《信睿周报》2025年终特辑呈现了22位学者、策展人对今年中国思想界、艺术界的参与和观察。这一年来，他们在哪些题目上投入精力最多？扑面而来的人工智能对他们的研究产生了怎样的影响？他们又用什么方法在这个普遍焦虑的时代中安顿身心？这份基于个体生命经验的“思想年鉴”作为本报每年的“年终特辑”已经来到了第七年，我们试图去捕捉那只扇动着翅膀的蝴蝶，为这个时代留存一条精神线索。
本文呈现了年终特辑的22位参与者如何感受和思考迅速发展的人工智能对其研究产生的实质性影响，值此辞旧迎新之际，以飨读者。每位参与者的完整版问答也将于近期在“信睿周报微信服务号”陆续推送，敬请关注。
*按姓氏笔画排序
双翅目
科幻创作需要建立在科学观念的积累之上，AI对我最直接的帮助在于科学性的构建。就我的尝试而言，由于科学数据的相对公开性与完整性，尤其是前沿研究资料的清晰度，使AI能够较为准确地将多个前沿科学领域转化为我所提出的科幻构想。我今年新写的小说正是在两到三篇由AI生成的科学可行性报告的基础上展开的。简单说，AI似乎对“硬科幻”写作更有帮助。
在学术层面，AI主要帮我更高效地完成翻译工作，以及处理事务性的写作任务。它在资料搜集与思路整理方面也发挥了辅助作用，但不多。
叶盛
AI对我而言是一种强有力的工具，但我有必要再次说明，这里的AI指的不是通用大模型或语言大模型——虽然这类常见的AI对我的工作也有帮助，但不过是节省了一定的人力劳动，并不是创造性的。AI真正让我的研究领域产生变革，在于它让曾经的不可能变为了现在的可能。
我的主要研究对象是蛋白质的三维结构，通过测定蛋白质结构来揭示它们的功能机制，但一个更重要的应用领域是设计蛋白质来实现某种特定的功能，进而指导药物研发等。由于人类对于蛋白质三维结构的规律认知非常有限，蛋白质设计曾经是一个极其困难的领域，全世界从事这方面研究的研究组屈指可数。可是今天，由于有了AI的辅助，蛋白质设计的难度大大降低，成功率大大提升。我们有理由相信，一个能够自由设计任意功能蛋白质的时代即将来临。
邢丹
虽然我的研究并没有聚焦在AI上，但无论是在日常对话还是社会活动中，AI已成为一个不可忽视的存在，我们无法回避对其的思考。对AI的探讨逃不出技术发展的大的路径，以及技术与生命的共同演化。
AI在我的研究中不仅仅是工具，它本身就可以被视为一个复杂案例和一种隐喻。从现实主义角度看，AI在带来便利的同时，也加剧了人们对控制与被控制的焦虑。AI模型根植于人类海量数据网络，其输出又反过来影响和塑造人类认知和行为，形成一种反馈循环，这种非对称的、不断调整的共生关系也映射了技术与生命之间相互依附、纠缠形成的过程。这也是为什么我想在“寄生”的话题下研究控制与被控制的复杂关系，这也呼应了当下人类与技术之间既依赖又紧张的现状。我们应该通过艺术，更深入地探讨人与机器如何共存的问题。
刘永谋
智能革命兴起，使得我的研究集中到AI研究上。在此之前的几年，我的研究聚焦于技术治理问题，即如何用新科技来运行整个社会，提出了一套有限技治理论，代表性成果是专著《技术治理通论》。
在AI研究方面，我策划创作了“AI时代三部曲”——《智能革命后的世界：AI技术与人类社会的命运》（已出版）、《AI性别：日常生活的智慧跃迁》（出版中）、《AI与人性：AI时代的人心及其安顿》，再就是提出了一套有限人工智能理论，以专著《控制智能：有限人工智能理论研究》的形式呈现出来。
吴岩
我认为AI对科幻创作将起到非常重要的作用。前几年，我一直说：我们来到了一个“文学小羊圈时代”。也就是说，任何一个人都可以写自己想读的书，也可以在自己周围的小圈子里分享这些作品。为了这个目标，从2024年开始，我组织设计和制作了人工智能科幻写作器熔炼BETA版。这个写作器能很好地完成科幻电影、话剧剧本以及小说等文体的写作，里面包含着我们中心的刘洋老师对文学计算的一系列研究，希望这个写作器能推进科幻写作的质量提升。
沈辛成
程序员讲“氛围编程”，人文研究者也在“氛围阅读”。我还守着一点点作为人的自尊，尚未把选题也交给AI，但许多基础的工作确实都有AI参与。在效率和准确率方面，AI的表现也比不少研究生优越。AI是青年学者的福音，毕竟他们不缺点子，但很缺人。
张双南
我非常关注AI的进展，也大量地使用DeepSeek等工具查找、梳理资料，甚至做一些简单的计算，也用它来辅助做PPT和起草报告，大大提高了工作效率。在使用这些工具的过程中，我最大的体会是：凡是我不懂和不熟悉的事情，AI给我的信息都非常有用，显著地拓展了我的知识面；但是在我懂的方面，我对AI的回答就不满意。这说明AI在提供一般性的知识方面很有用，但是专业、深入的知识就明显不足，而且AI也未能给我提供新的思路和方法。正是出于这些原因，我自己做的科学研究还没有实质性地用到AI，当然也很可能是由于我已经落后于这个时代了。
不过我在2019年提出了一个非常颠覆性的空间天文项目——“全变源追踪猎人星座”（CATCH）计划，需要用非常先进的AI做管理和决策，现在这一计划由一群优秀的年轻人在推动实施，我的任务就是在旁边喊口号加油了……
李子
在我的研究领域，AI本身的影响并不算太大。技术批判领域的学者们从来对这些手段抱有审慎的态度，对于AI，特别是生成式AI，也仅限于一种工具性的使用，如润色语言、组织材料等。
从根本上讲，实证导向的社会科学研究是在真实世界中寻找新的现象和概念，这个活动无法被基于训练数据的AI所取代——AI在创造性的活动中更多的是提供线索和灵感。也正因如此，我们对于AI生成的内容有一种天然的“嗅觉”，这也是基于技术的判定工具无法做到的。在教学中，哪些学生用了AI却没有真正理解其所写的概念，大多数时候一眼就可以看出来。对于学生而言，当下的生成式AI很大程度上是结果导向的，这是理解AI教学的关键——我们也需要在教学中更多地将评价转向过程导向，而挑战在于如何平衡我们需要投入的时间和精力。
胡翌霖
我在ChatGPT流行起来之后离职成为自由学者，尽管我的离职当然是出于别的理由，但我确实庆幸自己可以不必太过焦虑这个问题了。我认为作为学院内的专业研究者，现在有责任更多地去开发、利用AI工具来辅助研究，也有责任引导学生用好AI——显然不能禁止学生用AI，又需要警惕对AI的过度依赖，这对教学来说是很大的挑战。
当然，我还在进行自由的研究，并且对于我的研究而言，AI的影响是全方位的。
首先是在过滤和整理文献的时候很有用，特别是外语文献，限于语言能力，我毕竟不能一目十行地快速浏览外文文献，去判断该文献是否有用或者是否提到某些关键问题。有了AI之后这一步就方便多了，我可以把我初步找到的文献喂给AI，让它整理摘要，并随时问AI相关问题。比如当我想要写某个论点时，我可以问AI哪些文献与我的观点相近从而可供援引，哪些文献又与我对立从而可以作为批判的靶子。
在观点和论证方面，通常我想写的文章都有我自己独特的观点，现阶段的AI还不能给我提供直接参考。不过，我看着市面上有许多拿着平凡的观点写一通车轱辘话的论文，我认为这类工作已经可以或者说应该被AI取代了。具体而言，就是指定一个观点让AI去写作，如果学者写的车轱辘话都不如AI写得漂亮，那就不要发表这篇学术垃圾了。
不过在我表达论证之后，AI可以帮助我挑错和润色。当然我们要增加提示词让AI有更强的攻击性，不然AI总是倾向于讨好。
侯杨方
我非常关注AI，已经用了几年了，日常使用四种不同的AI，让它们帮助我搜集整理资料、互相交叉检验，核对我的文章，标准化格式，提供不同的思路，我的工作效率因此得到了很大的提升。有思想、会提问，是用好AI的关键前提。
贺询
AI作为辅助工具有一些好处。AI能够帮助我非常迅速地收集资料，并了解一些我所不熟悉的，尤其我不会的语言所对应的文化领域，虽然只是比较浅层的了解。但AI确实拓宽了我的眼界——当然，前提是AI所基于的资料库足够纯净，质量足够高。
徐戈
AI成为了我的创作“伙伴”，作为“媒介”融入我的作品创作中。以《接口》为例：在这件作品中，AI对话并非一个简单的互动功能，而是成为被审视的核心对象。我刻意将其置于一个由电线构成的物质环境中，旨在暴露AI在情感上的空洞与机械性，迫使观众直面我们与这类“智能体”之间扭曲的交流关系。在这里，AI是我艺术表达的核心材料。
高小榕
AI技术产生了双重影响：在技术层面，深度学习算法大幅提升了脑电信号解码的性能；在处理视觉解码、情绪分类等传统方法难以实现的任务上，AI展现出显著优势。
此外，更重要的是研究范式的转向。在AIGC时代，内容生产不再稀缺，审美的核心问题从“如何创造美”转向了“如何判断美”。当AI可以快速生成海量作品时，审美判断力和价值识别能力反而成为核心竞争力。这促使我们重新思考神经美学的研究重点：不仅要研究大脑如何感知美，更要研究大脑如何评价美。
黄瑜
我用AI还没有学生那么溜。因为AI在小样本的领域是不太擅长的，比如最近我写一篇关于AI对于中国劳工影响的综述论文，让大模型推荐一些文献，结果得到的大部分是“幻觉”。所以，我觉得人类学被AI替代的可能性相对是较小的，因为我们做田野，收集的是一手资料。未来几年我打算往这个方向开展研究，希望探讨劳动者能否重夺主体性。
曹洁然
人工智能帮我填了所有跟教学和科研无关，但不得不填的表格，还给我的教案提出了许多可以帮助学生理解的范例。不过目前为止，它还未对我的科研提供除修改错字以外的任何帮助。
曹琪
AI发展带来的最直接的影响就是审稿周期肉眼可见地拉长（笑死，说好的AI“—键审稿”呢？），同时一个新的话语牢笼被制造，很多学者都有同感，似乎已经到了不谈AI无以谈学术的境地。
当然也有好事，于我而言，AI相当于一个“伴读书童”。不知道有没有人研究过“孤独”在学术生产中的存在，但假想一篇研究自有它的受众，总归能够刺激人的分享欲。而现在，我可以保证至少自己有一个读者——还是一个能够持续提供情绪价值的“夸夸党”。而如果我愿意，甚至还可以多找几个竞聘上岗（AI：早知道烂厂里算了）。
章戈浩
AI给社会科学带来的影响几乎是全方面的，对于我的研究产生的影响主要在两个方面。
一方面，在研究方法上，质性数据分析一直是我特别感兴趣的领域，这个领域从20世纪80年代以来一直在探索计算机辅助数据分析，近年大语言模型的广泛应用让这方面的技术突飞猛进，此前完全依赖人工处理的非结构化的数据可以在相当程度上借助大语言模型进行自动处理。固然，这使得传统劳时费力的质性数据分析大大提升效率，甚至改变质性研究一向被诟病的分析样本不足等问题。然而，这给质性研究本身带来致命的挑战，甚至一定程度上瓦解了不少质性方法的基础，但也带来了所谓的机器反身性，为质性研究方法的发展开辟出一片新的天地。
另一方面，我开始关注一个新兴的跨学科领域：批判AI研究。我试图将自己的研究也容纳其间。
章邵增
先以我早年经历为例，我的博士研究主要是关于巴西亚马孙雨林的保护。20世纪末，来自不同专业的科学家已经在巴西研发了一个早期人工智能模型，把天文、地理、生态、生物和相关人类活动（森林盗伐、公路扩张、纵火行为等）的运作规律都纳入模型，模拟出过去几十年的毁林趋势，并预测未来几十年的毁林趋势。2005年前后，国际碳汇交易市场新增了一类碳汇——“保林碳汇”（REDD），就是通过避免模型预测的毁林趋势而实现碳减排，将之转换成碳汇出售获得收入，再反过来用于森林保护。巴西科学家研发的这个模型恰好就能用于预测和计算毁林趋势和可得碳汇。我的博士研究的一项工作就是考察这个模型的设计过程及其在新兴碳交易市场中的应用，包括其中的社会政治因素。但因为多个争议性问题，研发这个模型的巴西科学家希望我不要公开发表博士论文。我的博士研究揭示了科学研究工作其实远不止是科研问题，而围绕这个人工智能模型的争议则揭示了我也不过是科研这个棋局中一颗小小的棋子。
所以，我想反过来考虑我的研究能对人工智能产生哪些影响。人工智能的研发和应用所产生的碳排放正在爆炸式地增长，这主要源于人工智能设计对算力和全自动化的无节制追求。我和计算机专业的同事开始合作，尝试把环境成本意识和社会责任意识直接嵌入人工智能模型内部，这一策略比依赖法律政策的外部监管更具前瞻性和有效性。我们会结合多学科的方法来建立低碳的、人机结合的人工智能设计框架：如将社会科学方法（尤其是质性研究）用于数据采集和处理来指导人工智能算法训练和校准，在设计强化学习（reinforcement learning）的奖励函数（reward function）时引入碳感知机制，以及在机器学习中纳入模型弃权（abstention）和人为反驳（redress）等机制来引入人类专家的直接干预和情境分析。我们会利用新兴的多模态大语言模型（MLLMs）来进行初步实验，重点应用于我比较熟悉的亚马孙雨林监测这个领域。我们希望证明，人机协作的低碳模型会更加适应现实社会的需求，从而优于不会情景化分析且碳排放很高的全自动系统。
彭飞
AI，尤其是生成式模型，彻底改变了我的研究工作流：在代码与分析工作上，我现在更多以自然语言的方式与大语言模型协作，由它生成/改写大部分底层代码，由我来做任务分解、问题定义、验证与复现把关。正如安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）所言，“The hottest new programming language is English!”（“英语是当下最火的新编程语言!”）在学术写作上，AI当然并不是完全可靠，但在资料初整、框架梳理与对措辞的多轮打磨上极大帮助我提升了效率，并时常能有新的认识。总之，AI帮助我更专注于问题本身，而把重复性实现交给工具。
谢广明
AI与机器人的关系非常紧密。AI主要在信息世界中处理任务，其输入和输出的都是数字信息。AI的发展使机器人变得更加智能、自主，功能也更加完善。我们非常关注AI技术的进步，实验室里的每位研究生都在使用各种AI工具为仿生机器人赋能：有的用于提升机器人的感知能力，有的用于优化机器人的运动控制精度，还有的用于改进机器人的操作与抓取效率。
不过，相比AI的发展，机器人技术的进步要更加困难。因为机器人不仅要处理信息，还要应对复杂多变的物理世界。机器人要在现实环境中完成复杂任务，就必须具备良好的感知能力和高性能的执行机构。这也是机器人研究中最具挑战，同时也最具魅力的部分。
路奇
AI一直是我们研究中的一部分，我们基于各种气味数据进行计算以解决实际问题，如指导机器交互、产线监测或其他场景内决策。不过，我猜这个问题可能是想问：近年来，尤其是大语言模型（LLM）产生巨大社会影响之后，我们受到的影响。
我觉得影响是多维度的，首先是科研节奏加快，随着新的算法模型不断涌现，我们要不断思考在自身领域如何赶超这一发展速度；然后是它给研究带来了新的视角和机会，大语言模型作为一种通用工具，在文献检索、研究机会发现、新型界面设计方面都具有很好的赋能作用；同时，我们也在研究嗅觉在多模态人工智能中的整合与应用。
漆海霞
AI对我的研究产生了两方面影响。一方面是对我的研究对象——国际关系——产生了影响。近年来，由于AI技术（如无人机等）应用于国际战场，我们需要对战争进行重新研究，例如围绕AI是否可能加速战争爆发等问题展开学术讨论。同时，大国竞争也可能体现为AI技术上的竞争。目前，中美和其他大国都在大力发展AI技术，这可能是未来大国国力比拼聚焦的技术领域，大国在科技竞争中如何应用AI以获得优势地位等问题也亟须关注。
另一方面是对国际关系研究的影响。由于AI技术可以用于学术研究，目前学界在尝试应用大模型进行科研，这对传统的量化研究也形成了挑战。例如，传统量化研究需要对结构化数据进行整理，现在则可以应用AI技术寻找数据。过去有些研究要用实验方法进行推断，现在则可以用大模型来做仿真推演。这些不同的研究路径可能导致不同的研究结果。
（摘编自《信睿周报》第160期）"