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计算政治学中的生成式人工智能——研究方法、主题与展望

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摘要:

生成式人工智能的出现与发展,为计算政治学带来崭新的发展图景。生成式人工智能生成能力、仿真能力和泛化能力的优势可以赋能计算政治学研究方法,启发政治学研究议题。在研究方法层面,生成式人工智能能够为政治计算、社会模拟和互联网实验的数据处理、仿真建模、生成研究工具等提质增效,具备不同于既往人工智能技术的优势;在研究议题方面,生成式人工智能不仅是智能治理领域的新兴研究主题,也可以与国家—社会关系、政治行为、政治心理等经典政治学议题对话,从计算政治学角度丰富对这些议题的理解。然而,生成式人工智能在技术方法和伦理层面还面临局限和挑战。未来将生成式人工智能融入计算政治学研究可以从研究方法、研究要素和理论对象三个角度出发。

作者: 严洁 林胤志
作者单位: 严洁,北京大学政府管理学院教授,北京大学国家治理研究院副研究员,北京大学公共治理研究所副所长,100091;林胤志,北京大学政府管理学院中国国情研究中心研究助理,100091。
期刊: 国外社会科学
年.卷(期):页码 2025.12(1):116-144
中图分类号: D0
文章编号:
关键词: 计算政治学 生成式人工智能 大数据 仿真 实验

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