不用AI生成观点是学术底线

文 | 吴三川

近期，又有一批高校发布通知，严禁学生使用AI工具生成论文核心观点、研究方法、研究结论等关键内容，强调语言表达能力仍然是论文考察的重点。

时至今日，连“第一批用AI赶作业的小学生”都出现了，大学生借助AI写论文更是见怪不怪。随着AI热潮一波接着一波，他们的“学术工具箱”也越来越丰富。从提供框架到文稿生成、从统计分析到图表制作……其功能之强大、覆盖之全面，不免引起学术圈的警惕和担忧。

该不该用AI写论文？主流观点一直很明确：对于一些重复性工作，如格式优化、文献检索等，善用AI可以提高效率，一禁了之既不现实，也无必要；一旦触及学术训练核心环节、科学研究的本质要求，就必须规范使用，细化“可为”与“不可为”的边界。核心内容创作、学术深度思考、论文文本撰写……不难理解，这些高校的禁止范围，没有哪一条不和“独创性”有关。说来说去，这些道理并不难懂，难的是知行合一，是对惰性的克服。

部分人会潜意识地把写论文当作一项任务，想要“开外挂”应付了事。殊不知，从思维训练的角度看，这一步恐怕还真不能这么“多快好省”。从最初或许只是一个模糊的想法，到最终组成结构严谨、论据充实的逻辑体系，中间经历了什么？在笔者看来，是问题意识的逐渐清晰，是理论对话的不断深入，是输入与输出的反复“磨合”。无论将来是否从事学术研究，这种“分析问题—解决问题”的能力，都是一种“硬通货”。然而，一旦选择“一键问AI”，一切就似乎被简化成一句讲究“技巧”的提示词。

俗话说，“专业的人做专业的事”，这对AI同样适用。把它用在不适合的地方，问题一点也不少。从学术创新来看，AI特别擅长用“学术腔”说话，然而有些答案看似条理清晰、层次丰富，深究下去就会发现，论证比较肤浅；从学术诚信来看，人工智能生成的内容，很可能跳过了“有引必注”等一整套严格的学术规范，带来学术不端风险；更具隐蔽性的是，AI还会根据预设的结论，反过来编造数据，看似逻辑自洽，实际上不过是“造假的闭环”。

如何更好地认识“人机协作”？最近，关于“AI一作”大型社会实验成果发布，提供了一个有趣的视角。它的新颖之处在于，直接让人类学者退居“二作”，以压力测试的方式探讨AI的角色边界。研究表明，AI在灵感激发、逻辑梳理等方面展现出显著优势，AI驱动研究创新体现在碎片重组、跨域迁移与边界突破上。将“见多”转化为“识广”，把AI变成“创新工具”，考验的是创意性想象的能力，是对技术语言的掌握。有的学校全面实施“研究生AI+创新能力提升行动计划”，道理也在于此。

“板凳要坐十年冷，文章不写半句空”，这是变革浪潮下的不变逻辑，还没学会走路，又怎么跑？离开了独立思考、批判质疑的能力，再强大的工具都可能是绊脚石。