人工智能时代，新文科何以重构知识生态

在教育数字化与学科交叉融合纵深推进的背景下，《教育发展“十五五”规划》明确提出持续深化新文科建设。新文科聚焦依托学科交叉融合，回应国家战略需求与时代发展命题，文理交叉融合是其建设的重要路径。然而，长期以来，文科与理科之间难以形成实质性的学术对话与协同共进。究其原因，并非方法论的差异，而是二者在认识论层面存在分歧：文科研究以目标与价值为导向，依托文本解释、历史素材分析和理论反思展开研究；理科研究以观察和实验为基础，主张将研究对象转化为可重复验证的数据与数学模型，在量化推演中生成新的认知结论和研究价值。

如何打破文理学科壁垒？生成式人工智能技术的迅速发展，为破解这一问题提供了全新路径，可将不同认识论引发的方法论分化与协同问题转化为知识生产问题。换言之，在人工智能技术迭代发展的背景下，新文科建设的命题已然更新为文科如何依托人工智能技术，构建多学科、多主体共同参与生产的新型知识生产生态。回应这一问题，需从知识生态的三项关键要素，即知识生产模式、知识结构与知识主体出发，系统梳理人工智能为新文科知识生态带来的变革与重塑。

知识生产模式指的是使知识生态持续运作的根本机制。知识生产模式转型理论曾经认为知识生产正在从纯学术、分科明确的模式一，转向以应用为背景、异质性主体参与、跨学科的模式二。生成式人工智能的参与不但加速了这一转变，还使知识生产模式向交互生成式模式推进。这一知识生产模式的具体特征是以实际问题为引导，以人机交互为基础，通过用户持续发问，帮助人工智能在模型参数和生成策略上不断迭代，以生成更适合的问题解决方案。

新知识生产模式为多学科、多主体的参与协同提供了前置条件，而人工智能则提供了可操作平台。以文科与理科的参与协同为例，文科研究者针对具体应用问题确立目标与意义，并通过向人工智能分析和解释目标意义，获得达成目标需要的方案和手段；理科则根据方案和目标设计算法和建构模型，并通过人工智能模拟运行以检验其可行性，从而对方案进行修正。这一协同模式已经在文科研究案例中得到了验证：如北京大学数字人文研究中心开发了“古文献溯源分析平台”项目，构建了“理为文用”协同模式。圣路易斯华盛顿大学人工智能人文实验室提取GPT（生成式预训练语言模型）所模仿19世纪名家的文风特征并设计分类算法，开发了能够识别人工智能合成文本与真实人类创作的检测模型。鉴于生成式人工智能所拥有庞大的信息库和语言组织能力，新的知识生产模式将使不同学科的知识主体专注于问题解决，并在参与协同中逐渐对一种新知识结构产生认同。

知识结构指的是知识的组织形态和逻辑连接形式。在生成式人工智能的推动下，新知识生产模式推动了新文科知识结构重塑，使其由单一主体主导结构向多行动者互动结构转变。“行动者网络”理论认为，知识生产并不是由人单独完成，而是在一个由多种因素参与的网络中形成的。在这个网络中，不仅人是“行动者”，各种技术工具、数据乃至设备也是“行动者”。科研的过程，实际上就是不同“行动者”之间不断互动、协调的过程。然而“行动者”之间根据其发挥作用的程度亦有强弱之分，较之显微镜、数据设备这样的辅助知识生产工具，生成式人工智能更接近一种类人的“强行动者”。

因此，在新知识结构中，人不再处于绝对中心位置。文科研究者、理科研究者与生成式人工智能皆是构成行动网络的“强行动者”，并在互动中成为新知识结构的有机组成部分：文科研究者扮演指挥家的角色，把握知识结构的核心和底层逻辑，规划实践方向；生成式人工智能发挥档案管理员的作用，负责分析、整理和演绎知识素材；理科研究者承担建筑师责任，负责知识框架设计和组合。交互生成式知识生产模式既促成了新知识结构的形成，又以上述三者在行动网络中持续发生的互动与协同维系着稳定。

多行动者互动知识结构的形成，具体表现为作为知识生产单位的传统学科结构的重组，并向一种以问题为导向、去学科边界与多主体参与为特征的超学科结构发展。这种“超学科”，可以说是前述新知识结构的实践载体，也是新文科发展的理想方向，且在当代高校中已有初步探索。如斯坦福大学的人工智能与前沿技术课堂重构项目(CRAFT)、人工智能普惠项目(AI4ALL)，巴黎综合理工学院的“视觉与创意人工智能”硕士项目，我国也在2025年将“人工智能教育”专业正式纳入高考招生，由北京师范大学率先布点。这些探索都在促成一种新知识主体的生成。

编辑：HN008