胡志丁 | AI能打通地緣研究“任督二脈”

AI能打通地緣研究“任督二脈”

——訪華東師範大學地理科學學院副院長、地緣環境智能計算實驗室主任胡志丁

人工智能這一新興工具和方法的應用，爲區域國別學的發展提供了強大的驅動力。華東師範大學教授胡志丁長期從事人文地理學研究，主要聚焦世界地理與區域地理領域，特別關注國家地緣政治維度。日前，在接受本報記者專訪時，他結合自己的科研實踐，談了對人工智能賦能區域國別學的學術理解。

突破現代學術分科體系的侷限

胡志丁說，人工智能帶來的改變，首先是學科背景與研究範式轉型。在人文地理的具體研究實踐中，胡志丁曾對緬甸、日本等國進行過系統考察。傳統意義上的世界地理研究，要求學者全面掌握研究對象國的地形地貌、氣候水文等自然地理特徵，人口結構、產業佈局等人文社會經濟條件，以及更深層次的城市體系、工業基礎、交通網絡、對外經貿關係乃至政黨政治動態。這種綜合性研究天然具有跨學科屬性，需要融合政治學、經濟學、社會學等多學科視角。

在生成式人工智能技術出現前，這類研究完全依賴於學者的人工積累：通過研讀各國檔案文獻、學術專著、研究報告等紙質材料，逐步構建知識體系。這種研究模式導致學界形成了特定的學術分工。例如，華東師範大學的研究團隊成員多具有西歐北美留學背景，該校形成了歐美區域的研究優勢；浙江師範大學、南京大學則基於各自歷史積累、學科傳統，在非洲研究方面具有特色。這種“術業有專攻”的現象，本質上源於研究者難以在短期內消化多國別、多領域的海量信息。

胡志丁表示，當前學術研究面臨結構性矛盾。歷史學與地理學本爲姊妹學科，但在現代學術分科體系下，不僅兩個學科漸行漸遠，即便在人文地理學內部，也分化出城市地理、經濟地理、文化地理等細分領域。更爲嚴重的是研究要素的割裂。在傳統社會科學研究範式下，學者往往只關注特定要素，如國際關係學者研究權力博弈，經濟學者分析貿易數據，如此細分則難以形成對國家或區域的整體性認知。

他的研究課題“從世界地理到國別地理環境研究”，正試圖突破這些侷限。以中美關係爲例，傳統研究或聚焦貿易爭端、科技競爭、軍事等因素，但實際上的有用研究需要構建能整合自然地理基底、產業發展階段、政治制度特徵、歷史文化傳統等多維要素的分析框架，特別是，要在百年大變局背景下，理解全球地緣環境變遷對國家行爲的複合影響。

“人類智能+人工智能”的協同

在人工智能輔助研究方法層面，胡志丁表示，必須建立及時、準確、有效的知識庫，對本地部署的模型進行訓練。

他選擇緬甸作爲首個案例，源於團隊對該國十餘年的研究積累。通過與歷史學者的合作，系統整合了以下幾類材料：緬甸通史、重要歷史檔案等基礎文獻，近二十年相關論文、研究報告等學術成果，新聞媒體報道、政府公報等動態信息，經濟統計、社會調查等原始專項數據資料。這些資料過去需要人工閱讀整理，費時費力。如今，都可進行智能處理，比如，開發文檔解析工具，將掃描版文獻暫時去掉圖表和圖片，大幅“瘦身”，轉化爲可檢索的輕量化文本；再如，建立自動爬蟲系統，實時抓取指定媒體的緬甸相關報道，設計知識關聯算法，實現多源信息的交叉驗證。

基於上述準確及時的資料庫，團隊就可以開展應用研究，開發分析模型。比如地緣風險評估模型，量化分析政治穩定性、外交關係等指標；關係網絡模型，可視化監測國家間互動關係；趨勢預測模型，可以基於歷史數據的動態推演。相較於傳統研究方式，新方法顯現出顯著優勢。重要政策變動或突發事件發生後，知識庫能在24小時內完成基礎分析。原本需要團隊分工跟蹤的領域，現在可通過智能監測實現。

在技術應用過程中，胡志丁也發現了一些突出問題。比如，信息繭房提醒我們，算法可能強化已有認知偏見；網絡可獲取信息與實際社會狀況存在偏差，由此會產生數據代表性問題；如何界定自動生成的“知識”的學術責任，引發學術倫理邊界的討論。胡志丁強調，這些挑戰提示我們：智能技術是研究工具而非替代者，學者的專業判斷仍是核心。他們的研究實踐表明，理想的研究模式應該是“人類智能+人工智能”的協同體系——機器負責信息處理的基礎工作，研究者專注於價值判斷和理論創新。