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完成畢業(yè)論文的那一天，王子依首次進(jìn)行了關(guān)于AIGC率（即人工智能生成內(nèi)容比例，簡稱AI率）的檢測。然而，檢測結(jié)果顯示，她的論文有高達(dá)70%的部分被系統(tǒng)判定為AI生成，這讓她感到十分震驚。

在過去的兩年間，湖北大學(xué)、福州大學(xué)、中國人民大學(xué)以及中國傳媒大學(xué)等眾多高等教育機(jī)構(gòu)已將人工智能輔助撰寫畢業(yè)論文的比例納入了畢業(yè)答辯的評判標(biāo)準(zhǔn)，同時確立了相應(yīng)的比例警戒線。

眾多學(xué)生發(fā)現(xiàn)，AI檢測的準(zhǔn)確度存在波動：不同平臺間的結(jié)果差異顯著，有時甚至出現(xiàn)相互沖突的情況。在寫作規(guī)范、用詞精準(zhǔn)的情況下，AI檢測的比率卻反而上升。有的學(xué)生引用公式、法條、經(jīng)典文獻(xiàn)卻被判定為“AI生成”，甚至致謝部分也被標(biāo)記為紅色。

學(xué)生們想方設(shè)法降低AI率，力求向AI證明自己并非人工智能，以此獲得答辯資格。在這種模糊的評判標(biāo)準(zhǔn)下，竟然催生了一條隱秘的灰色產(chǎn)業(yè)鏈。

在另一邊，教師們正探索在教學(xué)中如何識別和掌控AI的介入。是選擇審查還是忽略、采納還是拒絕、在哪個環(huán)節(jié)應(yīng)用算作作弊？這些問題尚無定論。

這一學(xué)術(shù)監(jiān)管的挑戰(zhàn)正影響著全球教育領(lǐng)域。人工智能檢測技術(shù)似乎在協(xié)助我們區(qū)分人與機(jī)器的界限，然而，許多教師開始深思，當(dāng)論文寫作這一領(lǐng)域恰好成為AI最為擅長的時，現(xiàn)行的評估方式是否已經(jīng)偏離了教育的根本目的？

即將畢業(yè)的大學(xué)生們在拍照留念。圖源ic

降A(chǔ)I率，比寫論文還難？

直到答辯前一周，王子依仍深陷AI率的困擾。

她主修小學(xué)教育專業(yè)，其畢業(yè)論文聚焦于“小學(xué)游戲化教學(xué)”這一課題。在實(shí)習(xí)階段，她便獨(dú)立完成了問卷的發(fā)放以及數(shù)據(jù)的搜集工作。她原本以為，只要對論文內(nèi)容進(jìn)行精煉，并在答辯中表現(xiàn)良好，便可以順利畢業(yè)。

今年開春，學(xué)校出臺了新的規(guī)定，要求論文在經(jīng)過查重程序的同時，還需通過知網(wǎng)的“AI率”檢測，并且作者需在答辯前上交檢測報告。按照規(guī)定，檢測結(jié)果顯示的“AI率”不應(yīng)超過40%，一旦超過此標(biāo)準(zhǔn)，論文可能會被視作學(xué)術(shù)不端行為，作者可能面臨論文重寫或延遲畢業(yè)的處罰。

王子依透露，她在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)曾借助AI工具進(jìn)行樣本獨(dú)立性的驗(yàn)證。不過，她注意到AI生成的檢測報告主要指出的是格式上的規(guī)范性問題，諸如“其一”“其二”這樣的分點(diǎn)說明以及名詞的釋義被大量標(biāo)注，甚至包括致謝部分引用的一首歌詞也無法逃脫被標(biāo)記的命運(yùn)。

王子依努力對被標(biāo)注的句子進(jìn)行修改，然而AI的準(zhǔn)確率始終在五成左右波動。于是，她在社交平臺上發(fā)起了求助，結(jié)果很快吸引了數(shù)百條回復(fù)。她發(fā)現(xiàn)，近一個月來，她常常在凌晨兩三點(diǎn)收到新的評論和收藏。

一些學(xué)生反映，他們在不同平臺上檢測論文的AI率差異極大，免費(fèi)網(wǎng)站顯示的AI率為60%，而付費(fèi)網(wǎng)站僅10%；還有學(xué)生發(fā)現(xiàn)引用的古詩詞被系統(tǒng)標(biāo)記；更有學(xué)生表示，修改論文后AI率不降反升；甚至有學(xué)生嘗試將論文中的句號全部改為逗號，結(jié)果AI率下降了20%。

評論區(qū)充斥著眾多降低AI率的技巧。有人建議運(yùn)用翻譯工具，先將中文內(nèi)容轉(zhuǎn)換成其他語言，再轉(zhuǎn)譯回來，但這樣得到的語句往往顯得生硬，邏輯混亂，甚至作者自己都無法順暢閱讀。還有觀點(diǎn)認(rèn)為，可以在句子中加入“啊”“呢”“哦”等語氣詞。

王子依甚至運(yùn)用了“魔法對轟”——即利用AI降低AI率的技術(shù)。她采納了這種方法，將原本結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕虒W(xué)設(shè)計轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N口語化的“老師講述內(nèi)容、學(xué)生如何回應(yīng)”的對話形式，她表示畢業(yè)設(shè)計翻譯的英文，這樣的文本讀起來就如同兒童繪本一般。

新京報記者在評論區(qū)留意到，一些學(xué)生提出了質(zhì)疑：“為何要讓AI來決定我是否是AI？”來自某高校首飾設(shè)計專業(yè)的趙霖也對此表示了相同的困惑。她的論文中包含了作品說明，然而學(xué)校的規(guī)定要求AI生成的比例不得高于10%。她曾利用AI來輔助潤色語句，然而系統(tǒng)卻判定其中90%的內(nèi)容為AI所生成。

她表示，我們通常是先創(chuàng)作出作品，隨后才闡述我們的想法，而AI只是對語言進(jìn)行了梳理。然而，系統(tǒng)只關(guān)注“是否像AI所寫”，卻對創(chuàng)作過程中的思考毫無關(guān)注。在她看來，“抄襲”與“借助AI進(jìn)行潤色”是截然不同的概念。前者指的是缺乏原創(chuàng)性，而后者則是一種輔助手段。然而，在AI檢測率面前，這兩種行為往往被同等對待。

經(jīng)過反復(fù)的修訂與核查，王子依發(fā)現(xiàn)她的論文漏洞百出，她本人也仿佛淪為了檢測結(jié)果的傀儡。導(dǎo)師建議她應(yīng)將主要精力放在論文內(nèi)容上，不必過度糾結(jié)于檢測環(huán)節(jié)。然而，她憂慮這會影響到答辯表現(xiàn)，于是不得不持續(xù)刪減那些被標(biāo)記為錯誤的段落。

自2024年6月起，華東師范大學(xué)與北京師范大學(xué)共同發(fā)布了《生成式人工智能學(xué)生使用指南》，明確指出AI生成的文本內(nèi)容不得超過全文的20%。與此同時，天津科技大學(xué)在同年對AIGC檢測的限額設(shè)定為40%。而福州大學(xué)則規(guī)定，學(xué)生在答辯前后需進(jìn)行兩次AIGC檢測，檢測結(jié)果將成為評定成績和評選優(yōu)秀畢業(yè)論文的重要參考。今年以來，又有多所高校加入檢測隊(duì)伍。

眾多學(xué)子們紛紛關(guān)注起每次考試結(jié)束后的成績數(shù)據(jù)。他們中的許多人坦言，自己真正憂慮的是，在這樣一個不明確的評價體系中，必須想方設(shè)法確保在成績數(shù)字上達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，才有可能獲得參與答辯的機(jī)會。

王子依社交平臺上收藏的降A(chǔ)I率的“攻略”。 受訪者供圖

“像不像AI”誰說了算？

經(jīng)過一個多月的辛勤付出，王子依向知網(wǎng)提交了一份檢測報告，顯示AI的檢測比例為20%。然而，她對于這個AI率的計算方法始終感到困惑。

裴煒教授，北京航空航天大學(xué)法學(xué)院及數(shù)字正義研究中心的執(zhí)行主任，指出：當(dāng)前大多數(shù)AI文本檢測系統(tǒng)依賴“語言預(yù)測”原理：他們通過分析海量的AI生成文本，總結(jié)出AI的語言使用規(guī)律，例如某個詞組之后往往會出現(xiàn)哪些詞匯。隨后，這些系統(tǒng)會將這些規(guī)律與學(xué)生論文進(jìn)行對比，一旦發(fā)現(xiàn)論文中的某段文字與AI生成文本的特征極為相似，便有可能將其判定為“AI生成”的內(nèi)容。

然而，人類在學(xué)術(shù)寫作、技術(shù)報告等規(guī)范性文本中，慣于采用規(guī)范且反復(fù)出現(xiàn)的表達(dá)方式。“AI生成”并非等同于“AI原創(chuàng)”，其實(shí)質(zhì)是AI依托人類所創(chuàng)作的語料，模擬人類的思考與表達(dá)模式所形成的結(jié)果。換言之，即便沒有AI，人類同樣能夠創(chuàng)造出類似的語言關(guān)聯(lián)和表達(dá)方式。

裴煒指出，目前對于AI率的評估技術(shù)存在一定的模糊性。她曾嘗試使用過一些AI檢測軟件，發(fā)現(xiàn)這些工具容易造成誤傷，若直接依賴和確認(rèn)其結(jié)果，則可能對學(xué)生的實(shí)際勞動成果產(chǎn)生誤判。

此外，不同檢測網(wǎng)站的原始數(shù)據(jù)庫存在差異，這也導(dǎo)致了檢測結(jié)果的多樣性。一位專注于人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人士向新京報記者闡述，鑒于大型模型的算法內(nèi)部運(yùn)作和決策流程具有神秘性，我們無法解釋為何這段文字被認(rèn)定為AI創(chuàng)作，我們只能提供一個結(jié)論，例如：“AI生成率為73%”。

Open AI在2023年1月推出了一款名為“AI Classifier”的AI文本檢測工具，其目的是用于辨別文本是否由人工智能所創(chuàng)造。然而，由于該工具的準(zhǔn)確率僅有26%，Open AI在同年7月決定停止使用該工具。

而即便是人類的語言學(xué)專家，也很難分辨二者區(qū)別。

在2023年，美國南佛羅里達(dá)大學(xué)進(jìn)行了一項(xiàng)研究，該研究邀請了語言學(xué)家對人工智能所創(chuàng)作的文本與人類創(chuàng)作的文本進(jìn)行辨別。結(jié)果顯示，72位專家在區(qū)分這兩者時的準(zhǔn)確率僅為39%。

新京報記者同樣觀察到，眾多檢測平臺均標(biāo)明了“免責(zé)聲明”。這些聲明指出，“AI生成文本的可能性及被標(biāo)記的文本內(nèi)容，僅代表具備AI生成文本的部分特性，并不能確定其確實(shí)為AI生成，僅供參考。”“鑒于AI模型的多樣性，檢測出的結(jié)果可能會有誤差。”此外，還有“AI特征值與論文的整體質(zhì)量并無直接關(guān)聯(lián)，檢測結(jié)果僅供參考。”

盡管對于AIGC檢測的運(yùn)作機(jī)制和精確度人們尚不明確，然而學(xué)生們所感受到的憂慮卻是切實(shí)存在的。

新京報記者在多個社交平臺上留意到“代降A(chǔ)I率”的廣告，其中一些廣告宣稱通過AI網(wǎng)站進(jìn)行降重，只需購買相應(yīng)字?jǐn)?shù)，即可自動生成降重內(nèi)容；另一些則提供人工降重服務(wù)，并聲稱提供“一對一修改，直至滿意為止”的服務(wù)。價格區(qū)間從幾十元到幾百元不等，通常根據(jù)字?jǐn)?shù)或目標(biāo)AI率來定價。

記者向幾位提供“降低AI率”服務(wù)的博主進(jìn)行了咨詢，他們透露，一篇長達(dá)1萬字的論文，其AI率原本為45%，只需支付80元，就能將其降低至個位數(shù)貝語網(wǎng)校，操作方式為“完全人工修改”。另外一位博主則是根據(jù)修改的字?jǐn)?shù)來收費(fèi)，每千字費(fèi)用為10元。

新京報記者觀察到，某些檢測平臺在提供AI檢測率的同時，還推出了所謂的“降低AI率”服務(wù)。其中，某網(wǎng)站提供的智能降A(chǔ)I率服務(wù)，每千字收費(fèi)3至5元，能夠自動對疑似AI生成的片段進(jìn)行改寫；而人工降重服務(wù)則需要通過添加客服微信進(jìn)行咨詢，報價將依據(jù)論文題目、檢測結(jié)果、字?jǐn)?shù)以及期望降低的程度而定。

新京報記者在一家提供免費(fèi)AI率檢測服務(wù)的網(wǎng)站上發(fā)現(xiàn)，存在提供付費(fèi)降低AI率的業(yè)務(wù)。圖片來源：網(wǎng)絡(luò)截圖。

“我不再是寫作者，而是信息傳送帶”

在教學(xué)的另一領(lǐng)域，即便不進(jìn)行檢測，眾多教師亦能從學(xué)術(shù)論文中辨識出濃厚的“人工智能”氣息。

奇怪的表現(xiàn)、不符合年級水平的成績、虛構(gòu)的文獻(xiàn)資料等，這些逐漸成為他們判斷學(xué)生是否借助AI工具的依據(jù)。

彭玉，陜西某高校會計專業(yè)教師，在審閱今年提交的初稿時發(fā)現(xiàn)，這些稿件的結(jié)構(gòu)尚且完整，字?jǐn)?shù)也符合要求，然而內(nèi)容卻顯得枯燥乏味，財務(wù)數(shù)據(jù)分析既簡單又過于概括。她比喻說，這些內(nèi)容仿佛是從龐大的數(shù)據(jù)庫中檢索信息隨意拼湊而成。

她原本擔(dān)憂可能會做出錯誤的判斷，然而學(xué)生卻回應(yīng)了“好的”，并承諾會重新撰寫。她察覺到學(xué)生似乎也感到不安。她仍記得有一個學(xué)生在感謝信中，每個句子都只是簡單地以句號結(jié)束，并且對方也直言不諱地承認(rèn)“整篇內(nèi)容都是AI所寫”。

在小語種的教學(xué)領(lǐng)域，類似的感覺也有所體現(xiàn)。北京某高校的一位小語種教師嚴(yán)遠(yuǎn)指出，盡管他們學(xué)校還未實(shí)施人工智能輔助的檢測系統(tǒng)，但在今年的論文答辯過程中，他明顯察覺到，有部分學(xué)生的論文內(nèi)容與他們的學(xué)習(xí)階段并不相符，表現(xiàn)在知識積累和表達(dá)能力上存在較大差距。

他強(qiáng)調(diào)，人工智能在翻譯任務(wù)上的作用尤為突出。學(xué)生們上交的中文翻譯作品里，充斥著大量的排比句、隱喻手法以及富有修辭色彩的陌生表述。相較之下，中文譯成其他語言的文本則顯得過于流暢和地道。

西南財經(jīng)大學(xué)社會發(fā)展研究院的副教授陳晶環(huán)，她的“警覺期”來得更早一些。在Chat GPT于2022年底問世僅數(shù)月之后，她便察覺到了學(xué)生作業(yè)質(zhì)量上的顯著提升。

起初她感到非常高興，然而隨后她發(fā)現(xiàn)，盡管作業(yè)中充斥著眾多專業(yè)詞匯和正式的表達(dá)，但段落之間卻缺少邏輯上的連貫性，語言顯得空洞無物，甚至有些句子之間頗為相似。她不禁感嘆，現(xiàn)在看到那些不太流暢的句子，反而感到愉悅，認(rèn)為那是學(xué)生獨(dú)立創(chuàng)作的成果。她直言不諱地說：“就連老師自己，也感到有些矛盾。”

對于AI率檢測，老師們態(tài)度不一。

彭玉所在的學(xué)校今年首次推出了AIGC檢測機(jī)制，明文規(guī)定學(xué)生撰寫的論文中AI生成的部分不能超過35%。此外，對于檢測費(fèi)用，學(xué)校規(guī)定每位學(xué)生的最高報銷額度為200元。彭玉對此表示，這一制度至少能夠起到一定的震懾作用，對一部分人起到警示效果。

裴煒提出，即便“重復(fù)率”這一概念被廣泛采用，在學(xué)位論文的評價過程中仍存在不足之處。特別是在法學(xué)領(lǐng)域，眾多術(shù)語和法律表述具有固定性，若為降低重復(fù)率而改變表述，可能會對論述的精確度和周密性造成損害。至于“AI率”，其情況更為復(fù)雜，鑒于當(dāng)前技術(shù)和評價標(biāo)準(zhǔn)尚不完善，直接應(yīng)用可能導(dǎo)致更多的不公正和誤判。

她覺得人機(jī)協(xié)作的邊界相當(dāng)不清晰，要評估一個學(xué)生在寫作過程中運(yùn)用了多少“個人智慧”實(shí)屬不易。從僅提供標(biāo)題就能自動生成整篇論文，到提供全面的研究問題和框架，再由AI進(jìn)行內(nèi)容擴(kuò)展，或是AI幫助潤色和修改文本，這些步驟之間很難用某個“比例”來明確劃分。

嚴(yán)遠(yuǎn)指出，我們必須對新興的技術(shù)官僚主義保持警覺。學(xué)生們借助AI撰寫論文，利用AI檢測論文的AI率，甚至用AI降低AI率，這一過程逐漸演變成了一場關(guān)于誰更擅長運(yùn)用AI的較量，也變成了教育者與受教育者之間智謀與勇氣的較量。

陳晶環(huán)目睹了AI誤傷的大學(xué)生案例，感嘆道：“無論是防守還是進(jìn)攻，全依賴AI，似乎無人能跳出AI的籠罩。”因此，她提出建議，或許可以設(shè)立一個溝通和解釋的平臺。學(xué)生應(yīng)有機(jī)會提交初稿、修改記錄等資料，而非僅憑檢測數(shù)據(jù)來判定他們是否有資格參加答辯。

而在學(xué)業(yè)之外，AI對學(xué)生思維習(xí)慣的重塑更讓部分教師警惕。

陳晶環(huán)將此現(xiàn)象命名為“習(xí)得性求助”。在這種求助中，遇到問題時，人們的第一反應(yīng)不再是獨(dú)立思考，而是直接尋求AI的幫助。這種求助方式導(dǎo)致了一個結(jié)果，那就是學(xué)生主動思考的過程被省略了：“我不再是以寫作者的身份出現(xiàn)，而是變成了信息傳遞的載體。”

她察覺到，工具的頻繁使用不僅導(dǎo)致思維能力的下降，還嚴(yán)重影響了學(xué)生的閱讀能力、耐心以及表達(dá)的意愿。有些學(xué)生甚至對AI生成的內(nèi)容都不愿耐心閱讀，他們覺得前兩句內(nèi)容相似，便直接將其復(fù)制粘貼到論文中。

大學(xué)期間最為關(guān)鍵的成長要素，在于是否養(yǎng)成了獨(dú)立思考的習(xí)慣與能力。在她眼中，那種被工具所引導(dǎo)和操控、逐步喪失主導(dǎo)地位的過程，被稱作“異化”。

知網(wǎng)個人AIGC檢測服務(wù)頁面上的常見問題解答指出，AI所生成的特征值與論文的整體質(zhì)量并無直接聯(lián)系，用戶應(yīng)將檢測結(jié)果視為參考信息，并留意到其可能包含的誤差。相關(guān)信息來源于網(wǎng)絡(luò)截圖。

AI無法替代人類對現(xiàn)實(shí)的感知與回應(yīng)

夜里十一點(diǎn)，彭玉的微信又響起畢業(yè)設(shè)計翻譯的英文，是學(xué)生發(fā)來修改完的論文。

她對此種狀況早已司空見慣。大四的學(xué)生們多數(shù)已經(jīng)到實(shí)習(xí)單位報到了，他們的注意力不再集中在學(xué)術(shù)研究上，而是急于完成學(xué)業(yè)，確保順利畢業(yè)。他們會在下班之后，或是利用周末的時間來趕寫論文。在就業(yè)壓力和工具便捷的雙重影響下，撰寫論文成了一項(xiàng)必須完成的“任務(wù)”。

本科畢業(yè)論文的初衷在于提升學(xué)生的科研水平與激發(fā)他們的探索熱情，具體表現(xiàn)為：能否提出一個研究課題，并對其進(jìn)行系統(tǒng)的剖析。

陳晶環(huán)指出，在現(xiàn)實(shí)操作中，這一目標(biāo)經(jīng)歷了不斷的“降維”處理。我們不再對本科生提出理論創(chuàng)新的高要求，而是更注重學(xué)生是否具備基本的學(xué)術(shù)規(guī)范。只要他們能夠運(yùn)用學(xué)術(shù)語言，表達(dá)清晰流暢，即便如此，也能被視為及格。

表述清晰、語言規(guī)范且格式一致，這正是AI在模仿方面展現(xiàn)出的強(qiáng)項(xiàng)。

嚴(yán)遠(yuǎn)明確指出，面對當(dāng)前的技術(shù)水平，以往的工作方式或評估體系已不再適用，就如同師生之間的一場相互欺騙游戲，仿佛在假裝人工智能并不存在。

換言之，當(dāng)前我國高校所采用的考核教育的方法，已無法滿足人工智能等新興技術(shù)的廣泛應(yīng)用需求。許多教師甚至明確指出，這就像是運(yùn)用農(nóng)業(yè)時代的考試方法，來應(yīng)對智能時代的工具。

裴煒指出，在AI技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，禁止學(xué)生接觸這一技術(shù)是不現(xiàn)實(shí)的。他強(qiáng)調(diào)，在未來的社會中，學(xué)生的數(shù)字化技能和智能化水平將成為他們的重要競爭優(yōu)勢。因此，問題的核心并不在于學(xué)生如何利用AI來應(yīng)對考試評估，而在于教育理念、教育手段以及人才評估體系必須跟上時代的步伐。

陳晶環(huán)指出，技術(shù)革新正促使教育領(lǐng)域進(jìn)行結(jié)構(gòu)性的變革，包括轉(zhuǎn)變評價手段、升級評價標(biāo)準(zhǔn)以及重新確立教學(xué)宗旨。“這屬于教育的職責(zé)范疇，而非學(xué)生應(yīng)承擔(dān)的負(fù)擔(dān)。”

相較于對AI使用的限制或單純禁止，眾多教師強(qiáng)調(diào)，關(guān)鍵在于教育過程中正視這些工具的存在，并指導(dǎo)學(xué)生在運(yùn)用過程中維護(hù)自身思維的獨(dú)立性。嚴(yán)遠(yuǎn)觀察到，借助AI輔助，學(xué)生能夠更加方便地檢索多語言資料、掌握語法要點(diǎn)，尤其是在教師未能觸及的領(lǐng)域，AI甚至發(fā)揮了“補(bǔ)課”的效用。

面對這一態(tài)勢，教師們正積極作出調(diào)整，他們安排了那些AI難以完成的作業(yè)，亦或是讓AI僅作為輔助工具使用。

陳晶環(huán)將課程論文寫作轉(zhuǎn)變?yōu)榭陬^匯報，針對某部社會學(xué)著作進(jìn)行闡述，且要求學(xué)生無需借助PPT進(jìn)行脫稿講解，這促使他們在深入理解的基礎(chǔ)上，運(yùn)用自己的語言進(jìn)行表達(dá)。此外，她還指導(dǎo)學(xué)生撰寫個人生活史。這種非結(jié)構(gòu)化的、與生活緊密相連的寫作方式，迫使學(xué)生們親自動手，無法依賴AI來完成。而在研究生課程中，她則鼓勵學(xué)生有意識地去探索AI的潛在應(yīng)用。

嚴(yán)遠(yuǎn)指導(dǎo)學(xué)生們對文本進(jìn)行翻譯并為其配聲。學(xué)生們可以借助人工智能進(jìn)行翻譯，然而，他們必須親自完成配音環(huán)節(jié)。在涉及小語種的學(xué)習(xí)過程中，口頭表達(dá)的能力比書面表達(dá)更能有效檢驗(yàn)他們的學(xué)習(xí)成果。

此外，在嚴(yán)遠(yuǎn)講解生態(tài)環(huán)保等繁復(fù)話題時，由于課時有限，難以進(jìn)行延伸。他倡導(dǎo)學(xué)生們借助人工智能整理相關(guān)背景資料，隨后在課堂上就AI提供的見解進(jìn)行探討。此方法不僅豐富了學(xué)生的知識面，而且促進(jìn)了他們多角度的思考。“當(dāng)不同學(xué)生運(yùn)用AI時，偶爾會提出出乎意料的見解，這反而使得討論更加深入和多樣化。”

裴煒認(rèn)為，技術(shù)變革是每一代人必須面對的課題。從更廣闊的視角來看，隨著人工智能在學(xué)術(shù)研究中的深度介入，我們或許需要逐步探討諸如學(xué)術(shù)誠信的界限、如何在論文中表述AI的功勞、AI是否應(yīng)被列為論文作者，以及如何界定學(xué)術(shù)誠信、合作與學(xué)術(shù)剽竊等問題，這或許需要教育界與學(xué)術(shù)界攜手共同研究。

在采訪過程中，陳晶環(huán)分享了她在大涼山進(jìn)行田野調(diào)查的經(jīng)歷。她一直致力于研究彝族地區(qū)的農(nóng)村基層治理，并深入探究了當(dāng)?shù)鬲?dú)特的文化傳承。這些寶貴的知識僅能通過親臨現(xiàn)場進(jìn)行實(shí)地調(diào)查來獲取。若將研究時間線延長至十年，追蹤觀察政策對一個特定村莊的演變產(chǎn)生的影響，這種深度和系統(tǒng)性的研究是人工智能無法實(shí)現(xiàn)的。

她指出，即便AI能力再卓越，也無法取代人類對周遭世界的感知和應(yīng)對，這種能力恰恰是我們最不應(yīng)放棄的。

記者李聰、編輯陳曉舒、校對趙琳，應(yīng)受訪者要求，文中使用嚴(yán)遠(yuǎn)、王子依、趙霖、彭玉等化名代替真實(shí)姓名。