厦门大学"阿究"哲学论证AI系统正式亮相 推动智能与人文交叉研究

5月15日上午，由厦门大学哲学系主办、山西大学哲学学院共同参与的"厦门大学哲学论证大模型发布会暨人工智能哲学专题研讨会"在厦门大学召开。

会议开始，厦门大学哲学系主任高和荣教授致开幕辞。他首先对山西大学哲学学院的各位老师与同学的到来表示热烈欢迎，并对山西大学相关团队所提供的技术支持表示衷心感谢。随后，高教授回顾了厦门大学哲学系的发展历程，介绍了哲学系在"人工智能+哲学"的跨学科探索，逐步形成了教学、科研与实践相融合的发展模式。他指出，本次发布的"阿究"哲学论证大模型是系内近年来推动交叉研究的重要阶段性成果。他强调，人工智能的发展伴随诸多理论与现实挑战，技术越发展越需要哲学的反思，希望以此次会议为契机，推动人工智能哲学研究向纵深发展。

接着，山西大学哲学学院教授、山西大学逻辑与智能科学研究院院长周北海老师在嘉宾致辞中对"阿究"大模型的成功发布表示热烈祝贺。他高度评价了厦门大学团队抓准哲学研究中"论证"这一核心功能的差异化优势，并对大模型未来的发展提出建设性意见，强调需高度重视模型的工程性、资源性与科研性建设，并充分发挥其在人才培养中的关键作用。此外，他还介绍了山西大学逻辑与智能科学研究院的创立与发展、研究院在逻辑与智能科学领域的资源布局，强调本次发布会只是一次起点，进一步表达了对双方在学术研究等方面加强合作的期待。

在大模型发布环节，厦门大学哲学系副主任林育川教授代表厦门大学哲学系并联合山西大学团队正式发布"阿究"哲学论证大模型。他通报了项目研发的背景与历程，并介绍了项目的核心研发团队。该项目由朱菁教授担任总负责人与首席专家，负责项目整体构想、理论设计与学术指导；郑伟平教授担任行政主管，负责项目的行政协调与资源统筹；徐嘉玮助理教授作为项目协调人，负责项目的学术组织与协调；詹好老师担任技术负责人，负责阿究大模型的核心研发与平台建设。林教授指出，"阿究"这一名称源自"论证"（Argue / Argumentation）概念，旨在强调其以哲学论证分析为核心功能，即从文本中识别与提取哲学论证结构，并将其转化为可分析、可检验的结构化形式。在此基础上，模型还加入了论证评估与论证反驳功能。随后，他详细介绍了"阿究"模型围绕概念清晰度、推理有效性、论证支撑度、反驳回应性等多维度构建的评价体系，并期望其在未来的哲学教学、科研与跨学科交流中持续发挥积极作用。

发布仪式后，山西大学哲学学院詹好老师对大模型进行了现场功能演示。他以一篇最新的哲学文献为例，展示了模型从文本识别、核心论证筛选、结构提取到评分诊断的完整工作流程，并重点演示了其识别论证薄弱环节及提供参考意见的能力。他介绍道，该模型采用9B参数规模，针对哲学论证任务专门优化，并依托多Agent协同机制生成结构化分析结果，切实为哲学论证训练提供了可用、可操作的辅助工具。

在"人工智能在哲学教学和科研中的应用"教师论坛上，厦门大学哲学系曹剑波教授作了题为"给哲学人的AI写作生存指南"的专题报告。他指出人工智能已经深度进入学术工作场景，问题不再只是"用不用AI"，而是"如何使用AI"。他进一步指出AI可作为提升效率的"数字助手"，但在材料搜集与文本润色之外，过度依赖将削弱研究者的问题意识与判断能力。他强调，人类应始终坐在"思考的主导位"，将AI视为高效工具，坚守对问题价值与论证强度的学术判断。

在圆桌讨论中，与会教师围绕"阿究"大模型辅助写作的伦理规范、项目运作、合理边界与未来发展等议题展开了深入研讨。本次发布会集中展示了厦门大学哲学系与山西大学哲学学院在人工智能哲学与数字人文交叉领域的阶段性成果，也为双方进一步深化学术合作、推动哲学研究与智能技术融合发展奠定了良好基础。

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学生论坛

下午，学生论坛继续举行。来自两校的四位同学围绕"人工智能+哲学"的前沿交叉领域，分别汇报了各自的最新研究进展。

山西大学孙嘉艺作了题为《面向描述逻辑的自然语言自动形式化方法研究》的报告。针对大模型在将自然语言转化为形式语言（描述逻辑）时，存在格式控制与量词映射准确率受限的问题，她提出构建"生成－验证"循环反馈机制，并运用一阶逻辑对齐数据进行监督微调，以有效提升模型形式化生成的语法正确性与语义一致性。点评人张雨柔表示，该项研究很好地描述了逻辑自动形式化评测，并针对数据集修正标准及模型对特定格式的熟悉度等问题进行了深入讨论。

厦门大学林广健作了题为LLM Multi-Agent Systems as Candidates for Transformational Creativity的报告。针对学界关于"大语言模型缺乏变革性创造力（如缺乏主体性与自我评估能力）"的批评，他提出，不能将对单一模型的批评平移至多智能体系统（MAS）。多智能体系统通过分布式协作、交互与相互评价，有望以"关系型创造力"的模式涌现出真正的变革性创造力。点评人陈天乐认为，该研究通过实证方法为机器创造力提供了有力辩护，并就如何区分"创新观点"与"已有交叉领域知识的再组合"提出了相应的建议。

山西大学黄菲作了题为《大语言模型与人类在逻辑推理任务中的比较研究》的报告。通过引入认知心理学测试基准，研究发现，尽管大语言模型在多项推理任务上的准确率已超越人类，但人类表现出的明显难度梯度在模型中几乎被压平，且两者在具体错误模式上差异显著。这表明机器强大推理能力的背后，其内在认知机制与人类思维路径仍存在本质区别。点评人李宏宁对研究的扎实性表示肯定，并就模型产生系统性盲点的深层原因以及心智理论任务中模型对个体信念的归因能力等问题展开了讨论。

厦门大学程轶奇作了题为《大模型嵌入驱动的哲学概念计算史研究——PhilTrace哲学概念历时语义分析平台的构建逻辑与技术演进》的报告。围绕"哲学概念的历史演变"这一经典问题，他展示了从传统"远读"向细粒度计算历时语义学跨越的新路径。其团队自主构建了一个PhilTrace平台，通过提取目标词上下文嵌入向量进行聚类，并结合大模型诠释，能够实现对核心哲学概念在不同历史时期演化轨迹的追踪与可视化。点评人方科认为该项目具有极强的数字人文应用前景，并建议未来进一步结合概念工程等哲学理论来深化对语义漂移的解读。

论坛最后，徐嘉玮老师和詹好老师为学生们的报告与未来研究的方向提出了宝贵的建议。他们强调，学生应深入理解底层技术（如Embedding绑定机制、MAS博弈原理），并结合具体的哲学问题定位研究贡献，避免单纯的技术堆砌。

伴随着热烈的掌声，本次厦门大学哲学论证大模型发布会暨人工智能哲学专题研讨会取得圆满成功。