【智慧教育研究】张海生：人工智能赋能学科建设：解释模型与逻辑解构

作者简介

张海生，编辑，博士研究生，从事高等教育理论与管理、智能技术与教育研究。

引用本文

张海生.人工智能赋能学科建设：解释模型与逻辑解构[J].高校教育管理,2023,17(3):42-50.

摘要

根据托尼·比彻和保罗·特罗勒尔关于学科分类方法以及人工智能技术发展的现阶段特征，本研究构建人工智能赋能学科建设的解释框架，并借助此分析框架深度解构人工智能赋能学科建设的多重发展逻辑。人工智能赋能学科建设的逻辑有分类发展逻辑、双重价值逻辑和技术正当逻辑。其中，分类发展逻辑强调在人工智能赋能下学科建设将衍生更多的新文科和新工科类型，推动学科建设方向变革和研究范式革新，总的趋势是推动学科建设转向智能化、应用性和交叉融合，学科研究范式转向科学主义。双重价值逻辑强调人工智能能够为学科建设提供新动能，赋予学科建设以价值理性和工具理性，更加突出新工科建设和研究的战略效应和经济效益以及新文科建设和研究的文化效应和社会效益。技术正当逻辑强调在人工智能赋能下学科建设必须融通技术逻辑和学科逻辑，实现技术发展与学科建设的双向赋能和深度融合。为此，学科建设必须主动融合人工智能技术，借助人工智能的技术优势实现转型发展、科学发展和特色发展。

关键词

人工智能；学科建设；新工科；新文科；学科交叉融合；学科特色发展；研究范式转型

一、问题提出

随着人工智能技术的不断发展，技术社会化成为人类日常生活的一部分，而且这种技术渗透的速度越来越快。伴随高等教育外部发展环境的变化，尤其是科技的不断更新和渗透，大学要想进一步发挥其社会轴心机构和发动机的作用，就必须提高对环境的适应性，增强服务区域发展、国家战略和人类命运共同体的能力。正如弗莱克斯纳（Abraham Flexner）所言：“大学不是风向标，不能什么流行就迎合什么。大学应不断满足社会的需求，而不是它的欲望。”学科作为人才培养的基本单元，是连接高校、政府、市场等相关利益主体的关键环节。在中国现行的学科专业目录制度中，只有拥有了学科建制，尤其是一级学科授权点，才意味着经费、资源、招生资格的真正获得，与之密切相关的人才培养活动才有了存在的合法性基础。所以，在人工智能等新兴科技不断向高等教育领域渗透的新发展形势下，创建世界一流学科不仅要加强核心科技的原始创新能力，还要赋予科技以人文性和本土性，如此方能建构具有中国特色、中国风格、中国气派的知识创新网络生态系统。

在被排名深刻影响的学科建设实践中，学科建设要想受到国家和学校的更多重视，就必须更新学科建设理念，改变传统“坐、等、要”的发展思路，谋求更多的创新举措，走更加能够创造社会效益和经济效益的应用之路、融合之路，提高学科建设和研究活动对经济社会发展的服务能力。就当下科学技术发展与学科建设的关系而言，走与人工智能等新兴科技交叉融合发展的路径，也许是学科建设可以突破的另一个窗口。事实上，人工智能发展已经超越了传统科学技术范畴，模糊了传统意义上的物理界限，为学科建设带来了更多的可能性。人工智能与学科建设的双向赋能关系为实现人工智能与传统学科的交叉融合、共融共生、相互助力和协同发展奠定了基础。已有研究认为，当下的人工智能已经超出信息科学本身的学科边界，将赋能传统学科、加速不同学科间的交叉融合，衍生新的学科增长点，彻底改变学科的组织形态和发展方向，生成新的学科范式和知识生产特征，形成新的学科生态系统。从学科建设视角看，人工智能教育的未来发展兼具理论价值和现实意义，也具有实践可行性。所以，高校有必要探索交叉融合的“人工智能+”学科建设新模式，提升人工智能领域学科地位并创新拓展其他学科的发展建设方向。已有研究成果更多聚焦于人工智能与语言学、法学、教育学、地质学、化学等学科的交叉融合发展，也确实有效赋能并推动了新文科、新工科、新医科、新商科等学科专业的更新换代、转型升级，但对人工智能之于学科建设的关系缺乏相应的理论升华和类型化研究，尤其是关于人工智能单方面赋能学科建设的一般性、理论性研究仍然需要继续深化。为此，本研究借助成熟的学科分类法，探讨人工智能对传统学科建设的作用机理和发展逻辑，从而明确不同知识生产特征学科建设的新的发展方向。

二、人工智能赋能学科建设的解释模型

大学是探究高深学问的场所，由一群进行知识生产、传承、创新、应用和扩散的学者构成。知识材料，尤其是高深的知识材料，处于任何高等教育系统的目的和实质的核心。由于近代高深知识生产的专门化性质越来越凸显，专业日益增多，不同知识之间的界限和隔阂愈发明显。反映到大学组织上，大学似乎就是以学科的边界来组织设立各学系，学者们按照这些学科边界集合起来进行活动的场所。长久以来，知识分子生态系统借由持续不断的分门划界，分割成“分离”的建制和专业空间，以便达至目标、方法、能力和实质专业技能的表面细分。所以，就本质而言，学科的生成是知识分化与划界所产生的必然结果。

在知识分化与划界的过程中，影响学科生成和建制的外部环境力量（如市场、科技、社会需求、制度安排等）不可忽视。如果说传统中世纪大学哲学、神学等学科是在学者“闲逸的好奇”指引下的知识累积中产生的，那么法学、医学等学科的出现就是世俗社会要求公平正义和健康体魄的发展需求所致，而人工智能等学科专业的产生更为复杂，不仅是科技创新带来的直接结果，也是技术攻关（知识发展）的必然结果，还是产业界技术应用转化倒逼的间接结果。同时，人工智能还因其技术的高智能性和高渗透性特征，不断为学科建设赋予新动能，推动学科建设的应用性、智能化、科学化（数字化）转型发展。在此意义上，人工智能技术之于学科建设的意义就不再局限于促成人工智能等相关学科专业的生成，更具有赋能学科建设的普遍意义，即人工智能技术之于学科建设兼具价值理性和工具理性双重意蕴。

事实上，人工智能第三次研发热潮的出现，也就是近些年的事情。人工智能之所以被各学科专业广泛关注，并被积极融入学科发展和学科建设过程，是因为人工智能技术本身的特性能够为学科发展和学科建设提供新动能。然而，当下人工智能技术虽然已经具备很强的智能性、渗透性和自适应能力，但依然处于弱人工智能时代，技术发展还存在较大的不确定性和不可预知性，强人工智能或通用人工智能时代依然前路漫漫。目前，弱人工智能技术的绝对优势体现为单一性，即仅能在可数据化、可结构化和可程序化等标准化领域发挥绝对优势，而对于较为复杂的创新创造和创意领域，人的通用能力依然发挥着不可替代的作用。再加之不同学科群落具有不同的知识属性及生产特性，其建设路径大相径庭。因此，我们在考虑人工智能赋能学科建设时，不仅要考虑学科知识的专门化特征，还要考虑科技发展变迁对学科发展和学科建设带来的重大影响。为此，我们有必要借助比较成熟且学科领域认可度较高的学科分类方法，即托尼·比彻（Tony Becher）和保罗·特罗勒尔（Paul R. Trowler）的四分法：纯硬科学、纯软科学、应用硬科学和应用软科学（见表1），建构人工智能赋能学科发展的通用解释模型（见图1）。由此也就形成了人工智能赋能学科建设的两类学科发展形态：新工科和新文科。其中，二者又分别包括两个子类。在象限一中，人工智能与应用硬科学（工程技术）相互融合后，形成新工科Ⅰ；在象限二中，人工智能与纯硬科学（自然科学）相互融合后，形成新工科Ⅱ；在象限三中，人工智能与纯软科学（人文学科）相互融合后，形成新文科Ⅰ；在象限四中，人工智能与应用软科学（社会科学）相互融合后，形成新文科Ⅱ。

表1  学科群体及其知识特征

图1  人工智能赋能学科发展的解释模型

由解释模型可以看出，人工智能赋能学科建设的总体趋势或作用机理表现在两个层面。一是学科建设模式发生重大变革，发展逻辑由重基础转向重应用，强调人工智能之于学科发展理念和发展方向的引领作用。一方面是基础学科向工科应用延伸，人文学科的应用转向解决“无用”之用；另一方面是工程技术学科向智能化、全自动化方向转型，社会科学更加注重制度建制和程序智能。二是传统学科科学研究的范式转型与融合强调人工智能技术强大的算法之于科学研究的助推乃至范式变革作用，即科学主义研究范式不仅存在于自然科学和工程技术领域，更被人文学科和社会科学所用，人文主义研究范式与科学主义研究范式的混合研究成为科学研究的主流形态。

需要指出的是，本解释模型尽管充分考虑了人工智能技术的阶段性特征、学科群落及其知识特征，但该模型依然是一种理想状态，与现实中的学科建设并不存在一一对应关系，更多是对人工智能赋能学科建设和研究的一种逻辑推演。借助此分析框架，本文旨在对人工智能赋能学科建设和研究的发展逻辑进行解构，让不同类型的学科建设和研究在推进过程中明确努力方向，并选择适宜的融合模式。

三、人工智能赋能学科建设的多重逻辑

由上文分析可知，人工智能赋能不同知识特征学科类别的转型发展方向存在较大差异，但总的趋势是走向科学化、应用性和智能化。其赋能方式是借助人工智能的技术优势推动学科发展方向变革，促进学科研究范式革新。

01

分类发展逻辑：兼顾发展方向引领与研究范式革新

不同类型学科的知识生产特征不同，这从根本上决定了其与人工智能融合发展的主要方向及其带来的研究范式变革程度也不同（见表2）。总体而言，一方面，作为一个新兴的交叉学科和战略前沿学科，人工智能本身就是新工科Ⅰ的一种，代表着学科发展往更加智能、融合、创新、应用的方向前进。另一方面，作为一种新兴的战略科技前沿领域，将人工智能技术应用到学科建设领域，能在很大程度上改变学科建设的传统路径，推动学科研究范式的转型。

表2  人工智能赋能学科建设的分类发展逻辑

在象限一中，人工智能与应用硬科学（工程技术）相互融合后形成新工科Ⅰ。此类新工科既包括人工智能等新兴工科专业，又包括人工智能与其他传统工科交叉融合后所形成的“人工智能+工科”专业集群。此类新工科具有弱基础、强应用的知识生产属性，科学研究活动更多遵循科学主义研究范式。在具有高智能性和高渗透性的人工智能技术影响下，工程技术类学科的总体发展趋向是全自动化和智能化。具体而言，人工智能技术在推动应用硬科学的学科建制中主要发挥三重作用。一是催生全新的工科专业，如人工智能、机器人工程等，推动工程技术领域的智能化发展，拓展新工科学科建制的范围。二是衍生新兴交叉学科，形成人工智能专业集群，如智能医学工程、智能建造与智慧交通、智慧能源工程、智慧运输工程、智慧水利等，推动传统工科领域更加智能化。传统工科领域将探索智能设备独立解决现实问题或者人机协同的生产方式和生活方式，即其他传统工程技术领域可以借助人工智能技术的操作原理和工作方法来推动自身学科专业的转型升级，使之走向全自动化乃至智能化（含人机协同共生与合作）。三是改造传统工程技术学科，使之焕发新生，包括淘汰部分过时学科专业等。

在象限二中，人工智能与纯硬科学（自然科学）相互融合后形成新工科Ⅱ。与新工科Ⅰ相同的是，新工科Ⅱ的科学研究活动也更多遵循科学主义研究范式，不同的是新工科Ⅱ的知识生产属性具有强基础、弱应用的结构特性。这就决定了该类型学科受人工智能赋能和渗透的程度较低，推动该类学科建设要更加强调传统理科向工科应用延伸，以提升科学研究活动效率和研究成果转化效益。具体而言，人工智能与自然科学领域的融合旨在借助人工智能技术强大的工具或算法力量，提升传统自然科学领域基础研究方法应用的科学性和运作效率，降低相关领域原始创新和核心技术的攻关难度，提升技术产业应用和技术转化的速度和效率，使之更加具有经济效益和应用价值。进一步来说，在人工智能的加持下，传统的自然科学基础研究领域可以通过人工智能技术的运用及其预测机制为基础研究的原始创新提供持续的动力。

在象限三中，人工智能与纯软科学（人文学科）相互融合后形成新文科Ⅰ。人工智能赋能新文科Ⅰ变革有两条路径：一是通过人工智能技术赋能，提高人文学科的应用性和实践性；二是通过人工智能技术的工具价值，推动人文学科发展和研究的科学化进程。当然，对人工智能赋能的新文科Ⅰ而言，并不是所有的人文学科专业都需要（适合）人工智能的介入。事实上，人文学科的很多领域并不能与人工智能直接嫁接，而需要通过间接途径或其他方式加以融合。

在象限四中，人工智能与应用软科学（社会科学）相互融合后形成新文科Ⅱ。不同于新文科Ⅰ，社会科学领域由于本身就具有应用性特征，与人工智能结合后，一方面会催生一系列新的交叉融合学科，如智慧金融、智能管理、智慧教育等。人工智能将通过对不同社会科学专业领域的制度建制和程序智能，进一步提升社会科学发展的规范化、程序化和日常化水平及社会科学学科建制的成熟度和科学化水平。另一方面，人工智能的强大工具理性对推动社会科学研究的科学化转型发挥重要作用，而且会比对新文科Ⅰ的促进作用更大。

02

双重价值逻辑：兼具价值理性与工具理性

总体而言，人工智能赋能学科建设的形式不一，其融合结果也大不相同。但无论如何，人工智能赋能学科建设的总体趋势是为学科建设提供新动能，赋予学科建设以价值理性（认识论指导，尤其是方向引领）和工具理性（方法论指导，尤其是算法支持），推动学科建设不断走向成熟化、科学化和智能化，使学科建设与人民生活福祉、区域创新发展、国家科技创新、民族伟大复兴与人类文明和进步同向而行，提高学科建设的现实服务能力，进而实现学科发展的价值逻辑由单一学科情境转向多学科交叉融合发展的应用情境和适应情境。由此，人工智能赋能学科建设就产生了双重价值，兼具价值理性和工具理性（见表3）。在很大程度上，价值理性是人工智能赋能学科建设的本体功能，工具理性是人工智能赋能学科建设的衍生功能。

表3  人工智能赋能学科建设和研究的价值逻辑

人工智能赋能学科建设的价值理性在于思想引领，即通过人工智能的加持引领学科发展方向，构筑学科交叉融合前沿领域，形成学科发展特色。按照生产力和生产关系的辩证关系原理，作为一种新兴的技术形态，人工智能技术本质上是一种生产力形态，代表着人类社会当下乃至往后很长一段时间的发展方向和进步空间，而学科建设作为一种生产关系范畴，其当下和未来的发展必须考虑技术的发展状况及其带来的影响效应——无论是正向的积极效应还是负向的消极效应。因此，在人工智能的全面赋能下，学科建设不能囿于传统单一学科建设的发展逻辑和知识生产模式，而应以人工智能的强大力量谋求与传统学科交叉融合发展的突破点，找寻学科发展的新增长点和生长点，进而带动新的学科特色的形成。

结合当下人工智能技术发展的阶段性特征以及不同类型学科知识的生产特征，人工智能对学科建设的价值理性可能集中体现为两个方面。一方面拓展了学科建设的研究领域和发展维度，即学科建设不再局限于已有研究领域，传统学科已有的研究领域会想方设法找寻与人工智能技术融合发展的契合点，找寻可嫁接的生长点和增长点，从而推动学科新的研究领域的生成，进而带来学科建设和研究领域特色的形塑。另一方面进一步提升了科学研究的应用属性。人工智能与学科建设相结合，将推动学科建设的应用趋向转型，学科建设与世界科技前沿、经济主战场、国家重大需求、人民生命健康的联系将更加紧密。具体而言，一是推动工程技术学科的产业应用和技术转化，为经济社会发展创造更丰厚的经济效益。二是推动自然科学向工科应用延伸，为国家重大战略发展需求创造更多的原始创新成果和突破更多的核心前沿科技，战略效应会得到进一步凸显。三是推动人文学科和社会科学的应用转向，不断推进知识创新、理论创新、方法创新，建构中国自主的知识体系，更好回答中国之问、世界之问、人民之问、时代之问，更好彰显中国之路、中国之治、中国之理，为推进新时代中国特色人文社会科学知识体系创新、加强中国话语和中国叙事体系建设、提升国家综合国力和国际竞争力、建设社会主义现代化国家提供更为宽松的文化氛围发挥更大的社会效用。

人工智能赋能学科建设的工具理性在于推动学科研究范式的转型。一方面，人工智能技术会带来学科知识生产方式的操作技术突破，推动传统学科研究范式转型。具体到本研究中，人工智能技术会推动人文学科走向科学化（如利用人工智能技术进行考古研究等），推动社会科学走向程序化和智能化（如利用人工智能技术进行人事管理、流程决策等），推动自然科学走向应用化（如生物学走向生物工程等），推动工程技术学科走向智能化（如智能机器人的产业应用等）。另一方面，人工智能技术会带来学科知识生产方式的思维逻辑变革，尤其是数据思维逻辑为科学研究带来的范式革新。人工智能技术作为科学方法革命的重要载体，其算法思维和技术特性不仅能为科学研究提供新的方法论指引和具体操作方法，提高科学研究的科学化程度和科研效率，而且能在很大程度上改变传统科学研究的思维定式，为现实复杂问题的解决提供人工智能的思考空间和研究视角。换言之，人工智能技术可以大大拓展科学研究的应用范围，研究者不仅可以通过对海量数据的实时、动态监测与分析来解决以往难以解决或不可触及的科学问题，而且可以把数据作为科学研究的对象和工具，基于数据来思考、设计和实施科学研究，进而从更为科学的角度引发人们对某些问题的“再思考”。这一点可能更广泛地体现在人文学科和社会科学研究领域，其借助人工智能技术的工具属性推动传统人文社会科学领域的研究范式转型。

03

技术正当逻辑：融通技术逻辑和学科逻辑

作为引领时代变革的一种前沿技术，人工智能已经对社会发展的诸多方面产生了较大影响，也渗透到人们的日常生活中。事实上，人工智能赋能学科建设至少包含以下两个维度的解读：一是人工智能技术是如何赋能学科建设的，即人工智能赋能学科建设和研究的途径和方法；二是人工智能赋能学科建设并不是单向的赋能，需要考虑不同学科类型知识特征，由此才能找寻二者的融合点和嫁接处。二者只有在双向赋能的前提下，才能实现有效融合和深度融合。因此，我们有必要从技术逻辑维度对人工智能赋能学科建设加以理解，深入探讨技术发展与学科建设的内在关系及其影响效应。

一方面，我们需要重新审视人工智能与学科建设的内在关系及其带来的可能影响和效应结果。作为一次技术迭代，人工智能在一定学科领域内存在颠覆可能和引起研究范式转换，但在更大范围内人工智能并不会对原有学科结构和研究范式进行完全替代和颠覆。事实上，在学科建设过程中，人工智能更多只是作为一种新的技术手段而出现，它为学科建设和研究带来的价值是提供或者创造更多的机会和可能。因此，我们在运用人工智能推进学科建设过程中，无论是人工智能之于学科建设的价值理性发挥，还是人工智能之于学科建设的工具理性发挥，都必须更加凸显人工智能的技术逻辑，准确把握人工智能在学科建设和研究过程中的技术定位。也就是说，在人工智能赋能学科建设过程中，我们必须牢牢把握人工智能技术发展的阶段性特征和技术优势以及学科知识生产的特征和研究范式，在此基础上才能找到人工智能与学科建设融合发展、相互促进的结合点。进而言之，人工智能与学科建设的辩证关系可以理解为人工智能是推动学科建设和研究的一种手段和技术工具，而学科建设和研究的推进及其效能的提升以及学科特色的形成则是学科建设运用人工智能技术想要达到的目标。此外，既然人工智能作为一次技术迭代而出现，我们就不得不考虑此次技术迭代所带来的新的影响。不同于前几次技术革命，以人工智能为代表的新一轮科技革命对学科建设的影响并不仅仅是促进新的学科专业的诞生，更为重要的是它还能推动学科的交叉融合发展和研究范式革新。一是跨学科研究成为学科建设过程中最为重要的一环，知识间的融合发展成为知识创新和发现的重要途径。二是科学主义研究范式进一步向人文学科和社会科学渗透，科学化的研究方法，尤其是数据科学的研究工具不仅会给研究者（尤其是人文社会科学研究者）带来更多的灵感和启发，而且会进一步提升科学研究的效率、客观性和科学性。

另一方面，学科建设要兼顾技术逻辑和学科逻辑，实现技术发展与学科建设的双向赋能。从应然层面看，带有任何目的性或方向性的技术都不是纯粹的技术，自然也就不符合正当的技术逻辑。传统教育（学科建设）与技术发展的辩证关系认为，学科建设有其内在的技术逻辑，旨在通过技术发展推动学科建设理念、范式、内容等方面的变革；通过技术运用，提高学科建设效果，实现学科声誉的提升和学科影响力的扩大。这种技术改造论或教育改进论实际上更多遵循的是单一逻辑——技术逻辑或学科逻辑，过于就技术论技术或就学科谈学科，缺乏对二者契合度和适切性的考虑。具体到人工智能技术赋能学科建设领域，如果依然采用这种单一逻辑来推进，就会出现学科技术化和技术学科化问题，其本质上并不能有效实现人工智能与学科建设的深度融合。所以，我们必须改变传统学科建设单纯依靠技术逻辑或学科逻辑的弊端，走技术发展与学科建设双向赋能、深度融合发展之路，如此才能更好地实现学科建设的有效推进。此外，技术逻辑与学科逻辑的有效融合还得益于制度逻辑的中介和桥梁作用的发挥。从双重逻辑的内在关系看，技术逻辑源于工具特性，要求制度变革，而制度变革逻辑必须体现作为技术开发者和使用者对工具使用的选择。因此，当学科建设主体在面对由技术变革引发的产业变革、社会变革趋势时，其对工具使用的选择行为或实践行动既可以加快这种变革的趋势，也可以延缓这种变革的趋势，而且这种选择作用是通过影响技术变革的社会因素来实现的。

四、结语

人工智能赋能学科建设的总体趋势是为学科建设提供新动能，赋予学科建设以价值理性和工具理性，推动学科建设不断走向智能化、应用性和交叉融合，实现学科研究范式向科学化转型，走混合研究之路。在人工智能赋能和推动下，学科将衍生更多的新文科和新工科类型。总体来看，人工智能与人文学科和社会科学的融合发展将推动人文与科技的高度融合、贯通，使之达到高人文性与高技术性的统一，推动人文学科向应用转型及社会科学的制度建构与程序智能、人文学科和社会科学研究的科学化进程。人工智能与自然科学和工程技术类学科的融合发展将推动科技与理工科的交叉融合，使之更具应用属性和智能属性，催生新的工科领域，推动传统工科更加自动化和智能化及理科向工科应用延伸。

鉴于当前我国高校更关注一级学科和一流学科建设，因而我们有必要从人工智能赋能学科建设的角度作进一步讨论。一方面，高校应充分意识到人工智能学科群发展的战略意义和前沿趋势，主动加强人工智能与传统学科的协同创新发展，并找寻契合人工智能与传统学科深度融合的学科建设模式和发展方向，为传统学科赋予新动能、形成新的学科增长点和生长点的同时，加快传统学科的世界一流学科建设进程。另一方面，我国高校还要主动把人工智能作为研究工具，借助数据驱动下的科学研究范式变革推动传统学科科学研究范式转型及融合进程，开展更多扎根中国大地的具有前瞻性、战略性的预测研究和跟踪研究，建构中国特色的学科体系、学术体系和话语体系，让更多的研究成果为实现共同富裕、中国式现代化乃至构建人类命运共同体贡献中国力量。由此，这也就带来了学科建设另外一个层面的重要议题，即学科建设不仅要主动融合人工智能技术，而且要借助人工智能的科技优势实现学科建设的转型发展、科学发展和特色发展。在人工智能与学科建设双向融合、相互赋能的基础上，我国高校还必须找寻技术发展和学科建设深度融合的突破点，而这种突破点必须根据技术发展的现阶段特征与学科知识的生产特征来确定，即当下的学科建设和研究需要实现时代性与历史性、传统性与创新性、学术性与应用性、人文性与技术性、本土化与全球化的统一，如此才能让人工智能的技术（时代/创新）优势和学科建设的传统（人文/本土）优势充分发挥，真正实现深度融合发展。

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