技术赋能与主体性坚守：AI时代智库转型的深层张力

当人工智能开始介入科研咨政、数据推演和开源情报分析，智库的核心竞争力是否会被重新定义？9月11日，第九届中国智库建设与评价高峰论坛在北京给出的答案是：人工智能可以成为智库的“外脑”，但不能替代智库的“大脑”；技术越深度嵌入，研究者的主体性越不能让渡。

第九届中国智库建设与评价高峰论坛现场

本次论坛由中国社会科学评价研究院主办，机构与智库评价研究室承办，主题为“‘人工智能+’智库：探索、实践与展望”。来自社会科学界、高等院校、宏观政策研究部门、国资央企等领域的智库机构代表，以及从事智库评价和智库研究的专家学者、媒体和出版界人士参加论坛并展开深入探讨。

AI正在改变智库知识生产方式

论坛上形成的一个基本判断是，AI对智库的影响已经超越工具层面。中国社会科学院党组成员、当代中国研究所所长金民卿在致辞中指出，人工智能正成为发展新质生产力的重要引擎，对智库而言，“人工智能+”既为提升研究效能带来机遇，也对防范模型幻觉、算法黑箱、数据偏差等风险提出更高要求。他进一步提出，要推动人工智能辅助智库研究的范式革新，在加快构建中国自主知识体系上彰显担当，并积极参与全球人工智能治理。

这一判断得到了多位专家的呼应。中国工程院战略咨询中心副主任马守磊提出，人工智能与智库深度融合将呈现从系统建设走向范式升级、从人机协作走向人机共进、从工具技能走向智慧引领的演进方向。中国信息通信研究院副总工程师许志远则从另一个角度切入，强调AI正逐步成为决策认知的基础设施。

这些判断指向同一个事实：AI带来的不是“写得更快”，而是知识生产方式、组织运行机制和评价治理模式的整体性变化。如果智库仍然把AI当作一个提效工具来使用，而不去思考研究流程、人才结构和成果形态的系统性调整，那么所谓“赋能”很可能停留在表面。

研究者主体性不能退让

范式转型并不意味着技术可以无限介入。论坛上被反复提及的一个概念是“主体性”。中国社会科学评价研究院党委书记赵天晓指出，AI嵌入智库研究，不能消解思想的核心价值，需要维护研究者的主体性与战略判断力。

这并非技术保守主义，而是对智库核心价值的清醒认知。智库产品不同于一般信息产品，其核心竞争力在于战略研判、价值判断和国情适配——这些恰恰是AI目前难以替代的。中国宏观经济研究院科研管理部主任申兵指出，人工智能嵌入智库建设仍面临不少瓶颈，要找准功能定位，推动技术应用与研究方式、组织能力协同变革。中国社会科学评价研究院机构与智库评价研究室主任胡薇提出，布局碎片化、内容同质化、人才供给缺口和可信门槛提高，是当前“人工智能+”智库亟待解决的问题。

这些判断共同勾勒出一条边界：AI可以承担信息处理的“广”和“快”，但“深”和“真”必须由研究者守住。

三类智库的探索说明了什么

理论判断需要实践印证。论坛上，央企、高校、地方社科机构分别展示了各自的探索路径。

中国石油集团经济技术研究院副院长吴谋远介绍，央企智库可依托行业知识库底座打造智能研究助手，以知识沉淀带动研究创新。复旦大学副校长、全球人工智能创新治理中心执行主任陈志敏表示，高校智库可依托文科实验室、全球治理平台，沿平台化、公共产品化、制度嵌入的路径，搭建人机协同的知识生产体系。浙江省社会科学界联合会副主席屠春飞介绍了浙江统筹推进新型智库矩阵与哲学社会科学实验室建设、实施“人工智能+社科”融合创新工程的做法。

三类实践有一个共同特征：它们都不是单点工具采购，而是从数据底座、平台建设到制度安排的体系化布局。这恰恰说明，AI赋能智库的真正难点不在技术引入，而在组织变革。

智库评价体系如何跟上技术变化

论坛以“智库建设与评价”为品牌标识，评价体系的变革是核心议题之一。金民卿表示，要在评价指标、评价方法、评价伦理中前瞻性地纳入对人工智能应用的规范考量，健全科技伦理与安全治理机制，让智库评价这根“指挥棒”既激励创新又防范风险。

这一要求的现实针对性在于，评价体系若不调整，AI应用容易流于表面；若只鼓励不约束，则可能放大模型幻觉和数据偏差。胡薇从智库评价和功能拓展的角度提出，数据的准确性与可靠性是智库评价的基石，AI的应用必须坚守这一底线。在此基础上，应推动人工智能从报告写作进一步拓展至理论创新、舆论引导、社会服务和公共外交等智库功能。这些判断实质上为评价体系的调整提供了方向。