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隨著新文科建設的不斷推進,文科須做跨學科研究正在成為基本共識。近年來,一大批跨學科研究成果引發了學術界的廣泛關注和深入討論。然而,盡管當下文科的跨學科研究方興未艾,但新興學科和交叉學科建設卻并不盡如人意,真正打破學科壁壘的文科代表性成果依然少見。
造成這一現象的原因是多方面的,既與研究者的認知框架相關,也受知識生產方式和學術評價體系的影響。出于思維慣性和路徑依賴,研究者容易把學科邊界視為知識的應然分界,將本學科的概念和規范奉為圭臬。同時,當前的知識生產主要由小范圍專業共同體在單一學科內部依托院系(所)建制完成,而同一個專業共同體還擁有學術評價權和學術資源分配權,這就難免使研究問題、合作對象和成果形式高度屈從于既有學科范式。既然制度“獎賞熟練的重復”,研究者當然更愿意去探究那些本學科同行認可的問題,而無須顧及相關研究是否有現實對應性。
必須承認,知識生產要在狹小的專業共同體內部進行,這在一定程度上有其合理性。專業共同體是現代學科體系的核心構成,它的本質是知識領域的社會分工。這一分工構建了更為確定的成長模式、糾錯機制和評價體系。正是這樣的專業學科體系,陪伴著人類在不到300年的時間里經歷了蒸汽革命、電力革命、信息革命和智能革命。
然而問題在于,分科有合理性不等同于分科無條件正確。當下,文科倡導跨學科研究,是經濟社會發展的必然要求。研究對象的來源是現實世界,而非某個學科。隨著科學技術的快速迭代,經濟社會發展的復雜程度與日俱增。與以往相比,知識生產更多地由生活應用場景驅動,而非在單一學科視域下由概念闡述和理論推導完成。吉本斯等人在《知識生產的新模式:當代社會科學與研究的動力學》中提出,應用場景中主體增加,對知識的需求和評價標準變得多元,知識生產的邏輯應隨之改變。今天的諸多研究問題,如算法治理、數據倫理、公共衛生、人口老齡化、國際秩序等,都并非某一學科的專屬問題,而是科學技術、文化心理、法律制度、歷史地理、經濟軍事等多維度交織而成的復合問題。面對這些問題,如果還像以前一樣從單一學科出發去研究,就只能是管中窺豹,僅見一斑。
與此同時,在生成式人工智能的沖擊下,文科研究的傳統范式面臨重大挑戰。以文學、歷史學、哲學、經濟學、法學、教育學、管理學、藝術學等為代表的傳統文科研究,其主要優勢體現在對既有學科文本的閱讀、記憶、整理、轉述、翻譯和闡釋上。然而,生成式人工智能最為擅長的就是高密度文本勞動,它調用文本的數據量更大,提取更為精準。傳統文科訓練及其賴以生存的學術能力,正以肉眼可見的速度“貶值”為可被外包的流程能力。
令人感到欣慰的是,人工智能技術的發展也為文科的跨學科研究創造了前所未有的機遇。借助自然語言處理等新技術,以往分散在不同學科、難以互通有無的文本,現在可以被有效關聯,甚至融合為新的研究對象。語義建模、自動編碼、跨模態分析等方法,使跨學科、跨領域合作的信息與組織成本大為下降。這并不是說,新技術的應用本身就是跨學科的體現。相應地,技術賦能并不等同于跨學科研究。但不可否認,它為多學科協作提供了巨大便利。
在這一背景下,文科特別需要反躬自省。某些理工學科也許具有高度封閉的學科特征,文科則天然接近復雜的人類世界。有比較專門化的數學問題,也有相對清晰的物理問題,但幾乎沒有任何重要的文科問題是某個單一學科的問題。以自我同一性問題為例,乍一看它是一個哲學問題,一旦深入追問,就會發現它還是一個心理學問題、社會學問題、法學問題和神經科學問題。文科的研究對象,大多是在歷史發展中不斷生成變化著的,文科天然就具有跨學科性質。當今的新文科建設如果缺乏這樣的學科意識,就很可能只是在為舊的分科體系披上新的技術外衣。文科真正的危機,是離學科太近,離現實世界太遠。
面對跨學科研究的時代潮流,我們既應該承認以往分科的合理性,又應該把分科作為暫時性的工作假設,而不是終極邊界。不同學科有不同的工具箱,重要的是運用這些工具解決現實問題。新文科建設真正需要的,并不是把不同院系(所)的研究者外在地拼合在一起,各自做著從前的研究,而是要重塑問題意識,不斷形成新的方法論視野,重構證據結構和評價機制,以解決現實世界中的真問題。
更一般地,跨學科是一種本源的態度。只有打破學科壁壘,才能更接近真實的世界。世界首先是一個不可分割的整體,然后才由人的認知劃分為不同對象,這些對象又被歸入不同類別,進而形成了不同學科。老子說:“道可道,非常道;名可名,非常名。”任何概念詞匯都只是對整體世界的區分性表達,而不是世界的真實樣態。因此,如果把某種理論、某條學科邊界當成固化真理,就必然落入弗蘭西斯·培根所謂的“劇場假相”。跨學科研究面向的,不單是學科,而應是現實世界。
作者系武漢大學哲學學院教授、武漢大學歐美宗教文化研究所所長
來源:中國社會科學報
圖片來源:圖蟲網
責任編輯:王禧玉
新媒體編輯:宗敏
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