人工智能或在軟科學領域遇困境

參考消息網1月17日報道 據沙特《阿拉伯新聞》日報網站1月5日發佈沙特阿拉伯哈立德國王大學語言與翻譯系教授穆納西爾·阿勒哈馬米的文章《人工智能可以改變硬科學，但在軟科學中可能遭遇困難》，內容如下：

人工智能正在革新生活的諸多領域，包括學術界。然而，它對各學科的影響不盡相同。在物理學、化學和生物學等硬科學領域，人工智能正在取得突破性進展。另一方面，社會學、心理學和歷史學等軟科學則存在獨特的挑戰，使得這些學科與人工智能的融合變得更爲複雜。

硬科學注重精確性、一致性和定量數據。這些學科旨在通過受控實驗和可重複測量等結構化方法來理解自然現象。人工智能在這些環境中尤爲有效，因爲它擅長分析海量數據集、發現模式並做出準確預測。

例如，在天文學中，人工智能已被用於識別系外行星並分析大量的宇宙數據。在基因組學領域，它處理數以十億計的脫氧核糖核酸(DNA)序列，以發現有助於研究人員理解遺傳疾病和開發治療方法的種種模式。同樣，在藥物研發和材料科學中，人工智能可以模擬各種實驗，並確定有前景的解決方案，所需時間只是傳統方法所需時間的一小部分。

人工智能在硬科學中找到了用武之地，這是因爲硬科學研究對象的穩定性。物理定律和化學反應保持不變，這使得人工智能能夠優化流程、完善模擬並開展實驗，而不存在發生人爲錯誤的風險。

通過比人類更快、更精確地執行任務，像自動化實驗室這樣由人工智能驅動的工具進一步提高了效率。

軟科學研究人類行爲、文化和社會動態的複雜性。人類行爲、文化和社會動態往往難以預測，且深受情境影響。與硬科學中的常量不同，人類行爲和社會模式會根據情感、環境和文化背景而變化。這使得人工智能很難創建準確的模型或得出可靠的結論。

軟科學在很大程度上依賴定性數據，如訪談、案例研究和民族誌。這類數據意義豐富，但人工智能難以解讀。例如，雖然自然語言處理工具可以分析文本，但它們往往無法捕捉個人敘述或歷史事件的情感深度或其中的細微文化差別。理解人類互動的複雜性需要同理心和直覺，而這正是人工智能所缺乏的。

此外，軟科學需要進行詮釋性分析。研究歷史事件意義的歷史學家或考察社會動態的社會學家必須考慮文化、歷史和主觀因素，而這些是人工智能根本無法複製的。人類研究人員將生活經驗、文化意識和同理心帶入工作中，使他們能夠以超越人工智能能力的方式解讀數據。

人類行爲和社會實踐極其多變，這使得人工智能幾乎不可能生成一致的模型。雖然人工智能可以通過處理大量數據集和識別趨勢來提供協助，但其在軟科學中的作用仍只是輔助性的。它無法取代人類所具備的共情、情境化理解以及解讀複雜社會現象的關鍵能力。例如，在心理學中，人工智能可以分析心理衛生數據中的模式，但難以理解人類選擇背後的微妙情感。同樣，在歷史學中，人工智能可以識別歷史事件年表中的趨勢，但無法完全領會這些事件對人類的意義。

人工智能的優勢在於它處理結構化定量數據的能力，這使其成爲硬科學領域的強大工具。它可以進行實驗、開展模擬並加快科學發現進程，這使它在物理學、化學和生物學等領域變得不可或缺。然而，在軟科學中，人工智能的作用更多是輔助人類研究人員，而非取而代之。

在軟科學中，人工智能可以整理數據、識別模式並提出假說。但對研究結果的詮釋——這些學科的核心——始終需要人類的專業知識。學術界的未來在於採取一種平衡的方式，讓人工智能與人類攜手合作。人工智能在數據處理和模式識別方面的高效率，可以加強人類的共情能力和理解情境的能力。（編譯/朱捷）