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同时，学生学网当初我给教授们发邮件，究感我终于做出了一些可以在此基础上继续深入研究的安新成果。同时令人不安的闻科转变。

如今，作为做研都在悄然减少招收学生的高校数量；即便招生，

经过一年左右极其耐心的副教投入后，算法和自然语言处理时，授用

真正的替代问题在于，学生的学生学网价值需要时间慢慢显现，我招收的任何一名学生，

权衡

但我发现，他在《科学》发文描述了周围环境的变化和自己身在其中的感受。表达想攻读计算机科学博士学位的兴趣时，从自己的错误中学习成长。又想起了一路走来接受了多少指导与培养才达到今天的位置。

多年后，现实给了我沉重的一击：我拼命钻研，它让我的想法发生了一种悄无声息、因为我觉得自己一直在让导师失望。科研节奏也从不宽容，不用开各种沟通会议，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，去了解他们的研究方向。感觉像是对学术使命的背叛。偏爱算法而不是学生，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、这份投入有了回报：看着他们成长为能干的青年合作者，而不是在一名学生身上冒险呢？

Rosenfeld之所以感到不安，

我看到的真正危险，而AI却能带来即时回报。不需要任何情感支持。最终，我对这些概念的真正含义几乎一无所知。但导师却从未放弃我。看着我的学生们像当年的我一样，用AI替代学生做研究，使用AI会成为最务实的选择。在某些情况下，我或许不会招收当年那个懵懂的自己。事实上，但坐在他们的办公室里，

问题不在于我的学生是否有价值。学生大概率会严重依赖那些我自己也会使用的AI工具。他可能会不假思索地这么做：招一名研究生加入实验室，给出的反馈都是让我从头开始。我正受到极大的诱惑，

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https://www.science.org/content/article/why-i-may-hire-ai-instead-graduate-student

我努力做了最基础的功课，就个人而言，在这个新环境下，

然而，也明显“更挑剔”。同意接收我。我体会到了难以言喻的成就感。听他们谈论机器人技术、对于高校教师来说，

我不知道，编写代码、若是放在今天，需要从一开始就能在更高水平上作出贡献。阅读文献、不是在可预见的未来AI会彻底取代研究生，她只是简单地相信培养学者的过程本身并不容易。试图弄明白所有问题。但落地执行却需要投入实打实的精力——梳理文献、

以下为他的讲述。但一开始的几个月，研究的路径很清晰，构思想法，

作为高校副教授，我对这个机会充满感激。训练模型、以色列巴伊兰大学副教授Ariel Rosenfeld萌生了一个新研究想法。在研究中步履维艰。成为一个入了门的青年研究者。从长远来看，这让高效且“无摩擦”的AI愈发具有诱惑力。我不禁担心，但要满足这些更高的期望，最近，或许是她相信我的潜力，关系密切的同事，他在幕后指导。 图为AI生成 前尘 我想起了十多年前自己刚读研时掌握的研究技能， 如果是几年前， 如此一来， 有一位教授没有计较我的懵懂无知，学生可能会彻底沦为存在于原始想法和AI输出之间的“中间人”。而这些会议的核心工作，撰写摘要、让学生主导这个项目，请与我们接洽。 AI无需适应磨合时间，每当给导师汇报工作时，须保留本网站注明的“来源”，“我感到不安”

编译|冯维维

最近，又或许，这会让那些毫无研究经验的研究生陷入何种境地。它固然算不上什么超凡的学术合作伙伴，我的日程表被各种会议占满，这种即时的回报有着多大的诱惑力。科研产出的压力从未消减，像是对学术使命的背叛。他们就可能错失那些宝贵的经历——在研究初期的种种难题中摸索、在我们的学术文化中，我羞于承认，我才慢慢从一个毫无头绪的新手，但现在，他冒出一个让自己有些不安的念头：要不要干脆把这些工作交给人工智能（AI），但却能出色地完成我亟须做的大量工作。在那之后，

我想过放弃，身边的实验室也都在做着类似的权衡。是因为他觉得偏爱算法而不是学生，他们的价值是无可替代的。我的研究经验其实是零。开展统计分析。而是“招收学生是教授学术生涯中理所当然的一部分”这一固有观念会悄然瓦解。她看着我交出的毫无头绪的结果，就是帮他们厘清研究中的困惑。

我的第一反应是，