新技術輔助學術研究，本身就貫穿人類學術探索進程。伽利略1609年發明了人類歷史上第一臺天文望遠鏡，借助它觀測天象，坐實了地心說的荒謬。
AI技術的出現，使機器像人一樣，會“思考”、會寫作了，挑戰了人類的主體性。新技術輔助論文寫作，隨之出現各種問題。
討論這些問題，首先需要考慮，學術研究的評價依據是什么？是要精確計量研究者“眉毛上的汗水”，研究者不借助任何工具所顯示的能耐，還是對真理和真相的探索發現？
要精確計量研究者“眉毛上的汗水”，涉及公平問題。研究成果是人類的智力貢獻，要衡量智力付出的。我的發際線不斷升高，你卻讓AI的發際線升高了，這不行。
這一說法，讓我想起多年以前高曉聲的小說《陳奐生出國》。陳奐生們在土地上辛苦刨吃的，總是面對饑餓的威脅，但他出國找同伴，卻發現國外的農民兩口子種了幾千公頃土地，撒種、施肥、收割……什么都靠機器，自己需要干的，居然是洗雞蛋，太不公平！
研究者不借助任何工具所顯示的能耐，則與人的本質力量相關，或者說，與人的定義相關。許多人擔心，人類依賴AI，會導致批判性思維、創新意識等人類核心學術能力的退化。未來的研究者不會批判性思考，不會創新，不會寫論文，這場景有點令人恐懼。
我當年學開車時，就遇到這種場景。那時候，已經有了自動擋汽車，但師傅要我們一定要熟練掌握手動擋汽車的技能：自動擋，像個玩具一樣，哪還能顯示出好司機的能耐？多年過去了，現在的司機都不行了，普遍都不會開手動擋了，甚至智能駕駛汽車都上路了。不過，我現在沒有勇氣向后輩顯示自己的手動擋駕駛技能，擔心他們笑話我。人們都把用在汽車駕駛上的批判性思考和創新能力改用到新的創造中去了，思維能力和創新能力并沒有退化。
如果學術研究的目的是對真理和真相的探索發現，該討論的就不是論文寫作中是否使用了AI（這一點現在已不是問題），AI使用了多少（這一點現在是大問題），而是如何使用AI。
換句話說，就是AI這一工具有什么長項，能幫我們快速接近真理和真相，又有哪些局限，可能使我們在追求真理和真相的過程中迷航？
與其他相對恒定的、性質不會發生大變化的事物相比，AI這一工具還在不斷迭代。女性主義者常說，女人是不可以定義的。AI也是這樣，不可定義。你剛給它劃定了個內涵外延，它已經變了。
因此，我們討論AI的長項和局限，就是“活在當下”的。
AI現階段的能耐，是概率擬合，就是說，它是靠大語言模型進行深度學習，輸出的結果可能是共識性最強的，但不是最具有創新性的。熟知非真知，共識也許是需要挑戰的。因此，對于學術研究來說，其創新就打了折扣；大語言模型還受輸入信息的影響，輸入了偏見性信息，就可能產出偏見性信息，所以，數據清洗也是必要的；AI幻覺既有利于藝術創作編出一個合情合理的故事，也可能在學術研究中產生欺騙性；信息輸入和結果產出之間的過程的黑箱狀態，導致不透明，不可追溯（這一點現在正在發生改變）……如此等等，決定了我們現在還不能過于信任AI，必須小心被誤導，畢竟，一篇論文的責任人是作者，AI又不會替你承擔責任。
不過，反過來說，人自身也是有局限的。人并不是AI給出的信息的真理性的裁判者，他只是論文的責任人。人思考問題，在很大程度上也是概率擬合，這個概率與AI相比，樣本還特別小；人的成見或偏見，使我們必須強調言論交鋒和學術質證，論文中要求的研究過程的透明性和可追溯性，正是為了便于他人來質證、審查和重復；人產生幻覺的幾率，比AI要大許多，赫拉利在《人類簡史》中直接說，讓人類和動物拉開差距的，恰恰是人類的編故事的能力。
只要便于論文求真，AI就可以大膽使用。對AI這一工具的有效和正當使用，應該成為學術研究的一種能力要求。
那么，本科生、碩士生要寫畢業論文，能不能借助AI？該如何使用？
本科生、碩士生都處在學術研究訓練階段，本科生甚至可以說處在入門階段，如果借用了AI，會不會使學術訓練的目的落空？要不要用AI打敗AI，開發各種AI率評估軟件？
如果我們把對AI這一工具的有效和正當使用，作為學術研究的一種能力要求，那么，本科生、碩士生就必須訓練這種能力。所以，借用AI就不成問題，如何使用也是訓練的一環。
可是，有學生用AI整了一篇論文交差怎么辦？要不要認真查一下AI率？我認為沒必要。
我會專注于論文本身：問題是不是有意義，是不是具有前沿性？數據真實與否？引用文獻是否存在？研究方法是否可行？研究過程描述是否達到可重復性？研究是否符合邏輯？是否抄襲？如果學生用AI達到了這些要求，那說明學生已經學會了做論文，否則酌情減分，直至不及格。目前，并沒有軟件能夠準確判斷AI率，法律上還講究疑罪從無，憑什么據此去制造可能的冤案？
荀子說，君子生非異也，善假于物也。會使用工具，是人的一種本質力量。
新技術輔助學術研究，本身就貫穿人類學術探索進程。伽利略1609年發明了人類歷史上第一臺天文望遠鏡，借助它觀測天象，坐實了地心說的荒謬。
AI技術的出現，使機器像人一樣，會“思考”、會寫作了，挑戰了人類的主體性。新技術輔助論文寫作，隨之出現各種問題。
討論這些問題，首先需要考慮，學術研究的評價依據是什么？是要精確計量研究者“眉毛上的汗水”，研究者不借助任何工具所顯示的能耐，還是對真理和真相的探索發現？
要精確計量研究者“眉毛上的汗水”，涉及公平問題。研究成果是人類的智力貢獻，要衡量智力付出的。我的發際線不斷升高，你卻讓AI的發際線升高了，這不行。
這一說法，讓我想起多年以前高曉聲的小說《陳奐生出國》。陳奐生們在土地上辛苦刨吃的，總是面對饑餓的威脅，但他出國找同伴，卻發現國外的農民兩口子種了幾千公頃土地，撒種、施肥、收割……什么都靠機器，自己需要干的，居然是洗雞蛋，太不公平！
研究者不借助任何工具所顯示的能耐，則與人的本質力量相關，或者說，與人的定義相關。許多人擔心，人類依賴AI，會導致批判性思維、創新意識等人類核心學術能力的退化。未來的研究者不會批判性思考，不會創新，不會寫論文，這場景有點令人恐懼。
我當年學開車時，就遇到這種場景。那時候，已經有了自動擋汽車，但師傅要我們一定要熟練掌握手動擋汽車的技能：自動擋，像個玩具一樣，哪還能顯示出好司機的能耐？多年過去了，現在的司機都不行了，普遍都不會開手動擋了，甚至智能駕駛汽車都上路了。不過，我現在沒有勇氣向后輩顯示自己的手動擋駕駛技能，擔心他們笑話我。人們都把用在汽車駕駛上的批判性思考和創新能力改用到新的創造中去了，思維能力和創新能力并沒有退化。
如果學術研究的目的是對真理和真相的探索發現，該討論的就不是論文寫作中是否使用了AI（這一點現在已不是問題），AI使用了多少（這一點現在是大問題），而是如何使用AI。
換句話說，就是AI這一工具有什么長項，能幫我們快速接近真理和真相，又有哪些局限，可能使我們在追求真理和真相的過程中迷航？
與其他相對恒定的、性質不會發生大變化的事物相比，AI這一工具還在不斷迭代。女性主義者常說，女人是不可以定義的。AI也是這樣，不可定義。你剛給它劃定了個內涵外延，它已經變了。
因此，我們討論AI的長項和局限，就是“活在當下”的。
AI現階段的能耐，是概率擬合，就是說，它是靠大語言模型進行深度學習，輸出的結果可能是共識性最強的，但不是最具有創新性的。熟知非真知，共識也許是需要挑戰的。因此，對于學術研究來說，其創新就打了折扣；大語言模型還受輸入信息的影響，輸入了偏見性信息，就可能產出偏見性信息，所以，數據清洗也是必要的；AI幻覺既有利于藝術創作編出一個合情合理的故事，也可能在學術研究中產生欺騙性；信息輸入和結果產出之間的過程的黑箱狀態，導致不透明，不可追溯（這一點現在正在發生改變）……如此等等，決定了我們現在還不能過于信任AI，必須小心被誤導，畢竟，一篇論文的責任人是作者，AI又不會替你承擔責任。
不過，反過來說，人自身也是有局限的。人并不是AI給出的信息的真理性的裁判者，他只是論文的責任人。人思考問題，在很大程度上也是概率擬合，這個概率與AI相比，樣本還特別小；人的成見或偏見，使我們必須強調言論交鋒和學術質證，論文中要求的研究過程的透明性和可追溯性，正是為了便于他人來質證、審查和重復；人產生幻覺的幾率，比AI要大許多，赫拉利在《人類簡史》中直接說，讓人類和動物拉開差距的，恰恰是人類的編故事的能力。
只要便于論文求真，AI就可以大膽使用。對AI這一工具的有效和正當使用，應該成為學術研究的一種能力要求。
那么，本科生、碩士生要寫畢業論文，能不能借助AI？該如何使用？
本科生、碩士生都處在學術研究訓練階段，本科生甚至可以說處在入門階段，如果借用了AI，會不會使學術訓練的目的落空？要不要用AI打敗AI，開發各種AI率評估軟件？
如果我們把對AI這一工具的有效和正當使用，作為學術研究的一種能力要求，那么，本科生、碩士生就必須訓練這種能力。所以，借用AI就不成問題，如何使用也是訓練的一環。
可是，有學生用AI整了一篇論文交差怎么辦？要不要認真查一下AI率？我認為沒必要。
我會專注于論文本身：問題是不是有意義，是不是具有前沿性？數據真實與否？引用文獻是否存在？研究方法是否可行？研究過程描述是否達到可重復性？研究是否符合邏輯？是否抄襲？如果學生用AI達到了這些要求，那說明學生已經學會了做論文，否則酌情減分，直至不及格。目前，并沒有軟件能夠準確判斷AI率，法律上還講究疑罪從無，憑什么據此去制造可能的冤案？
荀子說，君子生非異也，善假于物也。會使用工具，是人的一種本質力量。
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