雙螺旋視角下人工智能賦能智庫研究的內(nèi)在邏輯與實現(xiàn)路徑

摘要：隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，智庫研究正面臨轉(zhuǎn)型升級的挑戰(zhàn)與機遇。文章基于智庫雙螺旋理論，探討了AI技術(shù)賦能智庫研究的內(nèi)在邏輯與實現(xiàn)路徑。研究指出，智庫在數(shù)據(jù)駕馭、知識更新、方法論創(chuàng)新等方面遭遇瓶頸，而AI技術(shù)的應用為解決這些問題提供了新思路。文章通過跨學科研究方法，分析了AI技術(shù)在智庫研究中的理論價值與實踐應用，展示了其在提升研究效率、拓寬研究視野、增強決策支持精準度方面的顯著優(yōu)勢。AI技術(shù)與智庫雙螺旋理論的結(jié)合，不僅能夠推動智庫研究的科學化、系統(tǒng)化發(fā)展，還能夠促進智庫在新時代背景下的高質(zhì)量發(fā)展，為國家治理現(xiàn)代化提供強有力的知識支撐和決策參考。

關(guān)鍵詞：智庫雙螺旋；人工智能；智庫研究；理論邏輯；實踐路徑

中圖分類號：G252" 文獻標志碼：A

基金項目：浙江省新型智庫課題；項目名稱：新時代中國地方新型智庫建設的探索與實踐——以浙江省級新型智庫為例；項目編號：23ZK01YB。

作者簡介：甘琳（1993— ），女，助理研究員，博士；研究方向：智庫管理與評價，信息資源管理。

0" 引言

在人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，智庫傳統(tǒng)的研究模式和方法論在數(shù)據(jù)處理能力、研究效率、深度分析等方面顯現(xiàn)出局限性，亟須轉(zhuǎn)型升級。AI技術(shù)的應用不僅能夠提升智庫的數(shù)據(jù)挖掘和信息處理效率，還能夠通過定量分析和模型仿真，增強智庫研究的深度和廣度。此外，AI技術(shù)在輔助智庫研究人員進行知識創(chuàng)新、策略生成和政策評估方面展現(xiàn)出巨大潛力，有助于智庫提供更為精準、科學的決策支持。然而，AI技術(shù)的引入也給智庫研究帶來了新的挑戰(zhàn)。

本文將基于智庫雙螺旋理論，探討AI技術(shù)賦能智庫研究的內(nèi)在邏輯與實現(xiàn)路徑，并提出智庫研究提質(zhì)增效的策略和方法。通過跨學科研究視角，本文旨在為中國特色新型智庫建設提供理論和實踐參考，推動智庫研究高質(zhì)量發(fā)展。

1" AI發(fā)展背景下傳統(tǒng)智庫研究“提質(zhì)增效”面臨的困境

1.1" 數(shù)據(jù)處理的瓶頸

當前，智庫研究在處理大規(guī)模、高維度數(shù)據(jù)集時遭遇瓶頸。AI技術(shù)的引入被視為打破這一瓶頸的關(guān)鍵，但其有效整合與應用仍是一個亟待解決的問題。

1.2" 研究方法的滯后

傳統(tǒng)智庫研究往往依賴于定性分析和專家經(jīng)驗，而AI技術(shù)的發(fā)展為智庫提供了定量分析的新途徑。然而，智庫研究方法的更新并非一蹴而就。智庫研究人員可能面臨方法論轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)，如何將AI技術(shù)與傳統(tǒng)研究方法相結(jié)合，形成更為科學的研究范式，是智庫研究“提質(zhì)增效”的關(guān)鍵。

1.3" 知識更新的壓力

AI技術(shù)的快速發(fā)展帶來了知識更新的加速。智庫研究人員有必要不斷學習新的技術(shù)和理論，以保持研究的前沿性。

1.4" 技術(shù)應用的適應性問題

智庫研究的復雜性和多樣性要求AI技術(shù)必須具有高度的適應性和靈活性。然而，現(xiàn)有的AI技術(shù)可能在特定領(lǐng)域的應用上還不夠成熟，智庫需要投入大量資源來定制和優(yōu)化這些技術(shù)，以滿足特定的研究需求。

1.5" 人機協(xié)作的挑戰(zhàn)

AI技術(shù)的發(fā)展強調(diào)了人機協(xié)作的重要性。智庫研究需要在人類專家的洞察和AI技術(shù)的能力之間找到平衡點。如何有效地整合人類專家的經(jīng)驗和直覺與AI的數(shù)據(jù)分析能力，形成協(xié)同效應，是智庫研究提質(zhì)增效過程中的一個重要挑戰(zhàn)。

1.6" 倫理和責任的考量

智庫在使用AI技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析和決策支持時，必須考慮數(shù)據(jù)隱私保護、算法透明度和結(jié)果的公正性等問題。在確保研究質(zhì)量的同時必須處理好這些倫理和責任問題。

2" 智庫雙螺旋理論概述

2020年，中國科學院潘教峰教授基于長期積累的智庫研究實踐經(jīng)驗，通過對智庫研究基本邏輯體系的系統(tǒng)思考［1］和對智庫研究方法的創(chuàng)新［2］，提出智庫研究的雙螺旋結(jié)構(gòu)，對智庫研究具有理論指導作用。智庫雙螺旋理論是一種將智庫研究方法系統(tǒng)化、科學化的理論框架。它通過引入“解析問題—融合研究—還原問題”的外循環(huán)過程，結(jié)合DIIS（Data Integration and Analysis）過程融合法和MIPS（Mechanism analysis-Impact analysis-Policy analysis-Solution）邏輯層次法，形成了一個內(nèi)外循環(huán)的結(jié)構(gòu)。這一理論旨在推動智庫研究的科學化發(fā)展，使智庫研究更加系統(tǒng)、科學和高效［3］。

在智庫雙螺旋分析框架中，智庫研究外循環(huán)主要關(guān)注問題的識別、分析和解決方案的提出，通過“解析—融合—還原”的動態(tài)路徑，進行明確研究問題、數(shù)據(jù)收集與分析和信息揭示等步驟，對問題進行深入解析。接著，通過綜合研判和綜合評估，形成初步的解決方案。最后，通過對方案的可行性、影響和實施效果的分析，進一步完善和優(yōu)化方案。智庫研究內(nèi)循環(huán)則側(cè)重于研究內(nèi)容的深度挖掘和邏輯推理。在此循環(huán)中，智庫會采用MIPS邏輯層次法，按照機理分析、影響分析、政策分析的邏輯順序展開研究，逐步深入問題的本質(zhì)。同時，也會利用DIIS過程融合法，通過收集數(shù)據(jù)、揭示信息和綜合研判，為解決方案提供堅實的數(shù)據(jù)支持和邏輯基礎(chǔ)。DIIS和MIPS并非孤立運作，而是在研究過程中緊密結(jié)合，形成一個完整的循環(huán)體系。例如，在輿情治理中，DIIS注重數(shù)據(jù)到信息再到?jīng)Q策建議的過程演進，而MIPS則側(cè)重于從機理、影響到政策制定的邏輯層次遞進［4］，二者結(jié)合能夠?qū)崿F(xiàn)從現(xiàn)象到本質(zhì)、從現(xiàn)在到未來的全面洞察。

智庫雙螺旋法實現(xiàn)了從零散、隨機向系統(tǒng)、規(guī)范的轉(zhuǎn)變，不僅關(guān)注問題本身，更注重研究過程與決策邏輯的有機統(tǒng)一，在一定程度上也解決了學科間壁壘帶來的難題，提升了研究的整體性和交叉性。同時，該方法要求研究者在歷史、現(xiàn)實和未來3個時空域中靈活切換，確保研究成果既具有歷史回溯性，又具備對未來趨勢的預測力，同時能準確反映當前現(xiàn)實狀況。智庫雙螺旋法的實踐應用表明，它能夠有效地將理論和實際需求相結(jié)合，發(fā)揮政策工具的評價作用［5］。例如，該理論還為綠色GDP評價體系提供了全新的研究范式，并在構(gòu)建綠色GDP評價體系方面提出了基本原則、指標框架和實施路徑［6］。

在AI技術(shù)快速發(fā)展的背景下，智庫雙螺旋理論無疑提供了一種系統(tǒng)化的理論框架，通過AI技術(shù)合理應用于其內(nèi)外循環(huán)結(jié)構(gòu)，能夠極大提升數(shù)據(jù)處理能力，優(yōu)化研究方法，并加速知識的更新與整合。AI的預測分析和模式識別能力，可為智庫提供更深入的洞察力，幫助智庫在復雜多變的環(huán)境中做出更為精準的判斷。為更加全面地考慮AI技術(shù)賦能智庫研究的路徑，本文強調(diào)了AI技術(shù)與智庫研究團隊的深度整合，并討論了AI技術(shù)在各研究環(huán)節(jié)的局限性。

圖1" 智庫研究的雙螺旋結(jié)構(gòu)

3" AI技術(shù)賦能智庫研究的內(nèi)在邏輯探析

AI技術(shù)的應用推動著數(shù)據(jù)驅(qū)動的智庫研究轉(zhuǎn)型，從外循環(huán)的信息處理到內(nèi)循環(huán)的數(shù)據(jù)洞察，再到機理、影響與政策分析全過程，AI技術(shù)都可以發(fā)揮一定作用。AI技術(shù)賦能智庫研究的內(nèi)在邏輯在于通過顯著改進和優(yōu)化信息處理方式、深化數(shù)據(jù)分析洞察、輔助精細化政策評估以及增強人機互動，有助于智庫研究效率的提升和決策支持的精準化。

3.1" AI優(yōu)化外循環(huán)：構(gòu)建智能信息處理與綜合分析體系

根據(jù)“智庫雙螺旋結(jié)構(gòu)”理論，外循環(huán)涉及智庫研究的知識層根基構(gòu)建以及問題解析階段。借助AI技術(shù)，這一過程得到了顯著優(yōu)化。通過集成大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和實時監(jiān)測系統(tǒng)等多源數(shù)據(jù)收集工具，智庫研究能夠發(fā)揮全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)駕馭和信息移動能力［7］，有效突破了傳統(tǒng)人工手段的信息瓶頸。智庫研究對信息源的選擇與建設有著極高的要求［8］，而AI技術(shù)的引入，輔助智庫提高了信息資源獲取的有效性和準確性，將進一步突破信息獲取的局限性。然而，智庫研究人員仍然需要憑借專業(yè)知識和經(jīng)驗，以及對AI技術(shù)輸出結(jié)果的審慎判斷，才能確保AI提供信息的真實、準確。

在此基礎(chǔ)上，運用深度學習算法和模式識別等技術(shù)能夠揭示復雜問題背后的潛在規(guī)律和趨勢走向，為智庫專家在問題解析階段提供智能化輔助［9］，從而快速鎖定并深刻理解關(guān)鍵問題，為智庫提供了更加精準和個性化的信息服務。AI技術(shù)可以在一定程度上輔助知識創(chuàng)新過程，但真正的知識創(chuàng)新仍然依賴于研究人員的專業(yè)知識和創(chuàng)新思維;同時，研究視野的拓寬還依賴于研究人員的廣泛閱讀和深入思考。

3.2" AI強化內(nèi)循環(huán)：提升數(shù)據(jù)洞察力與決策咨詢質(zhì)量

在內(nèi)循環(huán)的推進過程中，AI技術(shù)不僅強化了研究過程中的數(shù)據(jù)清洗與量化分析工作，也對復雜系統(tǒng)內(nèi)部的深層機理進行初步探索與揭示。通過整合復雜的網(wǎng)絡模型、先進的機器學習算法等技術(shù)手段，AI技術(shù)正努力輔助研究人員深化對政策影響因素間相互作用關(guān)系的理解［10］，為提升機理分析的科學性與準確性開辟了新的路徑。然而，AI在這些領(lǐng)域的實際效果還需結(jié)合具體應用場景和數(shù)據(jù)條件進行綜合評估。

在機理分析層面，AI技術(shù)通過深度學習算法與復雜網(wǎng)絡模型的運用，有效促進了對歷史資料的深度挖掘與智能分析［11］，為理解事物演進與發(fā)展歷程提供了歷史回溯的新視角。具體而言，自然語言處理（NLP）技術(shù)的應用能夠輔助解析大量歷史文獻資料，為探索現(xiàn)實問題產(chǎn)生的深層原因提供有力支持。在面向未來趨勢預測時，AI技術(shù)基于對歷史數(shù)據(jù)模式的識別與時間序列分析，結(jié)合專家系統(tǒng)的知識庫與專業(yè)領(lǐng)域知識，構(gòu)建預測模型，旨在為未來發(fā)展趨勢提供前瞻性的見解與預判［12］。

在影響分析過程中，AI技術(shù)展現(xiàn)出提升分析全面性、精確度和前瞻性的潛力。在回顧并歸納相關(guān)問題或事物以往影響時，大數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法等AI工具能夠有效處理海量歷史數(shù)據(jù)，輔助識別關(guān)鍵影響因素與模式，為構(gòu)建詳盡的影響譜系圖提供技術(shù)支持，從而深化對歷史事件及其后續(xù)效應的理解。這一過程的有效性高度依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量、模型的適用性以及算法的優(yōu)化程度。在現(xiàn)狀分析中，AI技術(shù)能夠輔助實時監(jiān)測并量化事物間多維度（經(jīng)濟、社會、科技、安全等）的互動效應，細化至特定行業(yè)、市場及環(huán)境層面的具體影響。這一能力為管理學及其他領(lǐng)域?qū)＜姨峁┝烁鼮樨S富和及時的數(shù)據(jù)支持，有助于更精準地把握當前態(tài)勢［13］。但AI的監(jiān)測與量化結(jié)果仍需結(jié)合專家判斷與領(lǐng)域知識進行解讀與驗證。

在政策分析層面，在對相關(guān)問題或事物歷史上的政策進行歸納分析時，AI技術(shù)可以快速整理并梳理海量的歷史政策文件、實施報告及評估數(shù)據(jù)，自動識別政策要素、目標群體、實施手段及其產(chǎn)生的實際效果［14］，進而促進結(jié)構(gòu)化政策知識庫的構(gòu)建。這有助于政策專家更高效地理解不同歷史時期和不同地域背景下的政策變遷軌跡和成功案例。在現(xiàn)實域，AI能夠?qū)崟r監(jiān)測與量化政策干預的效果。通過集成多源數(shù)據(jù)（如經(jīng)濟指標、社會調(diào)查數(shù)據(jù)等），AI可輔助構(gòu)建復雜的因果關(guān)系模型，為評估政策實施后的短期和中長期影響提供技術(shù)支持［15］。此外，AI技術(shù)能夠模擬政策調(diào)整的可能性和潛在后果，為政策優(yōu)化提供科學依據(jù)［16］。在未來域，通過復雜系統(tǒng)仿真等高級技術(shù)，AI能夠提前揭示不同政策路徑可能帶來的影響差異［15］，從而輔助政策制定者作出更為精準和科學的決策。

在利用AI進行預測時，應持謹慎態(tài)度，結(jié)合人類專家的經(jīng)驗與判斷，形成更為全面、穩(wěn)健的決策支持體系。

3.3" AI技術(shù)與智庫研究團隊的深度融合

當前趨勢要求整合跨學科背景的專業(yè)人才，包括但不限于數(shù)據(jù)科學家、機器學習工程師以及具有深厚AI專業(yè)素養(yǎng)的研究者。這種組織革新并非單純?yōu)榱艘階I工具和算法以處理海量信息與復雜數(shù)據(jù)，而在于通過跨學科合作，促進知識體系多元、互補發(fā)展，同時探索AI技術(shù)如何作為輔助工具，增強研究效率與深度。智庫研究人員通過運用其專業(yè)知識，不僅為AI算法設定明確的目標導向，還負責構(gòu)建高質(zhì)量、具代表性的訓練數(shù)據(jù)集，以確保AI技術(shù)在解決復雜政策問題時能夠遵循合理的邏輯路徑和理論框架。在模型訓練與應用的各個階段，智庫研究人員均扮演著重要的監(jiān)督與校驗角色，確保AI算法輸出的準確性和可靠性。

AI技術(shù)與智庫研究團隊在融合實踐中相輔相成，共同演進。AI技術(shù)為智庫研究提供新工具與方法，優(yōu)化流程，提升效率，推動組織靈活性和團隊協(xié)作創(chuàng)新。同時，智庫團隊的學術(shù)底蘊和實踐經(jīng)驗可優(yōu)化AI技術(shù)，確保其準確性和有效性。

4" AI技術(shù)賦能智庫研究的實現(xiàn)路徑

目前，AI技術(shù)在金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域已表現(xiàn)出較為廣泛的應用前景。對于智庫研究而言，合理應用AI技術(shù)能夠輔助提升研究效率，并可能在一定程度上促進研究視角的多樣化和分析深度的增加。在智庫雙螺旋框架下，遵循外循環(huán)“解析-融合-還原”的研究路徑，AI技術(shù)可被探索性地應用于強化智庫研究的數(shù)據(jù)收集與整合能力、信息分析能力以及綜合研判能力，構(gòu)建出AI技術(shù)與智庫研究相互促進、共同發(fā)展的雙向賦能機制，如圖1所示。AI技術(shù)在某些方面能夠顯著提升智庫研究的效率與深度，但其作用仍需與人工判斷與經(jīng)驗相結(jié)合，以確保研究結(jié)果的全面性和準確性。因此，構(gòu)建這一機制需持謹慎態(tài)度，通過持續(xù)的實驗、評估與迭代，不斷優(yōu)化AI技術(shù)在智庫研究中的應用策略與路徑。

4.1" 驅(qū)動智庫研究數(shù)據(jù)收集與整合的技術(shù)革新

智庫研究知識層，作為信息揭示與綜合研判的基石，展現(xiàn)了交叉性與融合性的鮮明特征。其構(gòu)成復雜多樣，不僅涵蓋了自然科學、社會科學、管理科學、工程科學及技術(shù)科學等多領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)化科學知識，還融入了案例資料、默會知識及認知經(jīng)驗等實踐智慧，以及基于網(wǎng)絡媒體、文獻資料及數(shù)據(jù)信息等統(tǒng)計資料的綜合信息［17］。在學術(shù)訓練過程中，智庫研究人員由于學科背景與專業(yè)領(lǐng)域的差異，其信息收集工作確實可能面臨一定的局限性。即便是在團隊協(xié)作下，也可能在認知積累、實際案例分析及事物感知等方面存在隱性知識的缺口。而大語言模型作為人工智能領(lǐng)域的一項重要技術(shù)，通過海量書籍和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的訓練，展現(xiàn)出了跨學科、廣覆蓋的知識儲備能力。其快速檢索與文本建模功能，使得在信息檢索與初步整合方面展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)人工方法的效率與廣度。然而值得注意的是，大語言模型在處理復雜情境、理解深層含義及評估信息真實性方面仍存在局限，其輸出結(jié)果需結(jié)合專家判斷與深入研究進行驗證與修正。

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一種集成了信息檢索與文本生成的技術(shù)框架，旨在通過實時查詢廣泛的知識源（包括但不限于互聯(lián)網(wǎng)資源），為文本生成過程提供額外的信息支持，以期提升輸出內(nèi)容的豐富性、相關(guān)性和準確性［18］。通過整合科學家的專業(yè)見解與社會大眾的經(jīng)驗智慧，檢索增強生成技術(shù)能夠從中汲取豐富的信息資源。這一過程中，智庫研究成為檢索增強生成技術(shù)學習的寶貴資料庫，有助于增強其對專業(yè)領(lǐng)域知識的理解和把握，進而在生成的文本中展現(xiàn)出提升的準確性和潛在的實用性。然而，檢索增強生成技術(shù)的準確性和實用性提升程度，還取決于訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、算法的優(yōu)化程度以及應用場景的特定需求。同時，研究人員借助檢索增強生成技術(shù)，能夠持續(xù)探索模型性能的優(yōu)化路徑，旨在使模型更加貼合專業(yè)領(lǐng)域的需求，促進知識的有效傳播與實際應用。這一過程并非單向提升，

而是需要研究者對模型進行細致評估與調(diào)整，以確保其在不同情境下的有效性和適用性。

2017年，谷歌Brain團隊提出了Transformer模型［19］在自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著突破。在MIPS邏輯層次方法指導下，該模型的運用具有以下優(yōu)勢：其一，自注意力機制（Self-Attention）［20］可根據(jù)上下文調(diào)整焦點，提高信息整合效率與精確度；其二，通過多層次的特征提取與融合策略，Transformer模型實現(xiàn)了內(nèi)部信息的深度連接與高效共享，促進了信息的全面整合。結(jié)合RAG技術(shù)的自然語言處理方案，進一步增強了文本生成的能力。RAG技術(shù)通過從大型語料庫中檢索與任務相關(guān)的文本片段和知識條目，為Transformer模型提供了豐富的上下文信息，從而提高了生成文本的內(nèi)容準確性和信息全面性。這種結(jié)合檢索與生成的方法，為自然語言處理任務提供了一種新的解決方案。

4.2" 實現(xiàn)智能分析與策略生成的跨時空聯(lián)動

在MIPS邏輯分析框架內(nèi)，機理分析、影響分析和政策分析均需整合歷史時域信息與當前現(xiàn)實信息，以構(gòu)建對未來事件發(fā)展或政策走向的預測和評估基礎(chǔ)。AI技術(shù)，尤其是那些擅長處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集的技術(shù)，如機器學習、深度學習等，能夠輔助這一過程，通過自動化地挖掘歷史及現(xiàn)實數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)性和潛在規(guī)律，為智庫研究者提供更為深入和全面的見解。

綜合運用上下文學習（In-context Learning）、時序基礎(chǔ)模型（TimeNet）以及思維鏈（Chain of Thought）3項關(guān)鍵技術(shù)，可以在一定程度上實現(xiàn)多維度、跨越時空的智能分析與預測推理。上下文學習作為一種在大型預訓練模型中展現(xiàn)出的能力［21］，如GPT系列模型，允許模型在給定特定上下文的情況下，直接生成與上下文相關(guān)的輸出，而無須針對特定任務進行額外的訓練或微調(diào)［22］。這種能力使得模型能夠基于輸入的歷史數(shù)據(jù)和情境背景信息，推導出邏輯上合理的結(jié)論，從而增強了模型的泛化性和適應性。時序基礎(chǔ)模型則是一種專門處理時間序列數(shù)據(jù)的深度學習架構(gòu)，能夠有效捕捉和模擬數(shù)據(jù)中的時間動態(tài)特性，包括趨勢演變、周期波動以及時間依賴關(guān)系，進而為趨勢預測、異常檢測等任務提供有力支持［23］。思維鏈是指模型在解決問題的過程中逐步展示其思考路徑，每一個步驟都是基于前一步驟的邏輯推理得出的，形成一種連貫、透明的決策過程［24］。這一特性有助于模擬人類復雜的思維模式，并在解決需要多步驟推理的社會科學問題時提供更為深刻全面的理解。

在歷史域的分析中，利用大規(guī)模預訓練語言模型有助于增強對上下文的理解能力。通過輸入包含豐富歷史文獻摘要、政策文本記錄、重要社會事件等多樣化數(shù)據(jù)，模型能夠在一定程度上理解和吸收這些歷史背景知識，輔助研究人員梳理某一社會問題從起源至演變的全過程以及各階段的關(guān)鍵影響因素。在現(xiàn)實域的理解方面，時序基礎(chǔ)模型對于捕捉和分析實時社會問題動態(tài)變化具有重要意義。通過建模當前及近期的社會經(jīng)濟指標、輿論輿情數(shù)據(jù)、行為模式等時間序列數(shù)據(jù)，模型能夠揭示社會現(xiàn)象之間的相互作用機制，并嘗試把握當前社會問題的特點及其隨時間的發(fā)展趨勢［25-26］。至于未來域的預測，雖然可以引導大語言模型或推理模型展現(xiàn)思維過程和推理邏輯［27］，但這一過程仍需謹慎對待。在面對復雜社會決策場景時，模型可以輔助列出可能的影響因素、相關(guān)假設及邏輯推理步驟，模擬專家在制定策略時的思考邏輯。然而，由于未來的不確定性和復雜性，模型的預測能力仍然有限，其生成的未來情景模擬和決策方案需結(jié)合實際情況和專家判斷進行綜合考量。模型在解釋每一步背后的原因和預期結(jié)果時，也需注意其解釋的合理性和可靠性。

以上及相關(guān)技術(shù)在AI系統(tǒng)中有效融合時，能夠輔助AI系統(tǒng)從歷史數(shù)據(jù)中提取有價值的信息與模式，增強對當前復雜現(xiàn)實環(huán)境的感知能力，并基于這些信息進行更為深入的分析與預測，為智庫研究提供了一種新的工具集，使得研究者能夠更系統(tǒng)地探討和嘗試解決那些跨越歷史、現(xiàn)實與未來多維度的社會挑戰(zhàn)。

4.3" 助力政策仿真、監(jiān)督與優(yōu)化的綜合應用

在智庫雙螺旋理論模型中，通過DIIS過程融合分析形成綜合研判，以及MIPS邏輯層次分析形成的政策分析結(jié)論，模型最終形成符合實際發(fā)展要求的，具有前瞻性、建設性的解決方案或政策建議［17］。AI技術(shù)能夠作為輔助工具，協(xié)助追蹤政策效應，收集并分析相關(guān)反饋數(shù)據(jù)，從而為政策執(zhí)行效果的初步評估及潛在影響分析提供支持。

強化學習（Reinforcement Learning，RL）是一種機器學習范式，特別適用于解決序貫決策和長期規(guī)劃任務。其核心在于通過讓智能體（Agent）與環(huán)境進行交互，學習一種策略以最大化累積獎勵信號［28］。在強化學習框架下，智能體觀察當前環(huán)境狀態(tài)，根據(jù)策略選擇并執(zhí)行一個動作，隨后環(huán)境會根據(jù)該動作給出一個獎勵信號，并過渡到新的狀態(tài)。智能體根據(jù)接收的獎勵信號更新其策略，以期在未來獲得更高的累積獎勵［29］。在綜合研判階段，尤其是在政策仿真與后評估領(lǐng)域，強化學習展現(xiàn)出潛在的應用價值。通過構(gòu)建一個能夠模擬現(xiàn)實政策執(zhí)行環(huán)境的系統(tǒng)，其中智能體代表政策制定者，旨在通過選取并執(zhí)行一系列政策組合來優(yōu)化特定目標，如最大化社會福利指標或最小化社會成本。這一過程依賴于精心設計的獎勵函數(shù)，該函數(shù)能夠準確反映政策效果與政策目標之間的關(guān)聯(lián)，從而引導智能體學習高效且合理的政策集合。

盡管強化學習具有強大的優(yōu)化能力，但在應用于政策仿真時仍需謹慎。一方面，獎勵函數(shù)的設計至關(guān)重要，它直接影響智能體的學習方向和政策效果；另一方面，政策執(zhí)行環(huán)境的復雜性、不確定性以及人類行為的多變性等因素，都可能對強化學習模型的準確性和泛化能力構(gòu)成挑戰(zhàn)。因此，在利用強化學習進行政策仿真與后評估時，應充分考慮這些因素，并結(jié)合專家知識和其他分析手段進行綜合研判。

5" 結(jié)語

本文深入探討了AI技術(shù)在智庫研究中的應用，并基于智庫雙螺旋理論，分析了AI技術(shù)賦能智庫研究的內(nèi)在邏輯與實現(xiàn)路徑。研究發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)的應用不僅極大提升了智庫的數(shù)據(jù)清洗、量化分析等基礎(chǔ)能力，而且通過模擬仿真和因果推理技術(shù)，能在一定程度上揭示社會經(jīng)濟現(xiàn)象的深層運行機制，為政策制定提供了更為科學的依據(jù)?；诖髷?shù)據(jù)和機器學習算法的影響分析技術(shù)，政策效果評估將有望更加精準和實時，為政策設計者提供政策動態(tài)調(diào)整和精細化比較的可能性。隨著AI技術(shù)的不斷進步，智庫研究團隊的結(jié)構(gòu)也在逐步改變，引入數(shù)據(jù)科學家和機器學習專家等跨學科人才，以實現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新。這種跨學科的整合推動了知識和技能的有效融合，使智庫研究能夠更深入地挖掘歷史數(shù)據(jù)，更準確地預測未來趨勢，為政策制定提供更具前瞻性和適應性的建議。

然而，AI技術(shù)在智庫研究中的應用也面臨著隱性知識提取不足、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理難度大、快速變化社會現(xiàn)實應對策略不足等挑戰(zhàn)。未來研究需聚焦于提高AI系統(tǒng)對復雜知識的理解和應用能力，完善跨學科融合的研究模式，并拓展AI在模擬決策、預測未來等方面的應用場景。同時，注重數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法透明度以及倫理規(guī)范，確保AI技術(shù)的健康發(fā)展，以應對智庫研究在現(xiàn)代化進程中所面臨的挑戰(zhàn)。

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（編輯" 李春燕編輯）

Internal logic and realization path of artificial intelligence empowering think tank research from the double helix perspective

GAN" Lin， WENG" Sheng

（Zhejiang Development amp; Planning Research Institute， Hangzhou 310000， China）

Abstract：" With the rapid development of artificial intelligence （AI） technology， think tank research is facing challenges and opportunities for transformation and upgrading. The article is based on the think tank double helix theory and explores the internal logic and implementation path of AI technology empowering think tank research. Research has pointed out that think tanks are facing bottlenecks in data management， knowledge updating， and methodological innovation， and the application of AI technology provides new ideas for solving these problems. Through interdisciplinary research methods， the theoretical value and practical application of AI technology in think tank research were analyzed， demonstrating its significant advantages in improving research efficiency， expanding research perspectives， and enhancing decision support accuracy. The combination of AI technology and the double helix theory of think tanks can not only promote the scientific and systematic development of think tank research， but also promote the high-quality development of think tanks in the context of the new era， providing strong knowledge support and decision-making references for the modernization of national governance.

Key words： think tank double helix; artificial intelligence; think tank research; theoretical logic; practical path