2025年人机协作经济管理研究新时代报告

2026-1-4 08:06| 发布者: 刘火云26 0

摘要: 人工智能大语言模型（如ChatGPT、DeepSeek）正深刻重塑经济管理研究范式，推动学术工作迈入“人机协作”的新时代。北京大学国家发展研究院胡诗云、易君健在《2025智能之光：人机协作的经济管理研究新时代报告》中系 ...

人工智能大语言模型（如ChatGPT、DeepSeek）正深刻重塑经济管理研究范式，推动学术工作迈入“人机协作”的新时代。

北京大学国家发展研究院胡诗云、易君健在《2025智能之光：人机协作的经济管理研究新时代报告》中系统阐述了这一变革。

报告指出，大模型的本质是“下一词预测器”，其核心能力在于实现认知工作的自动化，而非替代人类科学家。

研究者的核心价值在于围绕理论工作的能力——提出根本性问题、构建因果机制、创造抽象概念并赋予研究以意义和方向。

AI无法自发产生像亚当·斯密“看不见的手”那样的理论飞跃，也无法拥有源于价值判断的规范性目标。

报告提出，大模型将在研究全流程中扮演四大角色。

第一，作为“参谋”，AI是研究者的思想伙伴，能协助资料收集、深化文献理解、澄清概念并提供研究反馈。

例如，通过深度检索功能，AI可在几分钟内整合数十个信息源，生成关于衰退与收入分配的系统综述。

第二，作为“助研”，AI承担研究助理职能，自动化处理文献整理、参考文献格式转换、代码撰写、数据清洗等重复性任务，将研究者从“脏活累活”中解放。

第三，作为“智能体”，大模型本身成为研究对象与实验工具。

研究者可利用单智能体模拟个体行为（如测试AI在博弈中的风险偏好），或多智能体系统模拟复杂社会互动（如市场交易、政策影响），为经济学理论提供前所未有的实验场景。

第四，作为“朋友”，AI超越学术角色，提供职业发展建议、心理辅导和人际交往策略，为研究者提供全方位支持。

报告强调，有效利用AI的关键在于“提示工程”（Prompt Engineering），即通过精心设计的提示词引导AI。

研究者需具备“AI素养”，懂得如何提出高质量问题。

同时，报告警示了潜在风险：一是“前视偏差”，即大模型因知晓历史数据而高估预测能力，需通过实时预测或对比知识截止日前后表现来规避；二是结果的敏感性，模型输出可能随提示词或模型版本变化，需建立人工标注的基准进行校准。

此外，多智能体模拟的因果推断效力也需谨慎解读，其结果本质仍是条件期望，未必反映真实因果。

总而言之，大模型并非研究者的替代品，而是强大的“智力放大器”。

它通过自动化执行常规任务，极大地提升了研究效率，更通过人机深度协作，扩展了人类思维的广度与深度。

未来，研究者的核心竞争力将从数据处理转向创造性思考、批判性分析和理论构建。

该报告为经济管理学者如何拥抱AI时代提供了兼具技术深度与哲学高度的全景式指南，预示着一个以人机协同为核心特征的智能研究新时代的到来。

出品方：北大国发院
发布时间：2025年
文档页数：57页