2025年初，國產AIGC（生成式人工智能）大模型DeepSeek橫空出世，其影響力不亞于ChatGPT的問世。作為國產大模型，DeepSeek在中文領域的內容表達、邏輯推理與分析能力令人耳目一新，尤其是其文本生成技術，可以說達到了目前大模型的全新高度，甚至能夠生成質量不俗的新聞稿、詩歌、雜文乃至評論。
文科無用論早已有之
在各方對DeepSeek的高度評價以及對其賦能千行百業(yè)的期待中，一絲隱憂也悄然升起：既然DeepSeek如此便捷好用，未來是否會有大量文科生需求的行業(yè)，如文秘、記者等，被DeepSeek這類大模型所取代？這是否意味著對“文科無用”的公然宣判？事實上，早在ChatGPT問世時，輿論場就曾展開過“文科無用論”的爭論，或者更早一些，大約十年前，部分媒體開始應用“新聞機器人”時，就有質疑“記者有何用處”的聲音。簡言之，每當人類的科學技術取得進步時，都會引發(fā)對文化自身價值的質疑。正如照相機發(fā)明時，法國報紙上曾出現令人不安的質疑聲：照相術如此清晰了，畫家還有何用？
然而，后來的事實證明，記者這個職業(yè)并未消失，畫家也沒有被照相機取代。同樣，不難看出，盡管DeepSeek橫空出世，文科也不會淪為“無用之學”。根本原因在于，文科以哲學社會科學為基礎，核心在于人的意識形態(tài)，因此也被稱為人文學科。
文科具有不可替代的特性
任何AIGC技術，歸根結底，都是為人類服務的工具，是提升生產力的手段，無法成為具有創(chuàng)造力與思辨力的主體。
首先，文科發(fā)展的原動力是通過思想來挖掘、萃取知識的。而AIGC大模型背后的運行邏輯是算法，依托的是互聯網數據庫，這只是人類知識的一小部分，反而有大量一手知識根本無法通過AIGC大模型獲得。
文科，尤其是人文學科的發(fā)展，十分依賴一手知識的挖掘與研究，但大量一手知識需要專業(yè)人士來挖掘和展示。例如，地下的簡帛、散佚在民間或未被數字化的歷史檔案與書信、尚未采集的口述史信息等，這些知識數量龐大，根本不可能由AIGC大模型所獲取。挖掘、甄別與萃取這些知識的關鍵是思想，這是AIGC大模型無法完全取代的工作，也是文科高水平研究與高質量發(fā)展的基礎與保障。
從文科發(fā)展演變的趨勢來看，其演變實際上是一個知識不斷累積、豐富與萃取的過程，且高度依賴于人的認知與活動，而非完全交由AIGC大模型完成。生成式人工智能的前綴“生成式”表明其核心在于“生成”，但這種生成并非創(chuàng)造，而是一種機械的生成，背后推動它運作的是算法，而非思想。
有觀點主張，DeepSeek作為一款新的大模型，可以進行一些簡單的思考，但思考與思想是截然不同的兩個概念。這里的思考，指的是基于互聯網數據庫的信息獲取，以及基于邏輯與語法的文字排列組合，甚至其中還可能包含一些為了追求可讀性而臆造的劣質文本。這顯然背離了文科所追求的思想性。
其次，文科的首要研究工具是批判性思維，其核心是質疑與分析。而AIGC大模型的本質是基于數據的模式匹配，缺乏自主意識與主觀判斷，與批判性思維所產生的土壤差之千里。
心理學理論表明，批判性思維是人類獨有的思維行為，其心理機制由好奇心、想象力與懷疑精神構成，這是AIGC大模型所不具備的能力。在文科研究中，無論是對歷史事件的評價，還是對哲學觀點的探討，都需要運用批判性思維來質疑現有的觀點與結論。例如，歷史學中對明治維新的評價，近代以來日本學者、中國學者與西方學者的觀點不盡相同，如何通過取舍諸觀點對明治維新進行客觀評價，顯然依賴于批判性思維。這也是文科與自然科學或工程技術領域的關鍵區(qū)別，文科的許多問題并無標準答案，而是需要通過批判性思維進行探討。
以DeepSeek為例，其中文寫作能力明顯超過了以往的ChatGPT與國產的文心一言等大模型產品，甚至可以用犀利的語言風格完成復雜文本的撰寫。但寫作依賴的是表達能力和邏輯思維，這與批判性思維并非同一回事，因此也決定了DeepSeek無法取代文科能完成的工作。
最后，文科的價值追求以“真善美”為核心，其基礎是事實判斷、道德判斷與審美判斷。就目前AIGC大模型的發(fā)展水平來看，基本的事實判斷已非常困難，而道德判斷與審美判斷則完全無法實現，這使得AIGC大模型在文科領域存在巨大局限性。
如前所述，AIGC大模型所依賴的是互聯網數據庫，其中的信息魚龍混雜，很多內容并非事實，甚至充滿偏見與謬誤，或包含惡搞內容。AIGC大模型難以甄別這些內容，甚至會將影視人物與歷史人物混淆。可以看出，它目前僅能進行流暢的表述，對于復雜問題常?！耙槐菊浀睾f八道”，而這正是AIGC大模型無法解決的根本問題。因此，AIGC大模型無法提供準確的事實判斷。
如果事實判斷尚能依循客觀事實，道德判斷與審美判斷則多由主觀因素決定。善惡、美丑中蘊含的辯證關系，須通過學習與閱歷才可認知，非黑即白的算法無法判斷。例如，評價《巴黎圣母院》中的敲鐘人卡西莫多、《聊齋志異》中的聶小倩與《水滸傳》中的宋江等人物，需要更深厚的人文關懷和開闊的文化視野，這正是AIGC大模型無法做到的。
就目前來看，DeepSeek在進行事實判斷時，仍然存在不可避免的錯誤。例如，基于一些公開數據，竟然得出“‘80后’死亡率突破5.2%”的荒謬結論，足見其背后算法仍有巨大漏洞。而且，盡管DeepSeek能完成一些簡單的詩歌創(chuàng)作，并基本符合平仄韻律，但這依然是“生成”，而非“審美”?？梢钥闯?，連被視為當前AIGC大模型“天花板”的DeepSeek，都無法實現文科的價值追求，其他大模型更無法勝任。
實際上，在實際應用中，AIGC大模型在數據清洗、分析、結構化處理以及圖像識別、數字孿生建模等理工科領域的應用比文科更為廣泛，但似乎并沒有聲音質疑AIGC大模型會取代理工科。由此可見，AIGC大模型是否導致“文科無用”的爭議本身就是一個悖論，這實際上反映了“重理輕文”的社會偏見。在效率優(yōu)先、科技創(chuàng)新的時代，AIGC在產值形成、產品催生與技術轉化等方面，確實無法與理工科相比，但這些只是人類進步的一部分。在國家文化軟實力與意識形態(tài)建設，以及社會良法善治等方面，文科的主導作用仍不可或缺。
與此同時，我們也應注意到，AIGC大模型在文科相關實際應用場景中，確實具有廣闊前景和較大空間。例如，在電子政務、格式化文本生成及問答服務等領域，AIGC大模型已經發(fā)揮著越來越重要的作用，但這并不意味著它正在取代文科，而是更好地服務于文科，不斷解放文化生產力并促進文化新質生產力的形成，從而實現賦能高質量文化生產、提升國家文化軟實力的美好愿景。
作者系武漢大學國家文化發(fā)展研究院副教授、《文化軟實力研究》編輯部主任
來源：中國社會科學報
責任編輯：郭飛
新媒體編輯：宗敏
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