新技术辅助学术研究，本身就贯穿人类学术探索进程。伽利略1609年发明了人类历史上第一台天文望远镜，借助它观测天象，坐实了地心说的荒谬。
AI技术的出现，使机器像人一样，会“思考”、会写作了，挑战了人类的主体性。新技术辅助论文写作，随之出现各种问题。
讨论这些问题，首先需要考虑，学术研究的评价依据是什么？是要精确计量研究者“眉毛上的汗水”，研究者不借助任何工具所显示的能耐，还是对真理和真相的探索发现？
要精确计量研究者“眉毛上的汗水”，涉及公平问题。研究成果是人类的智力贡献，要衡量智力付出的。我的发际线不断升高，你却让AI的发际线升高了，这不行。
这一说法，让我想起多年以前高晓声的小说《陈奂生出国》。陈奂生们在土地上辛苦刨吃的，总是面对饥饿的威胁，但他出国找同伴，却发现国外的农民两口子种了几千公顷土地，撒种、施肥、收割……什么都靠机器，自己需要干的，居然是洗鸡蛋，太不公平！
研究者不借助任何工具所显示的能耐，则与人的本质力量相关，或者说，与人的定义相关。许多人担心，人类依赖AI，会导致批判性思维、创新意识等人类核心学术能力的退化。未来的研究者不会批判性思考，不会创新，不会写论文，这场景有点令人恐惧。
我当年学开车时，就遇到这种场景。那时候，已经有了自动挡汽车，但师傅要我们一定要熟练掌握手动挡汽车的技能：自动挡，像个玩具一样，哪还能显示出好司机的能耐？多年过去了，现在的司机都不行了，普遍都不会开手动挡了，甚至智能驾驶汽车都上路了。不过，我现在没有勇气向后辈显示自己的手动挡驾驶技能，担心他们笑话我。人们都把用在汽车驾驶上的批判性思考和创新能力改用到新的创造中去了，思维能力和创新能力并没有退化。
如果学术研究的目的是对真理和真相的探索发现，该讨论的就不是论文写作中是否使用了AI（这一点现在已不是问题），AI使用了多少（这一点现在是大问题），而是如何使用AI。
换句话说，就是AI这一工具有什么长项，能帮我们快速接近真理和真相，又有哪些局限，可能使我们在追求真理和真相的过程中迷航？
与其他相对恒定的、性质不会发生大变化的事物相比，AI这一工具还在不断迭代。女性主义者常说，女人是不可以定义的。AI也是这样，不可定义。你刚给它划定了个内涵外延，它已经变了。
因此，我们讨论AI的长项和局限，就是“活在当下”的。
AI现阶段的能耐，是概率拟合，就是说，它是靠大语言模型进行深度学习，输出的结果可能是共识性最强的，但不是最具有创新性的。熟知非真知，共识也许是需要挑战的。因此，对于学术研究来说，其创新就打了折扣；大语言模型还受输入信息的影响，输入了偏见性信息，就可能产出偏见性信息，所以，数据清洗也是必要的；AI幻觉既有利于艺术创作编出一个合情合理的故事，也可能在学术研究中产生欺骗性；信息输入和结果产出之间的过程的黑箱状态，导致不透明，不可追溯（这一点现在正在发生改变）……如此等等，决定了我们现在还不能过于信任AI，必须小心被误导，毕竟，一篇论文的责任人是作者，AI又不会替你承担责任。
不过，反过来说，人自身也是有局限的。人并不是AI给出的信息的真理性的裁判者，他只是论文的责任人。人思考问题，在很大程度上也是概率拟合，这个概率与AI相比，样本还特别小；人的成见或偏见，使我们必须强调言论交锋和学术质证，论文中要求的研究过程的透明性和可追溯性，正是为了便于他人来质证、审查和重复；人产生幻觉的几率，比AI要大许多，赫拉利在《人类简史》中直接说，让人类和动物拉开差距的，恰恰是人类的编故事的能力。
只要便于论文求真，AI就可以大胆使用。对AI这一工具的有效和正当使用，应该成为学术研究的一种能力要求。
那么，本科生、硕士生要写毕业论文，能不能借助AI？该如何使用？
本科生、硕士生都处在学术研究训练阶段，本科生甚至可以说处在入门阶段，如果借用了AI，会不会使学术训练的目的落空？要不要用AI打败AI，开发各种AI率评估软件？
如果我们把对AI这一工具的有效和正当使用，作为学术研究的一种能力要求，那么，本科生、硕士生就必须训练这种能力。所以，借用AI就不成问题，如何使用也是训练的一环。
可是，有学生用AI整了一篇论文交差怎么办？要不要认真查一下AI率？我认为没必要。
我会专注于论文本身：问题是不是有意义，是不是具有前沿性？数据真实与否？引用文献是否存在？研究方法是否可行？研究过程描述是否达到可重复性？研究是否符合逻辑？是否抄袭？如果学生用AI达到了这些要求，那说明学生已经学会了做论文，否则酌情减分，直至不及格。目前，并没有软件能够准确判断AI率，法律上还讲究疑罪从无，凭什么据此去制造可能的冤案？
荀子说，君子生非异也，善假于物也。会使用工具，是人的一种本质力量。
新技术辅助学术研究，本身就贯穿人类学术探索进程。伽利略1609年发明了人类历史上第一台天文望远镜，借助它观测天象，坐实了地心说的荒谬。
AI技术的出现，使机器像人一样，会“思考”、会写作了，挑战了人类的主体性。新技术辅助论文写作，随之出现各种问题。
讨论这些问题，首先需要考虑，学术研究的评价依据是什么？是要精确计量研究者“眉毛上的汗水”，研究者不借助任何工具所显示的能耐，还是对真理和真相的探索发现？
要精确计量研究者“眉毛上的汗水”，涉及公平问题。研究成果是人类的智力贡献，要衡量智力付出的。我的发际线不断升高，你却让AI的发际线升高了，这不行。
这一说法，让我想起多年以前高晓声的小说《陈奂生出国》。陈奂生们在土地上辛苦刨吃的，总是面对饥饿的威胁，但他出国找同伴，却发现国外的农民两口子种了几千公顷土地，撒种、施肥、收割……什么都靠机器，自己需要干的，居然是洗鸡蛋，太不公平！
研究者不借助任何工具所显示的能耐，则与人的本质力量相关，或者说，与人的定义相关。许多人担心，人类依赖AI，会导致批判性思维、创新意识等人类核心学术能力的退化。未来的研究者不会批判性思考，不会创新，不会写论文，这场景有点令人恐惧。
我当年学开车时，就遇到这种场景。那时候，已经有了自动挡汽车，但师傅要我们一定要熟练掌握手动挡汽车的技能：自动挡，像个玩具一样，哪还能显示出好司机的能耐？多年过去了，现在的司机都不行了，普遍都不会开手动挡了，甚至智能驾驶汽车都上路了。不过，我现在没有勇气向后辈显示自己的手动挡驾驶技能，担心他们笑话我。人们都把用在汽车驾驶上的批判性思考和创新能力改用到新的创造中去了，思维能力和创新能力并没有退化。
如果学术研究的目的是对真理和真相的探索发现，该讨论的就不是论文写作中是否使用了AI（这一点现在已不是问题），AI使用了多少（这一点现在是大问题），而是如何使用AI。
换句话说，就是AI这一工具有什么长项，能帮我们快速接近真理和真相，又有哪些局限，可能使我们在追求真理和真相的过程中迷航？
与其他相对恒定的、性质不会发生大变化的事物相比，AI这一工具还在不断迭代。女性主义者常说，女人是不可以定义的。AI也是这样，不可定义。你刚给它划定了个内涵外延，它已经变了。
因此，我们讨论AI的长项和局限，就是“活在当下”的。
AI现阶段的能耐，是概率拟合，就是说，它是靠大语言模型进行深度学习，输出的结果可能是共识性最强的，但不是最具有创新性的。熟知非真知，共识也许是需要挑战的。因此，对于学术研究来说，其创新就打了折扣；大语言模型还受输入信息的影响，输入了偏见性信息，就可能产出偏见性信息，所以，数据清洗也是必要的；AI幻觉既有利于艺术创作编出一个合情合理的故事，也可能在学术研究中产生欺骗性；信息输入和结果产出之间的过程的黑箱状态，导致不透明，不可追溯（这一点现在正在发生改变）……如此等等，决定了我们现在还不能过于信任AI，必须小心被误导，毕竟，一篇论文的责任人是作者，AI又不会替你承担责任。
不过，反过来说，人自身也是有局限的。人并不是AI给出的信息的真理性的裁判者，他只是论文的责任人。人思考问题，在很大程度上也是概率拟合，这个概率与AI相比，样本还特别小；人的成见或偏见，使我们必须强调言论交锋和学术质证，论文中要求的研究过程的透明性和可追溯性，正是为了便于他人来质证、审查和重复；人产生幻觉的几率，比AI要大许多，赫拉利在《人类简史》中直接说，让人类和动物拉开差距的，恰恰是人类的编故事的能力。
只要便于论文求真，AI就可以大胆使用。对AI这一工具的有效和正当使用，应该成为学术研究的一种能力要求。
那么，本科生、硕士生要写毕业论文，能不能借助AI？该如何使用？
本科生、硕士生都处在学术研究训练阶段，本科生甚至可以说处在入门阶段，如果借用了AI，会不会使学术训练的目的落空？要不要用AI打败AI，开发各种AI率评估软件？
如果我们把对AI这一工具的有效和正当使用，作为学术研究的一种能力要求，那么，本科生、硕士生就必须训练这种能力。所以，借用AI就不成问题，如何使用也是训练的一环。
可是，有学生用AI整了一篇论文交差怎么办？要不要认真查一下AI率？我认为没必要。
我会专注于论文本身：问题是不是有意义，是不是具有前沿性？数据真实与否？引用文献是否存在？研究方法是否可行？研究过程描述是否达到可重复性？研究是否符合逻辑？是否抄袭？如果学生用AI达到了这些要求，那说明学生已经学会了做论文，否则酌情减分，直至不及格。目前，并没有软件能够准确判断AI率，法律上还讲究疑罪从无，凭什么据此去制造可能的冤案？
荀子说，君子生非异也，善假于物也。会使用工具，是人的一种本质力量。
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