在当代知识生产场域中，大模型驱动的范式转变已然成为事实，这一技术进步促使反思：中国自主知识体系构建不应局限于概念体系的厘清与传播，亦需构筑相应的技术路径和数字基础设施支撑。在理论层面，本研究提出了“知识表征—知识推理—知识创生”的三维分析框架，揭示了技术赋能哲学社会科学自主知识体系构建的内在机理；在实践层面，构建了包含数据基础设施、算法优化、学科融合和流程再造的分层实施路径，并从“AI for Social Sciences”(AI4SS)视角，提出了一种基于事件孪生的跨学科研究新模式。该模式以社会事件为核心锚点，构建一个包含多学科视角的“第三空间”,在有界的“认知叠加态”中实现跨学科知识的有效融合。大模型时代的学术场域本质上是一个复杂自适应系统，生成式大模型对已有数据驱动范式的独特贡献在于实现了从“模式识别”到“模式生成”的跃迁，催生了“理论—数据”双向互动的知识生产模式。研究认为，推进技术赋能的同时必须警惕技术异化风险，在人机协同中确立人的主体地位，对于构建中国特色哲学社会科学自主知识体系具有重要的理论价值和实践意义。
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