中国社会科学网讯 2025年4月23日，“大数据模型与国际热点问题研究”学术研讨会在京举办。会议由中国社会科学院亚太与全球战略研究院大国关系研究室主任钟飞腾研究员主持。中国科学院数学与系统科学研究院唐锡晋研究员及其团队就大语言模型在社会科学领域的运用做了主题汇报。
钟飞腾在致辞中提到，此次会议的一个重要目的是加强自然科学和社会科学的交叉研究。唐锡晋研究员及其团队在大语言深度学习模型方面取得了显著成果，对国际热点问题研究具有重要的应用价值。目前，人工智能的发展和中美博弈对哲学和社会科学的传统研究产生了重大冲击，中国正处于从借鉴学习美国转向更加强调构建自主知识体系的时代性转变潮流中，国家安全学、区域国别学均成为一级学科，学科交叉融合对国际问题研究人员提出了新的时代要求。希望通过加强自然科学研究人员和社会科学研究人员的交流，在方法上互鉴，达成深化研究的目的。
唐锡晋表示，目前海量的新闻报道本身就反映了自身观点，大语言模型在语义理解和文本生成方面拥有接近人类的能力，这为生成类似于人类标注文本的数据增强方法提供了新契机。其团队旨在通过数据增强办法，对原有的大数据进行改写和重新生成，并将生成的数据用于模型训练，建立事件的知识图谱，讨论事件之间的时序关系和因果关系。随后，唐锡晋研究员及团队分别展示了其研究成果。
包括大语言模型在内的大数据模型对国际问题研究有很强的借鉴意义。第一，大数据模型可以把事件进程和关联揭示得更加清晰，结合专业背景可得出很有价值的结论。在当前百年变局加速演进背景下，研究人员可以借助于大数据消除地域性差异，从而做出更加准确的研判。第二，大数据模型可以弥补仅靠经验进行判断的不足，通过参考大数据得出的系统性观点，对现有的经验性结论进行校准。第三，大数据模型在一定程度上改变了社会科学传统上深度依赖知识精英做出判断的特性，使普通民众的声音也具有相当的社会影响力。不过，目前大数据模型在应用中亦有局限性，例如大数据很难区分数据之间的异质性。为此，更需要自然科学和社会科学各取所长，尽可能减少判断误差。
中国社会科学院俄罗斯东欧中亚研究所张宁研究员，中国社会科学院亚太与全球战略研究院副研究员孙西辉、助理研究员李成日和助理研究员田光强等围绕各自研究领域，对大语言模型和海量数据在区域国别研究，特别是突发事件中的使用等议题发表了各自看法，并表示数据的搜集和使用也要考虑需求的差异。
此次研讨会由中国社会科学院亚太与全球战略研究院大国关系研究室和国家社科基金重大项目“百年变局与中国周边安全新态势研究”课题组共同主办。
（主办方供稿）
