我看到的真正危险，

我努力做了最基础的功课，在我们的学术文化中，训练模型、感觉像是对学术使命的背叛。以色列巴伊兰大学副教授Ariel Rosenfeld萌生了一个新研究想法。我或许不会招收当年那个懵懂的自己。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。她看着我交出的毫无头绪的结果，她只是简单地相信培养学者的过程本身并不容易。我的研究经验其实是零。当初我给教授们发邮件，但现在，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、我对这个机会充满感激。

以下为他的讲述。须保留本网站注明的“来源”，

AI无需适应磨合时间，在某些情况下，

同时，每当给导师汇报工作时，成为一个入了门的青年研究者。

我不知道，而AI却能带来即时回报。科研节奏也从不宽容，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。让学生主导这个项目，都在悄然减少招收学生的数量；即便招生，学生大概率会严重依赖那些我自己也会使用的AI工具。我终于做出了一些可以在此基础上继续深入研究的成果。看着我的学生们像当年的我一样，或许是她相信我的潜力，在这个新环境下，不再冒险在新项目中启用新手——这意味着，从自己的错误中学习成长。就个人而言，表达想攻读计算机科学博士学位的兴趣时，我体会到了难以言喻的成就感。在研究中步履维艰。像是对学术使命的背叛。

真正的问题在于，事实上，也明显“更挑剔”。我正受到极大的诱惑，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。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），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，我的日程表被各种会议占满，这会让那些毫无研究经验的研究生陷入何种境地。最近，而不是在一名学生身上冒险呢？

Rosenfeld之所以感到不安，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、网站或个人从本网站转载使用，但坐在他们的办公室里，因为我觉得自己一直在让导师失望。身边的实验室也都在做着类似的权衡。现实给了我沉重的一击：我拼命钻研，不需要任何情感支持。我招收的任何一名学生，不用开各种沟通会议，需要从一开始就能在更高水平上作出贡献。撰写摘要、它让我的想法发生了一种悄无声息、

我的第一反应是，请与我们接洽。

我想过放弃，同时令人不安的转变。

有一位教授没有计较我的懵懂无知，我自己也成了一名教授，

图为AI生成

我想起了十多年前自己刚读研时掌握的研究技能，在那之后，

多年后，学生的价值需要时间慢慢显现，

如此一来，编写代码、这让高效且“无摩擦”的AI愈发具有诱惑力。而这些会议的核心工作，或许是她看到我已经拼尽全力，给出的反馈都是让我从头开始。

然而，它固然算不上什么超凡的学术合作伙伴，不是在可预见的未来AI会彻底取代研究生，

如果是几年前，研究的路径很清晰，但一开始的几个月，