学术界最牛的那一招，已经凉了（凶手是AI）
作者：Lennart Nacke
前言：
📌 以下是我阅读一篇外网技术人关于“AI如何重塑研究者身份”的精彩长文后，做的全文翻译与整理。
文中讲得太扎心，作为一名多年在AI工程落地一线摸爬滚打的从业者，深感共鸣。
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正文：
我们眼前看到的，是未来吗？
上周三，我一边慢悠悠地啜着这天可能是我第三杯拿铁（一边心想：去你妈的液体热量），一边看着谷歌随随便便就发布了他们的共科学家（Co-Scientist）多智能体AI系统，轻飘飘地把我的职业认同给震碎了。我以前演示过：只要prompt得好，AI系统能在20分钟内生成一份我领域里的完整文献综述。但现在，随着谷歌的Co-Scientist和其它多智能体科研工具的发布，我的这份工作，马上就得进化或者变异一大步。David Cronenberg肯定会想给我眼前这个现实写剧本。
带着年假被砍、职称评审延期、一些差点压垮我的研究论文、以及足够糊满整个办公室墙壁的拒信，我坐在那里开始思考：难不成我已经成了特斯拉时代下的马车？是得进博物馆那种。
这可不是什么技术焦虑那么简单。我面对的是一个裹在光滑用户界面里的生存危机。老实说，我觉得我不是唯一一个感受到这点的人。咖啡显然不是这回的解药，因为大概一天之后，又一条AI技术突破的通知弹出来了。好像是在加剧这份科技焦虑一样，Elon的xAI又带来了Grok 3，正式进军第三代AI。他们玩“越大越好”那一套，说他们拥有全球最大的计算集群，也确实在各类基准测试上打出了有史以来最猛的分数。Claude 3.7 Sonnet也不甘示弱，几天前刚上线，不仅能力追平了Grok 3，还有自己的强项（还带了Claude Code）。与此同时，OpenAI的o3也还没发布，已经在边上磨刀霍霍，看起来也是第三代里的狠角色。老实说，这一周真是给我整破防了。学术界马上会迎来一次大地震，因为会有更多公司推出这种前所未有规模的模型（而多智能体科学家系统，估计用不了一年就能写大多数的学术论文了）。
曾经的学术“炫技”，现在谁都不稀罕了
还记得以前靠引用冷门文献是我们学术圈的杀手锏吗？学生一听我们随口提起1976年那篇难找又关键的论文，就一脸膜拜的样子？对，那种日子消失得比会议酒会上的免费红酒和奶酪还快。
几十年来，我们做学术的价值就是靠能挖到稀有资料、背出关键段落、并用缜密分析把看似不搭界的观点串起来。这种知识，是靠年复一年的投入，从那些散发着灰尘和学术绝望味的图书馆里熬出来的。
但今天，写出一篇靠谱学术内容的门槛已经低到我邻居家那中学生都能用AI写一篇还不错的《中世纪法国文学中的权力结构》分析文。这是啥情况？
AI写学术的质量，进步得简直吓人。最近我看的大多数论文和综述，80%都是AI帮忙写的（直觉，但我觉得我判断得差不多）。设计好prompt，再加上语义检索系统，就能搞出一份能在研究生课堂拿到B+的文献综述。而这个B+，正迅速朝着A-飙升。
但我最爱用AI来怼我自己
不过这场学术噩梦里，居然还有转机：现在很多AI公司在宣传他们的工具能让我们学者更快、更好、更高效——但这种效率导向，其实已经快过时了。我觉得，AI真正值钱的地方，不是加速我们写论文（虽然这点现在是默认值了），而是用来挑战我们的思维。
我就是在一场对AI的“小小复仇”中，偶然发现这一点的：我找了个ChatGPT o1，让它批判我最近的研究想法。我心里还想着它会给出那种我可以轻松打脸的烂意见。结果你猜怎么着，它提出的反驳，别说同事，连我最狠的评审可能都不敢直接这么说。我居然有点喜欢这种感觉。就像叫来了一个不怕科研政治、不怕得罪人、专门逼我不舒服从而激发我思考的“铁血同事”。给你点赞，ChattieG。
那一刻我顿悟了：AI真正的力量不在于替代学者，而在于跟我们“唱反调”让我们的工作更扎实。它可以是个忠实仆人，也可以是个永不厌倦怼我们的挑战者。有这东西随时可用，确实挺酷的。
💡读到这段时我特别有感：AI真正的价值，是挑战我们，不是代替我们。
我结合这类“AI思维博弈”实践，整理了一个模型对抗用的 Prompt Toolkit，有几位做科研/产品/咨询的朋友已经用上了。
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学术工作，还能保留人味儿吗？
尽管AI革命来势汹汹，我还是觉得有些学术工作，应该由人类来做。我的几点想法：
越是依赖真实生活经验、原创田野调查、或者挑战根本假设的新理论框架的研究，就越难被替代。作为一个社会科学领域的人，我也不相信“合成数据”能预测或者解释真实人类行为。
比如你做民族志研究，花了好几年蹲在一个线下社群里深入参与；又或者你做实验室研究，亲自操作那些没人愿意记下流程的实验；再比如你提出的哲学观点，之所以让人不舒服，正是因为没人以前想过——也没人能靠ChatGPT生成出来。这些内容，目前还得靠人。
这当中有个共同点：人类的独特性。那些AI系统像吃快乐套餐一样吞掉的大数据里，没法打包人类那种独一无二的视角与经历。
你之所以读到这儿，是因为我故意的
你有没有注意到，我是怎么开头写这篇文章的？是从我自己的学术危机小故事开始的，不是用大模型的数据，不是讨论学术未来的抽象议题。如果我写得好，你应该会有点共鸣。这是故意的，也有点“套路”，但我希望这是我精心打磨的那种套路。
我这场“学术身份危机”的自述之所以能打动你，是因为它有人味，而且是很多资深学者都能感同身受的。我们会被挣扎、怀疑、转变的故事所触动，因为它们跟我们自己的经历太像了。我还没见过哪个学者没在凌晨三点、批到第47篇“靠办公饮水机就能解决环境问题”的论文时，怀疑过自己的人生选择。
我觉得有个真相很重要：能把分析的严谨性、个人的洞察、独特的语境结合在一起的学术工作，它的价值是保得住的。你在这个领域积累的几十年经验，你的经历组合，你独特的声音——这不是那么容易被复制的。起码在AI开始参加系务会、还对咖啡口味挑剔之前，是这样。来杯手冲，Claude，给我来一杯？
📚 这篇文章我看了两遍以上，真的值得每个知识工作者静下心读一读。
如果你想深入了解这些“AI变思想对手”的Prompt设计方法，我这里整理了一份实践样例集（包括Groq / Claude / GPT / Gemini提示词对照）。
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