智能之光：人机协作的经济管理研究新时代

智能之光：⼈机协作的经济管理研究新时代 胡诗云易君健 摘要：以ChatGPT 和DeepSeek 为代表的⼈⼯智能⼤语⾔模型（简称⼤模型），正在对知识⼯作者的⽣产⽅式产⽣⾰命性的影响。本⽂⾯向经济管理学科的研究者，介绍⼤模型的技术原理、应⽤⽅式以及在科学研究全流程中的应⽤。本⽂⾸先从社会科学和⼤语⾔模型的本质出发，分析了认知⾃动化的边界，指出围绕理论⼯作的能⼒是⼈类科学家在⼈⼯智能时代的核⼼能⼒。随后，本⽂介绍⼤模型的基本原理、关键技术和发展趋势，经济管理研究者可以建⽴对⼈⼯智能技术的基本认知。接下来，本⽂介绍了通过API 访问、本地部署等⼤模型的具体应⽤⽅式。随后本⽂提出了⼤模型在经济管理研究全流程中的四种⻆⾊：参谋、助研、智能体和朋友。作为参谋，⼤模型充当研究者的思想伙伴，协助资料收集、深化⽂献理解、澄清概念并提供研究反馈；作为助研，⼤模型承担研究助理职能，处理⽂献整理、参考⽂献格式调整、梳理建模和推导等重复性任务；作为智能体，⼤模型本⾝成为研究对象与实验⼯具，能模拟⼈类决策⾏为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社会互动；作为朋友，⼤模型超越学术⻆⾊，提供全⽅位⾮学术⽀持，包括职业发展建议、⼼理辅导和⼈际交往建议。⼤模型全⾯融⼊学术⼯作流程，不仅能通过⾃动化重复劳动提⾼研究效率，更能通过⼈机合作扩展⼈类思维的⼴度和深度，经济管理研究即将⾛向⼈机协作的新时代。 关键词:⼈⼯智能；经济学⽅法论；⼈机协同；⼤语⾔模型 JEL Codes:A11；B41；C45；D83 ∗ 20256 ChatGPTDeepSeekAPI : JEL Codes:A11 B41 C45 D83 1 25 2.1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .62.2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .72.3AI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9 3AI10 3.1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .113.2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .123.3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .173.4. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .213.5. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .233.6. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .26 427 4.1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .274.2API. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .294.3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .324.4. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .33 5AI 34 5.1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .355.2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .365.3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .365.4. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .405.5. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .41 6AI42 6.1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .426.2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .436.3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .446.4. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .456.5. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .46 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .47 7AI50 7.1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .507.2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .517.3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .51 8AI 52 8.1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .538.2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .538.3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .54 9 54 9.1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .549.2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .559.3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .56 1 1“”Automation of cognitive work(Korinek, 2023) O*NETGPT-4o64% Next Token Predictor) API API AIAIAIAIAI“” Bail (2024)Korinek (2023)(Kok, 2025)(Horton, 2023)AI (Jia et al., 2024)(Noy and Zhang, 2023)(Boussioux et al., 2024)AIGans (2025)AIAIAI 2 Computer AIGeneral Purpose Technology(Eloundou et al., 2024) AI 2.1 Intelligent Machine(McCarthy et al., 2006) “LASSOGu et al. (2020)Regularization(Athey and Imbens, 2019)(Cong et al., 2025; Gu et al., 2020)(Chernozhukov et al., 2018)(Wager and Athey, 2018)(Gentzkow et al., 2019; Mullainathan and Spiess, 2017) Method of Innovation(Agrawal et al., 2018)(Gans, 2025) (Bail, 2024;Korinek, 2023)(Farrell et al., 2025)“AIAIAI 2.2 AIAIAI“ “““AI AI“ AI AI“““AI“AI“AB“ABC1C2C3“AI“AI“ “(Mills, 2000)AI “AI100AI“AI(Ludwig and Mullainathan, 2024)Wonder “ “ 2.3AI AIAI ““AIAI“ AIAI1AI 3AI 3.1 BERTT5GPTDeepSeek2017Transformer2018BERT2020T52022ChatGPT2025DeepSeek 2017Transformer(Vaswani et al., 2023) 2018BERT(Devlin et al., 2019)Transformer-1000Fine-tuneBERTSiano (2025)BERTHuang et al. (2023)FinBERT 2020GoogleT5+(Raffel et al., 2023)T5T5T5 2022ChatGPTChatGPTChatGPT-ChatGPT AI 2025DeepSeek(DeepSeek, 2025)DeepSeekMixture of ExpertDeepSeekAI 3.2 Token Tokenizer1LLaMA