浅谈人工智能时代的区域国别学

近现代以来，区域国别学的发展总体上可以分为三波浪潮。第一波是欧洲人在大航海和殖民扩张背景下发展起来的域外之学，主要以人文学科视角为主导，关注语言、文化、历史等领域的研究。第二波是美国人在二战后为服务冷战需求而发展起来的区域研究，侧重于社会科学视角，重点研究域外各国的政治、经济、社会、军事与地理等问题。而第三波则是当今由中国人推动的区域国别学一级学科建设，旨在服务人类命运共同体的构建。我们不仅要借鉴欧美人此前所取得的成就，更重要的是超越过去的发展模式，而这一超越的关键，可能正是人工智能这一新兴工具和方法的应用。尽管人工智能的普及仍处于早期阶段，但它已为区域国别学的发展提供了强大的驱动力。笔者将结合自己的科研实践与学术理解，谈谈人工智能时代的到来对区域国别学这一新兴交叉一级学科的发展意味着什么。

人工智能可能在以下若干方面，赋能并塑造中国特色的区域国别学发展。

第一，人工智能技术可以大大提高数据采集和处理的效率，推动多模态数据分析。过去，区域国别研究依赖大量的手工数据收集和整理工作，学者们通过访谈、实地调查和文献解读等传统方式分析区域动态。人工智能的引入使这一过程变得更加高效和精确。比如，人工智能利用网络爬虫和自然语言处理（NLP）技术，能够实时抓取并整合多语种新闻、社交媒体、学术文献和政府报告等信息，构建动态数据库，并通过数据清洗与标注，提取关键信息，如政策变化和舆情热点，为研究提供实时支持。正如笔者团队利用谷歌旗下的GDELT数据库，使用情感分析功能观察某国选举期间的社交媒体情绪，进而预测大选走势和政治风险，取得不错的效果。

此外，将人工智能与卫星影像、地理信息系统（GIS）结合，分析基础设施和环境变化，如森林砍伐、城市扩张等，也能为外交决策提供量化数据支持。例如，人工智能可以通过计算机视觉技术识别卫星图像中的农业和工业用地变化，观察夜间灯光变化，从而更精准独立地判断各国的经济发展与社会变动。

第二，人工智能可以借助预测与模拟建模对各国政治经济情势的发展进行较高准确度的判断和预警。区域国别学的研究对象往往是一个复杂系统，各种政治、经济、文化和历史因素动态交织，共同推动国家和地区的发展变化。但是，这个过程又并非完全无序和不可理解，只是其中的变量太多，机制太多，借助越来越强大的人工智能，能够发现人类大脑难以识别出的因果关系与趋势模式，极大地提升了对复杂社会现象的分析能力。借助机器学习和深度学习，人工智能能够为区域国别学提供更加精准的预测工具。例如，基于大数据和人工智能技术，笔者团队在“一带一路”研究中，通过分析社会不稳定的驱动因素（如通胀率、失业率、贫富差距等），成功预测了沿线国家可能出现的政治风险。人工智能的超强计算能力，将不断挖掘出新的变量和新的机制，持续拓展和深化我们对各国社会演变和运行机制的理解。

第三，人工智能正在大大降低区域国别研究中的语言门槛，强化我们对知识壁垒的突破能力。传统的区域国别学人才培养，往往要求青年学生熟练掌握三门语言，包括用来写作的母语，用于国际化学术交流的英语，以及对象国本土语言。在此基础上，再辅助以政治、经济、社会、环境等专业领域的知识积累，伴之以多轮次的对象国田野调查，青年学者才能具备对对象国的深度分析能力。叠加起来，人才培养周期漫长，时间和财务成本高昂。而人工智能的应用，尤其是翻译技术的进步，大大降低了语言学习的门槛，加速了专业学习的进程。比如说，原本一个年轻人需要两三年的外语学习才能派往对象国开展田野调查，如今借助人工智能翻译工具，可能只需要半年的基础语言训练，他就可以出发了。而且在目标国开展田野调查过程中，加上生活环境的助力，其口语与听力的训练进程和效果都将明显提升。再比如，在笔者近期所举办的部分线上线下结合的学术研讨会上，开始用人工智能取代同声传译作为主要交流工具，会议发言人直接用俄语、阿拉伯语、西班牙语等母语发言，思想表达更加自由而流畅，大屏幕上人工智能软件的翻译准确度和稳定性也非常高。

在教学实践中，笔者通过虚拟联合国（Virtual United Nations）等创新工具，将人工智能与虚拟现实（VR）技术结合，为学生提供身临其境的外交谈判和国际事务模拟体验。通过这种方式，学生能够培养跨文化思维和全球视野，并锤炼解决复杂国际问题的能力。此外，人工智能模拟辩论对手的功能也帮助学生进行更为真实的辩论训练。通过与来自不同文化背景的虚拟辩论对手互动，学生能够不断优化语言表达技巧和跨文化沟通能力，从而提升在国际学术和外交环境中的竞争力。

第四，人工智能技术也在改变区域国别学人才培养的教学模式和考核方式，实现从知识导向向能力导向的转变。实践能力培养比单纯知识积累更为重要，尤其是在问题发现、创新性思维、逻辑推理以及数据检索和应用能力的锻炼等方面。学生不仅要掌握既有知识体系，通过构建和运用知识图谱理解学科内在联系和规律，还必须学会提出实质性研究问题，并运用科学方法进行深入分析与解决，从而实现由“知其然”向“知其所以然”的跨越。

值得庆幸的是，人工智能的普及不仅不会取代区域国别学者，反而会为其专业价值提供有力支撑，因为研究者始终具备“与域外之人打交道”的独特优势。他们既是域外信息的“翻译者”，又是跨文化沟通的“使者”。正如业内常言：“找得到人，说得上话，办得成事”。虽然人工智能可以提供海量通用知识和翻译支持，但它无法获取特定社群中那种小众且私密的信息，也难以替代富有情感温度的跨文化互动。因此，未来中国特色区域国别学人才培养的关键，在于培养那些擅长交友、演讲和谈判的“学术外交家”，而非泡在书海或档案中博闻强记的“活字典式”人才。只有拥有跨文化沟通、情感共鸣和实践能力的学者，才能在人工智能与全球化时代中发挥核心作用。

同时，人才培养应更多聚焦于如何将理论知识和学术素养转化为切实的实践能力。这就要求课程设置上不仅要传授传统的学术理论，更需要引入跨文化沟通、辩论技巧、战略推演、游说能力以及外事礼仪等实战技能的培训。这些能力能帮助学生和学者在实际工作中，与来自不同文化背景的人群进行高效互动，更好地应对外交、国际谈判等复杂局面，展现出既高效又富有人情味的应变能力。

第五，区域国别学的文献收集和阅读也将适应人工智能时代的特点。社会科学知识的积累虽不能被完全取代，但在人工智能加持下，其传统耗时流程将大大压缩。研究者只需具备基础知识储备，便可随时借助人工智能工具解决疑难问题。从田野调查、文献解读、域外知识图谱构建，到国别精英社会网络的分析，人工智能都能提供有力支持，推动区域国别学人才培养的“供给侧结构性改革”。

然而，精读经典文献仍是学术研究的根基。深入研读经典不仅让学生明晰“好研究”的标准，更能有效监督人工智能生成的分析，防止“伪知识”的误导。以往，学者需耗费大量时间研读外文文献、政府报告和历史档案，而如今借助大语言模型和自动化文献分析工具，能够从海量文献中提取关键信息，识别核心概念及趋势变化，甚至自动生成综述，极大提升了研究效率。

在人工智能时代，区域国别学学术成果的评价体系也需与时俱进。首先要考察所对话文献的“质、量、度”：确保引用文献的学术水准，体现研究的广度，以及跨学科、多语种的综合视野。其次，扎实的田野调查仍是关键，因为只有实地考察才能获取第一手资料，纠正二手文献可能带来的偏差。同时，方法论的严谨性、研究的工作量，以及成果在知识增值或纠错上的贡献，都应纳入评价体系。

这种转变使文献工作从传统人工解读向智能化处理转型，不仅释放了学者投入实践研究的时间，也促使我们重新思考学术评价标准。未来的区域国别学研究将更加注重理论与实践的结合，推动学科向更高层次发展。

当然，人工智能与区域国别学的关系不仅仅是前者对后者的单向赋能，反过来，区域国别学的发展也助力中国人工智能的健康前行。

区域国别学为中国人工智能提供更丰富、更多样的全球数据源。在中美人工智能竞争中，谁掌握更多数据、更强算力和更优算法，谁便拥有竞争优势。东亚地区在算法上具有先天优势，但算力依赖于芯片竞争，而数据质量则取决于用户规模。如果仅靠国内十四亿人口的数据，那么在数据资源的质和量上我们长期处于下风；但若能让美国之外的80亿人口陆续使用中国算法，我们的人工智能就能真正集天下之智。因此，区域国别学的使命之一，就是探索如何让世界各国在数据层面与中国成为人工智能时代的命运共同体。

此外，区域国别学的研究成果为中国人工智能算法注入深厚的文化背景。当前，大多数主流人工智能模型在全球化应用中面临“跨文化适应性”问题，往往难以准确理解不同文化背景下的语境和隐含意义。例如，西方的人工智能系统容易对东方文化产生偏差，无法有效解读特定地区的社会现象、历史背景和文化表达。这不仅影响算法的全球适用性，也削弱了中国在国际算法竞争中的优势。区域国别学学者凭借对目标区域特殊性的深入理解，能够指导人工智能在本地化调整上取得突破。比如，在处理中东、非洲、拉美等地区数据时，结合区域国别学的研究成果，能更好地把握当地历史背景、社会结构、政治习惯和文化冲突，从而优化算法的跨文化适应性。这不仅为中国人工智能技术提供了坚实的本地化支持，也使中国系统能更贴合世界各国的实际需求，推动全球化人工智能技术的普及和进步。

在探讨人工智能如何赋能区域国别学的同时，我们也必须正视这一过程中可能遇到的障碍与问题。首先是数据偏差。人工智能系统依赖的大量数据可能带有西方中心主义的倾向，尤其是来源于西方的媒体和学术资源。这种偏差可能导致对非西方国家的误解，影响分析的客观性。因此，人工智能的训练过程中必须结合本地专家知识，确保数据多元性和文化适应性。其次，可解释性问题也不容忽视。复杂的人工智能模型（如深度学习）往往呈现“黑箱”特性，难以理解其决策过程。在区域国别学的研究中，人工智能的结果必须辅以传统定性分析，尤其是对复杂社会现象的预测，学者需要结合历史背景和文化因素进行验证和补充，从而确保结果的准确性和可靠性。最后，伦理和隐私问题是人工智能应用中的另一大挑战。人工智能在处理敏感数据（如社交媒体内容、地理定位数据等）时，必须严格遵守数据保护法规，确保个人隐私不被侵犯。在与目标国学者和当地社群合作时，研究者需要尊重当地文化习惯，避免触犯其社会禁忌。

要有效实现人工智能赋能区域国别学的目标，必须采取系统化的实施路径。其一，跨学科团队的组建至关重要。区域国别专家、数据科学家和语言学家需紧密合作，确保人工智能技术能够与学科知识深度结合，提供准确的文化适配性分析。其二，建立协作平台是推广人工智能在区域国别学中的应用的关键。通过开发专门的开源工具库，如区域研究专用人工智能模型Hub，可以促进全球学者共享资源和交流经验，大大降低技术门槛，推动跨学科的合作。最后，通过开展试点项目，如“人工智能+欧盟政治过程研究”，可以验证人工智能在区域国别学中的应用效果，并根据实践反馈不断优化模型，使其更加普适和可靠。

人工智能的迅猛发展为区域国别学的未来注入了无限的潜力。通过智能化的数据分析、预测模型以及语言处理技术，人工智能不仅加速了学术研究的进程，也深刻影响了学科的人才培养模式。面向未来，随着中国不断推动区域国别学与人工智能的深度融合，我们有理由相信，这将为全球学术界带来更多创新的研究成果和跨文化交流的机会。中国在这一领域的探索与实践，必将为全球智能化时代的学术合作与发展贡献重要力量。（作者翟东升系中国人民大学区域国别研究院院长，王淼为哈尔滨工业大学人文社科学部博士后副研究员、中国人民大学区域国别研究院副研究员）