研究生学术沙龙第56期|AI工具助力公共管理研究经验分享会

苏毅清老师结合团队科研组织与研究生培养实际，重点讨论了AI辅助科研的边界与协作机制。他指出，AI适合承担文献初筛、格式调整、数据清洗和初稿生成等重复性工作，但研究问题的提炼、理论框架的建构以及事实与价值判断，仍必须由研究者完成。围绕团队科研能力建设，苏毅清提出逐步完善提示词与技能共享库、任务复盘机制和轮值指导制度，通过常态化经验交流形成可积累、可迭代、可复用的团队科研工作流。同时，他强调所有AI生成结果都应经过人工审阅，访谈记录、未公开调研资料等敏感数据应严格遵守科研伦理与数据安全规范。

方平老师从本地大模型部署切入，介绍了开源模型在科研场景中的配置方式与应用条件。他结合本地工作站的实际运行情况，说明了模型规模、显卡算力与任务复杂度对运行效率的影响，并重点展示了本地模型在断网环境下处理访谈记录、批量文献和格式调整任务的优势。方平指出，本地部署的核心价值在于增强数据可控性、降低敏感资料外传风险并改善长期使用成本，其定位不是简单替代云端工具，而是为不同安全等级和计算需求的科研任务提供更具针对性的技术方案。

交流环节中，与会师生进一步讨论了AI辅助定量分析、质性编码、公开数据获取与学术写作的适用边界。与会师生一致认为，AI能够显著压缩机械性操作所占用的时间，为研究者开展文献研读、理论思考与学术对话创造条件。但在研究设计、概念提炼、因果解释和结论判断等环节，研究者仍应保持主体责任。对于网络公开数据的获取与分析，也应坚持合规采集、过程留痕、抽样复核和审慎解释，避免以技术便利替代方法规范。

会议还围绕近期科研产出、团队协作与新成员培养作出部署。下一阶段，团队将持续建设共享提示词库与技能资源，探索共享算力支持，完善新成员轮值指导与阶段性汇报机制，并原则上每学期至少开展一次AI辅助科研工具经验分享会。通过资源共享、经验复盘与规范约束，进一步提升团队科研工作的协同性与可持续性。

本期学术沙龙在深入交流中圆满结束。会议既呈现了人工智能嵌入科研流程的多种实践可能，也再次明确了技术应用的学术边界。团队将继续面向公共管理研究的真实需求，推动人工智能工具与规范化科研训练相结合，在保障数据安全与研究质量的前提下提升科研效率、拓展方法视野。