2025年初，国产AIGC（生成式人工智能）大模型DeepSeek横空出世，其影响力不亚于ChatGPT的问世。作为国产大模型，DeepSeek在中文领域的内容表达、逻辑推理与分析能力令人耳目一新，尤其是其文本生成技术，可以说达到了目前大模型的全新高度，甚至能够生成质量不俗的新闻稿、诗歌、杂文乃至评论。
文科无用论早已有之
在各方对DeepSeek的高度评价以及对其赋能千行百业的期待中，一丝隐忧也悄然升起：既然DeepSeek如此便捷好用，未来是否会有大量文科生需求的行业，如文秘、记者等，被DeepSeek这类大模型所取代？这是否意味着对“文科无用”的公然宣判？事实上，早在ChatGPT问世时，舆论场就曾展开过“文科无用论”的争论，或者更早一些，大约十年前，部分媒体开始应用“新闻机器人”时，就有质疑“记者有何用处”的声音。简言之，每当人类的科学技术取得进步时，都会引发对文化自身价值的质疑。正如照相机发明时，法国报纸上曾出现令人不安的质疑声：照相术如此清晰了，画家还有何用？
然而，后来的事实证明，记者这个职业并未消失，画家也没有被照相机取代。同样，不难看出，尽管DeepSeek横空出世，文科也不会沦为“无用之学”。根本原因在于，文科以哲学社会科学为基础，核心在于人的意识形态，因此也被称为人文学科。
文科具有不可替代的特性
任何AIGC技术，归根结底，都是为人类服务的工具，是提升生产力的手段，无法成为具有创造力与思辨力的主体。
首先，文科发展的原动力是通过思想来挖掘、萃取知识的。而AIGC大模型背后的运行逻辑是算法，依托的是互联网数据库，这只是人类知识的一小部分，反而有大量一手知识根本无法通过AIGC大模型获得。
文科，尤其是人文学科的发展，十分依赖一手知识的挖掘与研究，但大量一手知识需要专业人士来挖掘和展示。例如，地下的简帛、散佚在民间或未被数字化的历史档案与书信、尚未采集的口述史信息等，这些知识数量庞大，根本不可能由AIGC大模型所获取。挖掘、甄别与萃取这些知识的关键是思想，这是AIGC大模型无法完全取代的工作，也是文科高水平研究与高质量发展的基础与保障。
从文科发展演变的趋势来看，其演变实际上是一个知识不断累积、丰富与萃取的过程，且高度依赖于人的认知与活动，而非完全交由AIGC大模型完成。生成式人工智能的前缀“生成式”表明其核心在于“生成”，但这种生成并非创造，而是一种机械的生成，背后推动它运作的是算法，而非思想。
有观点主张，DeepSeek作为一款新的大模型，可以进行一些简单的思考，但思考与思想是截然不同的两个概念。这里的思考，指的是基于互联网数据库的信息获取，以及基于逻辑与语法的文字排列组合，甚至其中还可能包含一些为了追求可读性而臆造的劣质文本。这显然背离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维，其核心是质疑与分析。而AIGC大模型的本质是基于数据的模式匹配，缺乏自主意识与主观判断，与批判性思维所产生的土壤差之千里。
心理学理论表明，批判性思维是人类独有的思维行为，其心理机制由好奇心、想象力与怀疑精神构成，这是AIGC大模型所不具备的能力。在文科研究中，无论是对历史事件的评价，还是对哲学观点的探讨，都需要运用批判性思维来质疑现有的观点与结论。例如，历史学中对明治维新的评价，近代以来日本学者、中国学者与西方学者的观点不尽相同，如何通过取舍诸观点对明治维新进行客观评价，显然依赖于批判性思维。这也是文科与自然科学或工程技术领域的关键区别，文科的许多问题并无标准答案，而是需要通过批判性思维进行探讨。
以DeepSeek为例，其中文写作能力明显超过了以往的ChatGPT与国产的文心一言等大模型产品，甚至可以用犀利的语言风格完成复杂文本的撰写。但写作依赖的是表达能力和逻辑思维，这与批判性思维并非同一回事，因此也决定了DeepSeek无法取代文科能完成的工作。
最后，文科的价值追求以“真善美”为核心，其基础是事实判断、道德判断与审美判断。就目前AIGC大模型的发展水平来看，基本的事实判断已非常困难，而道德判断与审美判断则完全无法实现，这使得AIGC大模型在文科领域存在巨大局限性。
如前所述，AIGC大模型所依赖的是互联网数据库，其中的信息鱼龙混杂，很多内容并非事实，甚至充满偏见与谬误，或包含恶搞内容。AIGC大模型难以甄别这些内容，甚至会将影视人物与历史人物混淆。可以看出，它目前仅能进行流畅的表述，对于复杂问题常常“一本正经地胡说八道”，而这正是AIGC大模型无法解决的根本问题。因此，AIGC大模型无法提供准确的事实判断。
如果事实判断尚能依循客观事实，道德判断与审美判断则多由主观因素决定。善恶、美丑中蕴含的辩证关系，须通过学习与阅历才可认知，非黑即白的算法无法判断。例如，评价《巴黎圣母院》中的敲钟人卡西莫多、《聊斋志异》中的聂小倩与《水浒传》中的宋江等人物，需要更深厚的人文关怀和开阔的文化视野，这正是AIGC大模型无法做到的。
就目前来看，DeepSeek在进行事实判断时，仍然存在不可避免的错误。例如，基于一些公开数据，竟然得出“‘80后’死亡率突破5.2%”的荒谬结论，足见其背后算法仍有巨大漏洞。而且，尽管DeepSeek能完成一些简单的诗歌创作，并基本符合平仄韵律，但这依然是“生成”，而非“审美”。可以看出，连被视为当前AIGC大模型“天花板”的DeepSeek，都无法实现文科的价值追求，其他大模型更无法胜任。
实际上，在实际应用中，AIGC大模型在数据清洗、分析、结构化处理以及图像识别、数字孪生建模等理工科领域的应用比文科更为广泛，但似乎并没有声音质疑AIGC大模型会取代理工科。由此可见，AIGC大模型是否导致“文科无用”的争议本身就是一个悖论，这实际上反映了“重理轻文”的社会偏见。在效率优先、科技创新的时代，AIGC在产值形成、产品催生与技术转化等方面，确实无法与理工科相比，但这些只是人类进步的一部分。在国家文化软实力与意识形态建设，以及社会良法善治等方面，文科的主导作用仍不可或缺。
与此同时，我们也应注意到，AIGC大模型在文科相关实际应用场景中，确实具有广阔前景和较大空间。例如，在电子政务、格式化文本生成及问答服务等领域，AIGC大模型已经发挥着越来越重要的作用，但这并不意味着它正在取代文科，而是更好地服务于文科，不断解放文化生产力并促进文化新质生产力的形成，从而实现赋能高质量文化生产、提升国家文化软实力的美好愿景。
作者系武汉大学国家文化发展研究院副教授、《文化软实力研究》编辑部主任
来源：中国社会科学报
责任编辑：郭飞
新媒体编辑：宗敏
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