2025年初，国产AIGC（生成式人工智能）大模型DeepSeek横空出世，其影…

判断推理 · 定义判断 · 单定义 · 2026年 练习题

2025年初，国产AIGC（生成式人工智能）大模型DeepSeek横空出世，其影响力不亚于ChatGPT的问世。作为国产大模型，DeepSeek在中文领域的内容表达、逻辑推理与分析能力令人 ，尤其是其文本生成技术，可以说达到了目前大模型的全新高度，甚至能够生成质量不俗的新闻稿、诗歌、杂文乃至评论。 在各方对DeepSeek的高度评价以及对其赋能千行百业的期待中，一丝隐忧也悄然升起：既然DeepSeek如此便捷好用，未来是否会有大量文科生需求的行业，如文秘、记者等，被DeepSeek这类大模型所取代？这是否意味着对“文科无用”的公然宣判？事实上，早在ChatGPT问世时，舆论场就曾展开过“文科无用论”的争论，或者更早一些，大约十年前，部分媒体开始应用“新闻机器人”时，就有质疑“记者有何用处”的声音。简言之，每当人类的科学技术取得进步时，都会引发对文化自身价值的质疑。正如照相机发明时，法国报纸上曾出现令人不安的质疑声：照相术如此清晰了，画家还有何用？然而，后来的事实证明，记者这个职业并未消失，画家也没有被照相机取代。不难看出，尽管DeepSeek横空出世，文科也不会沦为“无用之学”。根本原因在于，文科以哲学社会科学为基础，核心在于人的意识形态，因此也被称为人文学科。① 任何AIGC技术，归根结底，都是为人类服务的工具，是提升生产力的手段，无法成为具有创造力与思辨力的主体。AIGC大模型背后的运行逻辑是算法，依托的是互联网数据库，这只是人类知识的一小部分。② 文科，尤其是人文学科的发展，十分依赖一手知识的挖掘与研究，但大量一手知识需要专业人士来挖掘和展示。例如，地下的简帛、散佚在民间或未被数字化的历史档案与书信、尚未采集的口述史信息等，这些知识数量庞大，根本不可能由AIGC大模型所获取。③ 从文科发展演变的趋势来看，其演变实际上是一个知识不断累积、丰富与萃取的过程，且高度依赖于人的认知与活动，而非完全交由AIGC大模型完成。生成式人工智能的前缀“生成式”表明其核心在于“生成”，但这种生成并非创造，而是一种机械的生成，背后推动它运作的是算法，而非思想。④ 有观点主张，DeepSeek作为一款新的大模型，可以进行一些简单的思考，但思考与思想是截然不同的两个概念。这里的思考，指的是基于互联网数据库的信息获取，以及基于逻辑与语法的文字排列组合，甚至其中还可能包含一些为了追求可读性而臆造的劣质文本。这显然背离了文科所追求的思想性。 实际上，在实际应用中，AIGC大模型在数据清洗、分析、结构化处理以及图像识别、数字孪生建模等理工科领域的应用比文科更为广泛，但似乎并没有声音质疑AIGC大模型会取代理工科。由此可见，AIGC大模型是否导致“文科无用”的争议本身就是一个悖论，这实际上反映了“重理轻文”的社会偏见。在效率优先、科技创新的时代，AIGC在产值形成、产品催生与技术转化等方面，确实无法与理工科相比，但这些只是人类进步的一部分。在国家文化软实力与意识形态建设，以及社会良法善治等方面，文科的主导作用仍不可或缺。 与此同时，我们也应注意到，AIGC大模型在文科相关实际应用场景中，确实具有广阔前景和较大空间。例如，在电子政务、格式化文本生成及问答服务等领域，AIGC大模型已经发挥着越来越重要的作用，但这并不意味着它正在取代文科，而是更好地服务于文科，不断解放文化生产力并促进文化新质生产力的形成，从而实现赋能高质量文化生产、提升国家文化软实力的美好愿景。 问题：AI大模型今年大火，它的低成本、开源真正降低了使用门槛，人工智能的测试人人可做，它的“聪慧”有目共睹，已经深入百姓生活，甚至在一些医院中人工智能也随处可见，但有人担心AI大模型没受过专业培训，也没有处方权，所以有专家认为无论生成处方还是问诊，不管多聪明的人工智能目前都难以胜任医疗领域的工作。 以下哪项如果为真，最能反驳上述专家的观点？

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