几小时生成一篇顶刊论文?AI论文流水线真要来了

2026-05-14 | 来源: 知识分子 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

随之而来的问题是，博士还要怎么培养？学术分工还是否站得住？论文本身到底还有多少意义，这不仅涉及部分学科，还涉及到整个学术和教育体制。

朱晨的判断相对克制。她认为真正被冲击的是学术生产中那些早已高度流程化的部分，而不是学科本身。“AI打击的是那些机械重复流程性工作、不思考自己到底要做什么的人，不管是文科还是理科 ”。

在她看来，文科生反而可能迎来一波技术红利。以往人文社科研究者常受制于编程或建模的门槛，而智能体的进步，让技术门槛被迅速抹平。朱晨以自身为例：“我的编程水平很初级也不会 Python，但我把想法告诉 Claude，它就能直接实现”。

从另一个角度看，既然AI能够替代大量重复性劳动，编程和写作等技能在研究者训练中的重要性可能会下降，而判断力则变得更加核心。朱晨指出：“如果你没有自己的知识体系和明确的研究目的，你甚至不知道让Agent去干什么，也无法判断它生成的东西是否可靠。”

她进一步强调，这正是AI难以替代的部分：“研究的重要性、创新性，这些判断还是需要人来做。而且，这需要具备相关理论积累的人才能胜任”。

研究者，则坚信AI不存在替代研究者的可能。“专业的事情永远需要专业的人来做。对专业研究者来说，AI永远只是一个辅助工具”。他认为真正拉开差距的不在于是否使用AI，而在于能否让技术服务于研究。用得好的人，会进一步拉开与他人的差距，成为顶尖研究者，否则可能在竞争中被淘汰。

陈波的观察则更为冷峻。把学者的判断力看作防止AI替代的护城河，在他看来是一种出于自我保护心态的错觉。人所谓的判断或者品味只是一种偏好，视野狭窄而且局限于自己的知识范围。AI其实也有自己的“品味”，甚至由于能够抓取并整合海量数据，它在全局视野下做出的判断往往比人类更优。

既然学者已经没有优越性，在AI的冲击下，陈波认为不仅初级岗位，中级岗位现在也已经面临被替代的风险，因为现在的AI产品已经达到了中等偏上的水平。之所以还没发生大规模的替代，阻碍不在于 AI 的能力，而在于学术界的接受度没有跟上。

“只要看过它产出的速度和质量，你就知道在现有的范式下，人类的体力劳动已经没有竞争优势了。未来的竞争不再是个人的劳动时间，而是你消耗的 Token产生的价值。智能体睡觉时也在跑，它的产出与人的时间不再是正相关的”。陈波直言。

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而论文能够批量生产，也意味着相关能力训练的贬值。过去一位博士要花很长时间才能做完的事情，现在可能借助AI一个小时就已经可以出结果了。在这种情况下，再继续用原来的方式做事已经失去意义，这些能力训练在企业也不会得到重视。

“如果博士不值钱，从长远来看整个教育体系都会受到很大影响”，他进一步表示，整个学术界的意义，未来都需要重新反思。“以后发论文这件事会极速贬值。如果写文章变得这么容易，那除了为了应付考核，写这些文章的真正社会价值到底在哪”？

这并不是说研究和数据分析的工作本身没有意义，但AI的介入已经将学术界的平庸产出推到了极致，让人更加质疑大量人力投入到知识生产和论文发表的必要性。

即使不作这种相对宏观的判断，部分初级研究岗位将被AI替代，也是三位学者共同认可的现实。

朱晨表示，初级研究岗位受冲击是必然的，这并不是她一个人的感受。在她发布使用Claude Code撰写论文的相关博文后，一些同事也开始尝试，结果他们普遍反馈Claude Code的效率要比研究助理更高。

不过，这不意味着博后岗或者研究助理岗一定缩水，而是这种变革导致了人才筛选标准的变化。在处理纯二手数据、文献整理等机械性工作上，智能体的能力已经超越了普通研究助理。朱晨坦言，过去倾向于招募代码写得好、手快的 RA，而现在这种需求已经消失，她更倾向于寻找智能体的“训练家”。

“如果我现在招博士后，我不再看重他是否会写基础代码，因为这些 AI 都能做。”她目前最看重的两点，一是驾驭 AI 的工具能力，二是面对技术变革时的开放心态（Open Mind）。在她看来，如果一名研究者仅仅在重复 AI 都能完成的工作，那他确实危险了。

长期关注中国宏观经济政策和微观基础领域的那位研究者也认为，如果AI进一步发展，对初级科研岗位的替代几乎是不可避免的。

在他以往的工作模式中，一篇论文往往对应一到两个研究助理，而团队同时推进三到四个研究方向。哪怕是远程工作，一位助理一个月也要两三千元。现在不再需要这么多助理，反而需要一个熟悉整套AI辅助研究流程的人，帮忙去同时盯着多个项目。“过去一年可能需要十个研究助理，现在一个人就可以覆盖大部分流程”。