习近平总书记指出，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。我国如何在科研领域这个赛道推进人工智能理论方法与技术体系的自主可控，并有效使用这一智能工具与方法，对我国科技发展的全球竞争力至关重要。在此背景下，深入研究人工智能驱动的科学学理论与方法创新，提升对人工智能影响科学活动本质和规律的认知水平，对于把握新一轮科技范式转型特征、加快形成适应新范式的科研组织机制与政策工具体系、服务科技强国建设具有重要理论意义与现实价值。

近年来，以深度学习为代表的人工智能技术正以前所未有的速度嵌入科学研究的各个环节，从加速和优化科学计算、指导科学实验到辅助理论发现，显著提升了科研效率与创新能力。2024年诺贝尔物理学奖和化学奖颁发给人工智能领域的学者进一步凸显了人工智能在科学研究中的变革性作用。最近出现的生成式人工智能技术更是给科学领域带来涵盖科学研究周期各个方面的技术变革，包括文献搜索、实验设计、文本生成、多模态内容生成以及基于人工智能的同行评审等。Nature发布的2023年度十大科学人物中，首次将非人类的人工助手——ChatGPT纳入榜单，特写版主编Richard Monastersky指出，此举标志着生成式人工智能已成为推动科学进步的重要力量。

作为研究科学活动及其社会影响的交叉学科，科学学（Science of Science）历来重视科学创造力与科学发现过程的规律性探索。人工智能在科研全过程的深度嵌入正在重塑科学活动的结构、演化路径与驱动机制，从根本上提出了对传统科学学理论体系的挑战。同时，在方法论层面，人工智能也显著提升了科学学研究的分析方法体系与工具系统，如多源异构科研数据的整合处理、基于自然语言处理的文本挖掘、生成式AI辅助的指标构建与科学评估等，突破了传统方法在数据处理效率、知识挖掘深度上的瓶颈。

然而，相较国际前沿研究，我国目前对于人工智能驱动的科学学理论与方法创新研究还较为薄弱，尤其缺乏对其作用机制、制度支撑、战略设计等多层面问题的深入探讨。为深入探讨人工智能驱动的科学学理论与方法创新的前沿问题，准确把握科研范式变革背景下加速科学研究的政策和工具的新要求，加快推进科技强国建设，《科学学研究》特面向社会组织“人工智能驱动的科学学理论与方法创新”专栏公开征稿活动，旨在调动广大创新管理研究学者在该领域开展更为系统的研究。

1. 本次征稿包括但不限于如下主题：

（1）人工智能驱动科学研究的概念内涵和系统框架

（2）人工智能驱动科学研究的作用机制

（3）人工智能对科研范式与知识生产逻辑的重塑

（4）人工智能驱动科学研究对科研人才结构与能力的新要求

（5）人工智能驱动科学研究的科研协作网络与创新扩散机制

（6）人工智能与科研评价制度变革

（7）人工智能驱动科学研究的学科管理体系

（8）支持人工智能驱动科学研究发展的制度体系与组织建设

（9）支持人工智能驱动科学研究的发展战略与路径

（10）人工智能驱动的科学学方法创新与范式变革

2. 专栏客座编辑

 李垣 上海交通大学安泰经济与管理学院 讲席教授

 吴刚 国家自然科学基金委员会 管理科学部副主任

 陈凯华 中国科学院大学公共政策与管理学院 特聘教授

 雷宏振 陕西师范大学国际商学院 教授

3. 投稿渠道

《科学学研究》官网（https://journal08.magtechjournal.com/kxxyj），投稿注明“人工智能驱动的科学学理论与方法创新”专栏。

4. 投稿时间

 2025年7月1日至8月15日

5. 关联活动

拟2025年10月初在西安召开研讨会，围绕人工智能驱动的科学学理论与方法创新展开学术与实践研讨。

 6. 参考文献

Bail C A. Can Generative AI improve social science?[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2024, 121（21）: e2314021121.

鄂维南.AI助力打造科学研究新范式[J].中国科学院院刊,2024,39（01）:10-16.

经济合作与发展组织著; 陈凯华等译. 科学中的人工智能：挑战、机遇和未来展望[M]. 北京 : 科学出版社, 2024.

Wang H, Fu T, Du Y, et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence[J]. Nature, 2023, 620（7972）: 47-60.

Koehler M, Sauermann H. Algorithmic management in scientific research[J]. Research Policy, 2024, 53(4): 104985.

Gao J, Wang D. Quantifying the use and potential benefits of artificial intelligence in scientific research[J]. Nature human behaviour, 2024, 8(12): 2281-2292.

Agrawal A, McHale J, Oettl A. Artificial intelligence and scientific discovery: A model of prioritized search[J]. Research Policy, 2024, 53(5): 104989.

                                              《科学学研究》编辑部

                                                                                                                                         2025年4月10日