人工智能赋能高校科学研究范式创新：价值、风险与进路

作     者：赵晓伟 王小雨 王艺蓉 沈书生 

作者机构：南京师范大学教育科学学院 

出 版 物：《重庆高教研究》 (Chongqing Higher Education Research)

年 卷 期：2024年

学科分类：040106[教育学-高等教育学] 12[管理学] 0401[教育学-教育学] 04[教育学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家社会科学基金重大项目“新一代人工智能对教育的影响研究”(VGA230012) 认知智能国家重点实验室智能教育开放课题(iED2021-M002) 

主　　题：科学研究范式 AI4S AI4R 智能科学研究范式 人工智能 

摘      要：高等学校是科学研究的主阵地。高校研究者作为基础研究与重大科技突破的主力军，肩负着加快形成新质生产力的重要使命。新一轮科技革命的浪潮下，人工智能技术在科学研究各环节中广泛应用与深度融合，不仅重塑了科学研究的基本过程，更引领着科学研究范式向第五范式——AI4S（智能科学研究范式）转型。从逻辑实证主义视角出发，探讨人工智能赋能高校科学研究范式创新的多重价值，包括增强科学研究中的数据采集、加速科学假设的生成与验证、实现实验模拟与自动化，以及激发科学洞察与创意涌现，有助于理解AI赋能科学研究范式的广泛价值与深远影响。基于此，审视当前科研范式转型过程中遭遇的诸多挑战与风险，如括人的边缘化风险（“人在旁路现象）、数据偏见与误导性主张的双重困境（“数据陷阱问题）、算法透明度的缺失（“算法黑箱问题）以及由此引发的信任危机等，提出高校科学研究范式转型，应紧密依托新一轮科技变革，根植中国科学研究实践土壤，立足已有范式寻求创变，探索并开辟出一条符合我国国情、具有鲜明中国特色的高校科学研究道路，进而提出一系列针对性策略：加强跨学科合作与协同创新、规范数据使用标准、推动可解释性AI的发展，以及建立健全科研伦理审查机制等，旨在为高校科研范式创新提供坚实的理论支撑与行动指南。