2025年智能之光：⼈机协作的经济管理研究新时代报告

C2025003 2025-09-11 智能之光：⼈机协作的经济管理研究新时代 胡诗云 易君健 摘要： 以ChatGPT 和DeepSeek 为代表的⼈⼯智能⼤语⾔模型（简称⼤模型），正在对知识⼯作者的⽣产⽅式产⽣⾰命性的影响。本⽂⾯向经济管理学科的研究者，介绍⼤模型的技术原理、应⽤⽅式以及在科学研究全流程中的应⽤。本⽂⾸先从社会科学和⼤语⾔模型的本质出发，分析了认知⾃动化的边界，指出围绕理论⼯作的能⼒是⼈类科学家在⼈⼯智能时代的核⼼能⼒。随后，本⽂介绍⼤模型的基本原理、关键技术和发展趋势，经济管理研究者可以建⽴对⼈⼯智能技术的基本认知。接下来，本⽂介绍了通过API 访问、本地部署等⼤模型的具体应⽤⽅式。随后本⽂提出了⼤模型在经济管理研究全流程中的四种⻆⾊：参谋、助研、智能体和朋友。作为参谋，⼤模型充当研究者的思想伙伴，协助资料收集、深化⽂献理解、澄清概念并提供研究反馈；作为助研，⼤模型承担研究助理职能，处理⽂献整理、参考⽂献格式调整、梳理建模和推导等重复性任务；作为智能体，⼤模型本⾝成为研究对象与实验⼯具，能模拟⼈类决策⾏为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社会互动；作为朋友，⼤模型超越学术⻆⾊，提供全⽅位⾮学术⽀持，包括职业发展建议、⼼理辅导和⼈际交往建议。⼤模型全⾯融⼊学术⼯作流程，不仅能通过⾃动化重复劳动提⾼研究效率，更能通过⼈机合作扩展⼈类思维的⼴度和深度，经济管理研究即将⾛向⼈机协作的新时代。 关键词: ⼈⼯智能；经济学⽅法论；⼈机协同；⼤语⾔模型 JEL Codes: A11；B41；C45；D83 智能之光：人机协作的经济管理研究新时代胡诗云，易君健∗2025 年 6 月摘要： 以 ChatGPT 和 DeepSeek 为代表的人工智能大语言模型（简称大模型），正在对知识工作者的生产方式产生革命性的影响。本文面向经济管理学科的研究者，介绍大模型的技术原理、应用方式以及在科学研究全流程中的应用。本文首先从社会科学和大语言模型的本质出发，分析了认知自动化的边界，指出围绕理论工作的能力是人类科学家在人工智能时代的核心能力。随后，本文介绍大模型的基本原理、关键技术和发展趋势，经济管理研究者可以建立对人工智能技术的基本认知。接下来，本文介绍了通过 API 访问、本地部署等大模型的具体应用方式。随后本文提出了大模型在经济管理研究全流程中的四种角色：参谋、助研、智能体和朋友。作为参谋，大模型充当研究者的思想伙伴，协助资料收集、深化文献理解、澄清概念并提供研究反馈；作为助研，大模型承担研究助理职能，处理文献整理、参考文献格式调整、梳理建模和推导等重复性任务；作为智能体，大模型本身成为研究对象与实验工具，能模拟人类决策行为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社会互动；作为朋友，大模型超越学术角色，提供全方位非学术支持，包括职业发展建议、心理辅导和人际交往建议。大模型全面融入学术工作流程，不仅能通过自动化重复劳动提高研究效率，更能通过人机合作扩展人类思维的广度和深度，经济管理研究即将走向人机协作的新时代。关键词:人工智能；经济学方法论；人机协同；大语言模型JEL Codes:A11；B41；C45；D83∗胡诗云，北京大学国家发展研究院，博士研究生，电子邮箱：hushiyun@pku.edu.cn。易君健，北京大学国家发展研究院，教授，（联系方式）。作者感谢张皓辰、尹晔、李欣元、王若璧、江弘毅、周子火昆、吴浩哲、林轶凡、颜玮、赵家琪、曹治、李星宇、王王月琴、韩旭、周清源、王悦、李奕天、汪姝君、王鹏飞参与讨论并贡献提示词案例，文责自负。1目录2目录1引言42人工智能时代的社会科学家52.1人工智能可以做什么？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .62.2人工智能做不了什么？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .72.3社会科学家与 AI 在知识创新中的角色 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .93祛魅 AI：大模型的基本原理103.1大语言模型的定义和历史. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .113.2大语言模型的数学结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .123.3大语言模型的训练. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .173.4采样和推理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .213.5大模型下游应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .233.6大语言模型的总体发展趋势 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .264应用大模型的四种方式274.1通过网页访问 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .274.2通过 API 访问. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .294.3大模型本地部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .324.4整合大模型的其它应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .335作为参谋的 AI345.1澄清研究思路 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .