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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