每一次重大的技术革命都会对科学研究和社会发展带来很大的变化。50岁以上的学者可能都有过使用三、四百字稿纸字字撰写论文，还要用复写纸复印一份留存后，再寄给杂志社发表的经历。计算机出现后，学者可以直接编辑电子论文后投稿。从前的学术阅读只能依赖期刊查看每篇文章，全文数据库出现后，通过关键词即可检索文献。而在大数据时代，人工智能技术会再次革新学术研究的方式。当前，社科研究亟待技术的引进和方法突破，成果、人才、期刊等评价遇到了瓶颈（例如人情利益、以刊评文等），人工智能可改变研究环境与评价技术。因此，营造加速社会科学创新的科研环境，探索更加科学全面的评价体系，已成为学术界迫切期待，人工智能技术的引入为这些期盼看到了曙光。（1）学术资源的获取。信息资源检索不再是通过关键词、主题进行检索，而是通过与人工智能进行对话。将研究目标、研究内容等信息告知AI，它通过自然语言检索能够自动判断并选取匹配最重要、相关的文献，减少冗余。（2）学术资源的阅读。过往的学术阅读中，纸质阅读是按篇翻看，电子阅读是阅读摘要、在线或下载后阅读全文。人工智能能够帮助读者析出文献的重要、创新部分，提高阅读质量。在这样的阅读环境中，还能够提供阅读笔记的记录功能。（3）阅读笔记的关联。阅读笔记是学者阅读每篇文献形成的体会、感想并自动记录。当阅读的文献达到一定数量后，AI将把阅读笔记实现关联，激发学者产生研究设想。（4）研究问题的产生。人工智能环境促使学者不断、自由的思考，将零碎的文献阅读思考智能串联。当学者产生研究需求时，人工智能将根据阅读体会析出问题。 （5）学术文章的投稿。人工智能是在大数据、大模型、丰富资源环境下建立起来的，所有的学术期刊资源也囊括其中，它通过分析文章主题与期刊过往稿件进行比对关联后，为学者投稿提供推荐。（6）编辑部稿件初审。人工智能在评审中没有任何的个人意志，仅提供智能手段，它通过阅读解析能够帮助期刊编辑部完成稿件的初步评审，节省时间的同时避免评审过程中的主观因素。当前期刊评价还存在一些问题，量化评价可能存在数据真实性、科学性、精准性等问题，定性评价也存在专家对期刊的熟悉度、人情因素等局限。这些问题最终造成了以刊评文、追求数据的评价环境。AI为精准、科学评价期刊带来了契机。人工智能能够将期刊评价拓展到期刊全部论文的评价，突破传统的定量评价，改善现有专家定性评价的局限，将多领域专家的知识融合，对期刊创新力、前沿性、影响力、学术规范与政治性进行客观公正的评价。（1）创新力指标。AI能够根据创新程度对论文打分，具体计算根据论文解决的问题（结果、方法、应用效果、理论模型等和相关文章解决的同类问题比较）。（2）前沿性指标。前沿领域可通过AI判断，包括领域研究趋势、多学科交叉研究、新的概念以及在一个领域内的重大突破等。（3）影响力指标。AI能够分析引用意图，区分回顾引用、启发引用、结果引用等，根据引用的重要程度分别给予分值。（4）学术规范和政治性指标。AI能够判别复制（文字）、抄袭（观点）、学术伦理、政治立场等。人工智能正在改变整个人类社会，丰富人们的文化生活，促进科技创新与发展，是各行各业“新质化”的促进剂。对社会科学领域而言，人工智能能为其提供高效的工具和研究场景，为科学评价提供更加有力的手段。因此，社会科学工作者要把握好机遇，加速人工智能在科学研究与评价领域深入应用，提升科学研究效率，构建自主知识体系，加速人文社会科学的创新与发展。我坚信，人工智能技术一定会在人文社会科学领域发挥越来越大的作用。教育部长江学者特聘教授，南京大学信息管理学院学科带头人、博士生导师，享受国务院政府特殊津贴。
（本文为2024年4月25日中国人民大学复印报刊资料转载指数发布暨中国自主知识体系建构与学术期刊发展研讨会主旨报告内容摘编）
