于探討人工智能在人文學科中的應用，以及這些技術如何影響我們對人類文化、語言、歷史、藝術和哲學的理解。智能人文不僅是一個探索人工智能在人文學科中應用的跨學科研究領域，更是一個探討人工智能如何影響我們對世界的理解與認識的跨學科研究領域。[1]隨著人工智能技術的不斷進步，這一跨學科領域的研究將會持續深化，為我們帶來更多關于人工智能和人文學科交叉融合的新成果，并將改變整個人文學科面貌。

智能人文研究發展現狀

在這個日新月異的信息科技時代，人工智能技術不僅融入科學和工程領域的方方面面，也開始融入人文學科的研究之中。它所提供的全新研究視角和方法，對人文學科的全新發展起到重要的推動作用。[2]這種跨學科的融合發展為人文學科帶來了前所未有的研究機遇，但同時也帶來了一系列的風險和挑戰。因此，我們需要對智能人文研究領域的現狀有一個比較系統的了解，才能開展對一些問題的深入探討，并給出推動這一新興學科發展的有價值的對策與建議。

當前，人文學科與人工智能的融合越來越密切，[3]智能人文正成為學術界的一個熱門研究領域，不同國家和地區的研究者正在尋找有效的方式來開展人工智能與人文學科兩個領域的融合研究工作，以達到對這一新興領域更深入的理解。[4]當然，融合的形式是多種多樣的，包括共同研究項目、跨學科研究中心的建立，以及舉辦學術會議和期刊等。下面將列舉智能人文領域內具有重要影響力的研究基地及其所開展的智能人文研究課題。

在美國，斯坦福大學的文學實驗室運用人工智能技術對文學作品進行深入的風格分析。通過分析大量的文本數據，該實驗室的研究人員能夠揭示不同歷史時期的文學趨勢和模式。結果表明，運用人工智能方法不僅提高了文學作品分析的效率和準確性，還能發現傳統方法難以察覺的新洞見。例如，通過分析不同時期的文學作品，研究人員能夠觀察到語言風格、敘事技巧和主題內容的演變，從而更深入地理解文學作品如何反映其時代的社會和文化背景。[5]

在歐洲，歐洲人工智能與人文研究中心聚焦人工智能技術與歐洲文化和歷史的結合。該中心致力于探索人工智能技術在文化遺產保護、歷史研究和藝術創作中的應用，同時也關注人工智能倫理和社會影響。英國劍橋大學的數字人文研究項目專注于數字技術的應用，包括人工智能技術在人文學科研究中的應用。牛津大學的人工智能倫理中心關注人工智能技術的倫理和社會影響。該中心不僅探討人工智能技術在人文學科中的應用，還著重研究人工智能技術的道德和法律問題，如公平性、責任和隱私權。倫敦大學學院的數字人文研究中心則結合人工智能和數字技術進行人文研究，支持學者在歷史、語言學、藝術歷史等不同人文領域的研究工作。

在亞洲，東京大學的人工智能人文研究中心將人工智能與日本和亞洲的人文學科相結合。該中心不僅研究先進的人工智能技術，還探討人工智能技術在語言、文化和社會學研究中的應用，特別關注人工智能技術對亞洲社會發展的影響。新加坡國立大學的亞洲人文研究中心將人工智能技術與亞洲文化和歷史結合起來，致力于使用人工智能工具分析文學作品、歷史文獻和藝術作品，以提供對亞洲多元文化的新見解。

應該說，在國際學術界，人工智能與人文學科的結合正在不斷展現出日新月異的發展態勢。世界各國人文學科研究學者正利用人工智能技術的強大分析能力，探索人文學科的新領域，有力促進了智能人文學科的快速發展。智能人文這種研究發展趨勢自然也波及到國內有關研究工作。

在國內，北京大學數字人文研究中心將人工智能技術與人文學科相結合，主要關注中國歷史文化遺產的數字化保護和分析。這一工作不僅涉及將古代文獻和藝術作品數字化，還包括使用人工智能技術來分析這些資料，以揭示歷史信息和文化趨勢。例如，通過對古代文獻的大規模分析，研究人員可以更好地理解歷史時期的社會結構、文化習俗和政治動態。此外，人工智能的圖像識別技術也被用于分析和分類古代藝術作品，如繪畫和雕塑，從而為藝術史的研究提供新視角。

從20世紀90年代開始，廈門大學先后成立廈門大學藝術認知與計算實驗室、廈門大學語言技術研究中心、廈門大學哲學實驗室、文旅部閩臺文化計算與智能化保護重點實驗室，以及廈門大學語言認知智能實驗室等有關研究機構，廣泛開展有關古琴藝術的智能化保護計算、[6]抒情藝術的機器創作、[7]隱喻計算語言學研究、[8]有關人工智能與網絡文藝的研究、[9]禪宗機鋒博弈的計算仿真、[10]閩臺地方戲種的數字化保護與可視化表現、閩南建筑的智能可視化再現，以及語言智能與測評等領域的研究工作。

在其他國家和國內其他高校，人工智能同樣被用于各種人文學科研究，如歷史學、考古學、文化遺產保護與恢復、語言學和社會學等領域。通過使用人工智能技術，研究人員能夠處理和分析前所未有的數據量，揭示復雜的語言現象、藝術創作規律、社會文化現象和歷史模式。這不僅加深了我們對人類語言、藝術、歷史和文化的理解，而且還拓展了人文學科的研究方法和視野。

總體而言，人工智能技術在人文學科中的應用包括但不限于語言理解、文學分析、歷史事件的模擬、藝術創作、文化遺產的數字化保護，以及哲學實驗等方面。這些應用展示了人工智能技術在理解和解釋人類文化藝術、歷史和社會現象中的潛力。人工智能技術在人文研究領域的應用正迅速拓展，為該學科帶來了新的研究方法和視角。隨著人工智能技術的不斷進步和普及，其在人文學科研究中的應用也將越來越廣泛。

應該看到，智能人文的這些研究基地及其承擔的研究課題不僅在技術開發上取得了顯著成就，還在將這些技術應用于人文學科方面作出了突破性貢獻。通過跨學科合作、創新研究方法和全球視角，為人文學科的未來發展開辟了全新道路。我們相信，隨著智能人文研究的不斷發展，必將推動人工智能與人文學科的進一步深度融合。

智能人文研究的作用意義

毫無疑問，人文學科和人工智能的結合將為這兩個領域的融合發展提供創新動力，推動人文學科的邊界不斷擴展。人工智能技術將提高人文學科研究效率，深化我們對人類文化和歷史的理解，尤其是在處理大規模數據和復雜模式分析方面。人工智能技術的應用也將促進人文學科理論和方法的創新，在提高人文研究效率，開辟人文研究新途徑，擴大人文學科研究范圍，提供新的研究問題與方向，促進學科交叉與融合，以及加強全球合作和交流方面發揮重要作用。

第一，在提高人文研究效率方面，人工智能技術在人文學科中的應用展示了其獨特的研究成效。人工智能技術的主要優勢在于其處理和分析大規模數據集的能力。這一優點在人文學科的多模態語料數據收集、分析與歸納中顯得尤為重要，因為人文研究往往涉及大量的文本、圖像、音頻和視頻等多種模態數據。通過機器學習和自然語言處理技術，人工智能系統能夠快速處理這些數據，識別其中的模式和關聯，從而提供獨特的洞見。例如，在文學研究中，運用人工智能技術與工具可以分析不同時期和地區的文學作品，揭示難以用肉眼察覺的主題和風格變化。在歷史研究中，人工智能技術可以幫助研究者分析龐大的檔案記錄和歷史文獻，識別歷史事件和社會變遷的模式。

第二，人工智能技術在提供新的研究視角方面也顯示出巨大潛力，可以擴大人文學科研究范圍，提供新的研究問題與方向。比如，通過數據驅動的分析方法，人工智能系統可以幫助研究者發現之前未注意到的模式和趨勢，從而拓寬研究的視野；其中運用人工智能方法來開展漢語隱喻分類研究就是一個典型案列。[11]另外，運用智能模擬仿真方法對哲學理論進行模擬和測試，也為哲學研究提供了一種探索哲學問題的全新方式。[12]應該說，人工智能引入的新工具和方法正在改變人文學科的研究方式，為人文研究開辟了全新的道路，為我們理解人類文化、歷史和社會提供了新的工具和視角。

第三，人工智能本身的發展依賴于對各種智能機制與規律的了解，這反過來又可以影響相關人文學科研究的走向。比如，語言理解與生成機制，促進對隱喻現象相關問題的深入研究；[13]而人類與機器在藝術創作與欣賞機制方面的比較研究，[14]則促進文學與藝術作品的機器創作研究的深入展開。再如，可以運用人工智能方法來創作宋詞，[15]甚至為傳統的古琴減字譜提供一種全新的編輯與編碼方法。[16]應該說人工智能在藝術創作方面的潛能正不斷地被開發出來。[17]還有就是機器意識研究的不斷深入，有利于更好地揭示意識本性及其發生機制與規律。[18]如此等等，人工智能不斷接近人類智能的表現，更是促使人文學者開始關注以往從未涉及的全新課題，加快學科交叉與融合發展的進程。

應該說，智能人文本身就是一個跨學科領域，它結合了人文學科的傳統研究方法和人工智能技術，這樣無疑會促進跨學科合作。跨學科合作在當今世界的學術研究中變得越來越重要，尤其是在將人工智能技術應用于人文學科的研究項目之中。[19]人工智能技術與人文學科的融合促進了人文學科與計算機科學、數據科學等領域之間的合作，推動了知識的交叉融合和創新。比如，實驗哲學領域的形成發展就離不開包括人工智能方法在內的全新實驗方法。[20]在未來，人工智能與人文學科的融合將繼續深化，帶來更多未知和令人興奮的全新人文研究問題。

實際上，隨著人工智能技術的迅猛發展，它不僅改變了科技領域的面貌，也對人文學科產生了深遠的影響。[21]人工智能技術本身便引發了一系列全新的人文學科研究問題，這些問題關乎倫理、社會、文化及哲學等多個方面。例如，隨著人工智能在各行各業的廣泛應用，我們必須重新審視機器與人的關系，以及這些技術如何影響我們的文化和社會價值觀。[22]這些討論不僅涉及技術本身，還涉及更廣泛的社會和哲學問題，包括人類自由意志、責任，機器是否能夠擁有意識、機器人的身份地位，以及人類對機器的依賴程度及其對人類身份的影響。在使用人工智能技術時，需要找到人類智慧和機器智能之間的平衡點。

第四，人工智能技術的發展不但鼓勵不同學科之間的交流和合作，而且也將促進全球范圍內的學術交流和合作，使不同國家與地區的研究者能夠更容易地共享數據和研究成果，共同應對全球性的文化和社會問題。特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型已經成為人文學科研究的有力工具，其在處理多種語言方面表現出色，使得跨語言的文化和文學研究變得更加便利。研究人員可以利用這些大模型來翻譯、對比和分析不同語言的文本，以此更好地理解不同文化和歷史背景下的人文現象，從而使得智能人文能夠更好地推動國際間學術交流與合作，特別是在跨文化研究項目中，促進全球學術共同體的形成。應該看到，人工智能技術的全球普及要求我們在國際層面上討論和制定人工智能的倫理準則，保障不同文化和價值觀都能得到應有的尊重。

總之，人工智能不僅提高了數據處理和分析的效率，也使得研究復雜和龐大的數據集成為可能。人工智能在人文學科中的應用不僅為傳統的研究方法帶來了革新，而且為我們理解人類歷史、文化、文學和哲學思想提供了新的工具和視角。隨著人工智能技術的不斷發展，它將在人文研究領域扮演越來越重要的角色。我們可以預期，智能人文在未來會取得更多令人激動的研究成果，并進一步豐富和深化我們對人類自身以及我們所處世界的理解。

智能人文引發的風險挑戰與應對

在人文學科領域，人工智能技術的引入正逐漸成為一把雙刃劍。一方面，人工智能為人文研究提供了前所未有的高效工具和方法；另一方面，人工智能技術的引入也帶來了一系列風險和挑戰。[23]因此，必須探討智能人文研究可能帶來的風險與挑戰，并提出相應的應對策略，才能引導智能人文未來研究健康發展。

智能人文研究面臨數據偏見、隱私泄漏等問題。數據偏見問題是智能人文研究中不可忽視的挑戰。由于人工智能系統的訓練和輸出往往依賴于數據，如果輸入數據存在偏見，人工智能系統生成的結果也會反映這種偏見、甚至可能會加劇這些偏見。這在人文學科研究中尤為嚴重，因為數據偏見可能導致對某些文化、群體或歷史事件的誤解和歧視，從而失去公正性表達。防范這一風險的關鍵在于使用多元化和無偏見的數據集，并對人工智能的輸出保持持續的監督和批判性思考。在這其中，確保數據多樣性和代表性對于預防數據偏見至關重要。這意味著研究團隊需要努力收集和利用來自不同文化、語言和社會群體的數據，以及確保數據集能夠覆蓋廣泛的視角和背景。例如，在研究全球文學趨勢時，應收集包括來自不同國家和文化的文學作品，以確保研究結果不偏向特定的文化觀點。

智能人文研究應注意工具和方法的局限性。在應用人工智能技術開展人文學科研究之中，應始終警惕人工智能技術的局限性，不可盲目相信和依賴人工智能技術。必須清楚，人工智能系統并非完美，會出現技術錯誤或誤解，尤其是在處理復雜的人文數據時，更是如此。這些錯誤可能導致研究結果的不準確或誤導。因此，研究人員在使用人工智能技術進行分析時，應該持續進行人工審核，確保結果的準確性和可靠性。比如，人工智能技術在人文研究中的應用可能導致文化多樣性的減少，尤其是當人工智能系統基于某些主導文化或觀點進行學習和生成結果時。為了防范這一風險，研究人員應確保在人工智能研究和應用中考慮和包含多元文化的觀點。

依賴人工智能技術進行人文研究可能導致對傳統人文研究方法的忽視，從而影響研究的深度和質量。人工智能雖然能夠快速處理和分析大量數據，但它無法完全理解和解釋復雜的人文現象。因此，研究人員需要結合人工智能和傳統人文研究方法，確保研究的深度和綜合性。況且，過分依賴人工智能技術可能導致人文研究人員失去某些重要的研究技能，如批判性思維和獨立分析能力。防范這一風險的措施是確保研究人員接受全面的教育和培訓，不僅學習如何使用人工智能工具，還要培養獨立的研究分析能力。

如果從對研究結果的理解角度看，人工智能技術的應用還可能影響研究的透明度和可解釋性。由于基于深度學習模型的人工智能算法往往復雜且不透明，研究結果的產生過程可能難以理解和解釋。而在人文學科中，通常強調理論和方法論的清晰性，理解和解釋研究結果是至關重要的。因此，確保智能人文研究的透明度和結果的可解釋性是實現有效和負責任研究的關鍵。為了應對這一挑戰，研究人員需要提供更具可解釋性的人工智能模型，并結合人文專家的知識領域進行深入分析。

人工智能技術的應用可能影響研究的原創性和深度。在依賴人工智能進行分析和解釋時，研究者可能因過度依賴技術，而忽視了傳統人文研究方法的價值。因而，找到人工智能技術和傳統人文研究方法之間的平衡至關重要。人文學科長期以來依賴于深刻洞見、反思性的研究方法。人工智能技術的引入可能導致過分依賴技術手段，從而忽視人文學科的核心價值。因此，如何在維護學術傳統和擁抱技術創新之間找到平衡，是一個重要的挑戰。

智能人文不斷發展對現有學術體系的挑戰。隨著人工智能技術在人文研究中的應用日益增多，現有的學術評價和認可體系可能需要作相應的調整。[24]這種挑戰涉及知識產權、研究條件、技能掌握、學術評價、質疑精神等多個方面。比如，人工智能系統在創作藝術作品或生成歷史文獻摘要等方面的應用，可能涉及知識產權的問題。這有可能導致對原創作品的侵權，或者在使用人工智能系統生成的材料時產生版權爭議。解決這一問題的關鍵在于明確人工智能系統創作內容的版權歸屬，并確保在使用這些材料時尊重原作者的權利。再如，高質量的智能人文研究需要提供一定的計算技術資源和良好的基礎設施等研究條件。對于許多人文學科研究機構來說，要提供良好的研究條件可能會是一個重大挑戰。他們可能面臨硬件資源不足、軟件許可成本高昂以及專業技術支持缺乏的問題。解決這些問題需要資金投入、基礎設施建設以及技術合作伙伴關系的建立。

更為重要的是人文學者如何有效地利用所提供的研究條件，這不僅涉及人文學者個人持續學習新技術的能力，也關系整個領域如何快速適應技術變革并有效利用新工具。隨著人工智能技術的引入，人文學者需要掌握一系列新的技能和知識，例如，數據科學、編程和機器學習。這不僅對學者個人是一個挑戰，也對整個教育體系提出了更新和改進的要求。

在智能人文研究對學術體系帶來的挑戰中，影響最為重大的便是對學術評價體系的挑戰。例如，如何對通過人工智能輔助研究形成的成果進行質量評估、如何與傳統研究成果進行比較，這些都是需要解決的問題。與此相關，人工智能生成的研究成果的學術認可度和出版標準尚未明確，這對傳統的學術出版體系也構成挑戰。應對這一挑戰的關鍵在于學術界與技術開發者之間的持續對話，以及對學術標準和評估體系的適時更新。另外，針對智能人文的跨學科研究，還需要建立更加靈活和包容的學術評價體系。

當然，對人工智能能力的過度自信和盲目信任也可能導致研究判斷的失誤。重要的是，人文學科研究人員對人工智能系統輸出應始終保持質疑精神，并結合自己的專業知識和經驗進行判斷。同時，應不斷更新對人工智能技術的認識和了解，以便更好地評估其在特定研究中的適用性。須知，透明和負責任的研究實踐對于建立公眾和學術界的信任至關重要。研究團隊應公開研究的數據集、方法論及其局限性，允許公眾和同行對研究進行審查和評估。這種透明度不僅有助于識別和改正潛在的問題，也能夠鼓勵更廣泛的學術討論和合作。

總之，雖然人工智能為人文學科研究帶來了許多潛在的機遇，但同時也伴隨著不少風險與挑戰。如何最大限度地發揮人工智能在人文研究中的積極作用，同時防范其可能帶來的負面影響，研究人員和決策者需要采取謹慎和全面應對挑戰的措施。為了有效預防和減輕人工智能技術在人文學科研究中的風險與不利因素，必須采取合適的應對措施。這些措施應圍繞確保數據的多樣性和代表性、加強數據隱私保護和安全、對數據進行嚴格的審查和篩選、建立倫理審查機制、完善學術評價體系、提高人文學者學術素質以促進跨學科合作與交流、對人工智能系統進行持續的監督和評估，以及保持對人工智能技術能力的理性看待。通過這些措施途徑，我們可以確保人工智能在人文學科研究中的應用既高效又可靠。

智能人文適配性問題

智能人文涉及人工智能與人文學科融合性適配問題。人工智能學科本質上屬于科學技術范疇，與人文藝術具有全然不同的性質差異。要知道，科學技術研究的原則要求一致性，根據哥德爾定理，這會限制其研究領域的廣度和深度，必然使科學技術的研究范圍大為局限；而人文藝術學科追求的則是完備性，恰恰彌補了科學技術研究不能容納矛盾和沖突的不足。因此，人文藝術學科與科學技術學科，是研究問題具有互補性的兩個方面，尤其是對于像智能人文的融合這樣復雜問題的探索研究，兩者都不可偏廢。

人工智能系統通常缺乏對特定文化背景和歷史語境的深入理解。人文學科的研究往往依賴于對這些因素的深刻理解，而人工智能系統可能無法完全把握這些細微且復雜的元素。例如，人工智能系統可能無法完全理解一部文學作品中的諷刺或象征意義，或者無法準確解讀歷史文獻中的隱喻和語境。在人文學科中，理解和解釋通常比單純的數據分析更為重要。人工智能系統可能提供了“什么”發生的答案，但卻無法解釋“為什么”會發生。這在某種程度上限制了人工智能在解讀復雜人文現象方面的能力。可見，人工智能系統無法完全替代人類研究者的直覺和批判性思維。在解釋復雜的人文現象時，人類研究者的這些能力至關重要。

人文學者研究思維能力與人工智能計算方法之間的差異，本質上就是藝術與科學之間的差異。我們知道，從根本上講，科學技術是客觀的，最基本而言科學精神倡導的是要獨立于個體主觀的綜合，強調簡潔性和形式化，越確定越好，容不得歧義。但人文藝術不然，人文藝術盡管也是綜合的，但卻強調豐富性和喻義性，越不確定越妙，簡潔但卻要生動，其含義多樣，依賴于個體主觀理解。所以人文藝術是主觀地感受諸現象的綜合提煉，而科學技術是客觀地理解諸現象的綜合抽象。科學技術不需考慮具體參與的主觀個體，但對于人文藝術而言，個體主觀是其研究不可分割的有機部分。

或許人文學者還會擔心引入人工智能技術會威脅人文學科的獨立存在。但筆者要指出，人工智能技術介入人文學科，不但不會“威脅”人文學科的陣地，反而會純潔人文學科的研究界限，使得人文學科更加明確其所要揭示的研究對象正是人工智能技術力所不及的方面。這正像科學使藝術更為凈化一樣，人工智能也使人文學科更為凈化，而不是取代，哪怕部分取代。人文學科的核心在于深入的分析、批判性思維和文化理解，這些都是人工智能技術所無法完全替代的。

智能人文這一全新領域的研究不僅需要人文學者的深刻洞察力，也需要人工智能的技術專長。只有通過兩者跨學科合作融合，才可以更全面地理解人工智能技術的潛力和挑戰。另外，如何在人工智能技術的應用中融合傳統的人文研究方法是另一個重要的挑戰。因此，尋找人工智能技術和傳統人文研究方法的有效結合，以及保證對傳統人文文化、歷史和哲學思想的研究深度，是未來人文學科發展的關鍵。鑒于此，人工智能技術適配人文學科的關鍵在于深入理解人文學科的特殊需求和挑戰，以及如何將人工智能技術與這樣的需求和挑戰相結合。為了實現這一點，需要從以下方面進行綜合考慮和努力。

第一，確保數據的多樣性和代表性至關重要。人文學科的研究通常涉及復雜的社會文化現象，這些現象常常是多層面和多維度的。因此，使用的數據集需要充分反映研究主題的多樣性，包括不同的文化、歷史時期和社會背景。例如，分析文學作品時，應考慮不同地域、時代和文化背景的作品，以獲得更全面的理解。這樣做有助于減少人工智能分析中的偏見和誤解，確保研究結果的廣泛適用性和準確性。

第二，跨學科合作和交流對于人工智能技術適配人文學科至關重要。人文學科與人工智能技術的結合本質上是一種跨學科的努力。人工智能技術專家與人文學科研究學者共同工作，可以確保技術應用充分考慮到人文學科的特點和需求。這種合作不僅有助于提升研究的質量，還能增強團隊成員對各種潛在風險的意識。人文學者可以為人工智能提供必要的文化、歷史和語境背景，幫助人工智能技術專家理解人文數據的復雜性和多樣性。同時，人工智能技術專家可以為人文學者提供高效的數據分析工具和方法，幫助他們處理大規模的數據集，揭示隱含的模式和趨勢。這種跨學科合作有助于開展更加深入和全面的人文研究。

第三，重視對人工智能系統給出結果的可解釋性和批判性分析同樣重要。人工智能系統提供的是基于數據的分析結果，但這些結果需要通過人文學科的理論和方法進行深入的思考和討論。人文學者需要對人工智能系統給出的分析結果進行批判性的評估，考慮其在文化、歷史和社會語境中的意義。這不僅需要人工智能技術知識，還需要深厚的人文學科背景和批判性思維能力。為了進一步提高人工智能技術在人文學科中的適配性，還需要持續改進人工智能算法和模型，使其更好地適應人文數據的特點。這包括開發能夠處理復雜、模糊和主觀性數據的算法，以及提高人工智能模型在解釋和理解人類文化和社會現象方面的能力。

成功的跨學科合作依賴于多個關鍵因素，除了尊重和理解每個學科的價值，還需要參與者之間的協同努力和共同承諾。有效的溝通和理解是實現成功跨學科合作的首要條件。人工智能技術專家和人文學者來自不同的學術背景和專業領域，他們的思維方式、專業術語和工作方法可能大相徑庭。人工智能技術專家需要理解人文學科的深度和復雜性，而人文學者則需要欣賞人工智能提供的新視角和分析能力。這種相互尊重和欣賞有助于建立強大的團隊精神和共同目標。因此，建立一個共同語言和理解的溝通橋梁至關重要。通過定期的會議、研討會和團隊建設活動，雙方可以增進理解，明確各自的期望和目標。有效溝通還包括對項目的目標、方法和潛在的挑戰進行透明和開放的討論。

技術適配性也是確保跨學科合作成功的關鍵。人工智能系統提供的解決方案需要根據人文學科的特定需求進行定制。這可能意味著開發新的算法，或者調整現有的人工智能模型以更好地適應人文數據的特點，如語言的復雜性、文化的多樣性和歷史的延續性。此外，技術專家需要與人文學者密切合作，了解人文學科的理論和方法論，以確保人工智能分析的相關性和有效性。

另外，科學的研究項目管理和資源配置也是成功的關鍵。跨學科項目通常需要更復雜的管理和協調，確保項目有明確的目標、合理的時間表和足夠的資源是成功的基礎。有效的項目管理不僅包括財政支持、技術基礎設施、人員配置和訪問數據的能力，還包括監控進度、解決沖突和適應項目需求的變化。

總之，促使人工智能技術適配人文學科需要一種多方面的、融合的方法。這包括確保數據的多樣性和代表性、促進跨學科合作、重視人工智能結果的可解釋性和批判性分析，以及持續改進人工智能技術以適應人文學科的特殊需求。通過這些努力，人工智能技術可以成為人文學科研究的有力工具，幫助我們更深入地理解人類社會和文化。

結語

綜上所述，人文學科引入人工智能技術帶來了許多新的可能性，但同時也面臨著一系列風險挑戰與適配性問題。這些挑戰涉及數據偏見、倫理和隱私問題、技能和知識的轉變、跨學科合作的困難，以及對傳統學術體系的適應等多個方面。為了有效解決兩者跨學科適配性問題，需要從多個層面進行努力：加強跨學科合作、更新學術評價標準、投資基礎設施和資源，以及培養新一代學者的跨領域技能。通過這些措施，人文學科可以更好地利用人工智能技術帶來的機遇，同時保護和發展其獨特的研究方法和價值。

隨著智能時代的不斷演進發展，人工智能方法和技術正逐漸成為人文學科研究不可或缺的一部分。通過人文語料數據的收集、分析與歸納，仿真計算實驗的應用，以及智能交互工具的運用，研究者能夠以更高效、深入和創新的方式進行研究。這些技術不僅提高了研究效率和準確性，還開拓了新的研究視角和方法，使人文學科能夠更好地適應數字化時代的需求。隨著人工智能技術的不斷進步和普及，我們可以預見，未來人文學科研究將會更加豐富多元，并對理解人類社會和文化產生更深遠的影響。

應該說，人工智能技術在人文學科中的應用和探討正開啟一個新的知識時代。這一時代將要求我們重新定義人類與技術的關系，重新思考我們的社會結構和文化價值。在這個過程中，人文學科不僅提供了理解和應對人工智能挑戰的工具，也是構建一個更有智慧、更加包容的未來社會的關鍵。通過深入研究人工智能引發的人文學科問題，我們可以更好地準備面對一個日益復雜且相互連接的世界。

智能人文研究領域的形成與發展，預示著人工智能在人文學科研究中扮演著越來越重要的角色。它不僅提高了研究的效率和廣度，而且還推動了研究方法和理論的發展。雖然存在技術適配、數據偏見、隱私和倫理、技術局限性以及對現行學術體系的沖擊等方面的風險與挑戰，但這些都是推動人文學科進入一個更高層次的催化劑。未來，隨著人工智能技術的不斷成熟和完善，我們可以期待人文學科有更多的突破和創新，為我們提供更深刻的文化和社會洞見。通過這種跨學科的融合，人工智能不僅將帶來一場人文學科研究方法上的革命，更將譜寫人文學科未來發展的新篇章。

注釋

[1]E. Rich， "Artificial Intelligence and the Humanities，" Computers and the Humanities， 1985， 19（2）.

[2]參見周昌樂：《智能科學技術導論》第二版，北京：機械工業出版社，2023年。

[3]C. Lee， H. Kim， "Groundwork of Artificial Intelligence Humanities，" Jahr： Europski asopis za bioetiku， 2020， 11（1）.

[4]N. M. Mathkunti， U. Ananthanagu and S. Menon， "AI in Humanities，" Journal of Propulsion Technology， 2023， 44（5）.

[5]C. I. Osuji， "Artificial Intelligence and Literary Analyses： Challenges and Prospects，" Unilag Journal of Humanities， 2021， 9（2）.

[6]參見周昌樂：《古琴藝術的機器演繹》，北京：科學出版社，2013年。

[7]參見周昌樂：《抒情藝術的機器創作》，北京：科學出版社，2020年。

[8]參見周昌樂：《意義的轉繹：漢語隱喻的機器理解》，北京：中國書籍出版社，2021年。

[9]參見黃鳴奮，《人工智能與網絡文藝》，寧波出版社，2022年。

[10]周昌樂：《機鋒運用的認知解析》，北京：中國廣播影視出版社，2023年，第 70～100頁。

[11]楊蕓、周昌樂、李劍鋒：《基于隱喻角色依存模式的漢語隱喻計算分類體系》，《語言文字應用》，2008年第3期。

[12]周昌樂：《透視哲學研究中的計算建模方法》，《廈門大學學報（哲學社會科學版）》，2005年第1期。

[13]周昌樂：《探索漢語隱喻計算化研究之路》，《浙江大學學報（人文社會科學版）》，2007年第5期。

[14]N. M. Ide and J. Véronis， "Artificial Intelligence and the Study of Literary Narrative，" Poetics， 1990， 19（1–2）; J. W. Hong and N. M. Curran，" Artificial Intelligence， Artists， and Art： Attitudes Toward Artwork Produced by Humans vs. Artificial Intelligence，" ACM Transactions on Multimedia Computing， Communications， and Applications， 2019， 15（2s）.

[15]周昌樂、游維、丁曉君：《一種宋詞自動生成的遺傳算法及其機器實現》，《軟件學報》，2010年第3期。

[16]丁曉君、葉婞婷、周昌樂：《一種古琴減字譜編輯與編碼方法》，《中國音樂學》，2008年第2期。

[17]M. Mazzone and A. Elgammal， "Art， Creativity， and the Potential of Artificial Intelligence，" Arts. MDPI， 2019， 8（1）.

[18]周昌樂：《機器意識能走多遠：未來的人工智能哲學》，《學術前沿》，2016年第7期。

[19]N. Horsley， "Intellectual Autonomy After Artificial Intelligence： The Future of Memory Institutions and Historical Research，" Big Data—A New Medium？， Routledge， 2020， pp. 130–144.

[20]周昌樂：《哲學實驗：一種影響當代哲學走向的新方法》，《中國社會科學》，2012年第10期。

[21]張耀銘：《人工智能驅動的人文社會科學研究轉型》，《濟南大學學報（社會科學版）》，2019年第4期。

[22]凌逾：《“智能文學+跨界文藝”新趨勢——論人工智能對文藝的影響》，《華南師范大學學報（社會科學版）》，2019年第5期。

[23]孫周興：《人文科學如何面對人工智能時代？》，《哲學分析》，2018年第2期。

[24]曾建華：《人工智能與人文學術范式革命——來自ChatGPT的挑戰與啟示》，《北京師范大學學報（社會科學版）》，2023年第4期。

責 編∕肖晗題