AI能“寫”論文做綜述，研究生何以立足？“雙語”能力或成關(guān)鍵

交匯點(diǎn)訊 技術(shù)能力本身不足以應(yīng)對時代挑戰(zhàn)，未來的科學(xué)家必須掌握批判性、戰(zhàn)略性地運(yùn)用AI的智慧。12月23日，在江蘇省學(xué)位與研究生教育學(xué)會2025年學(xué)術(shù)年會上，多位高校負(fù)責(zé)人與教育專家達(dá)成共識：人工智能浪潮正推動研究生教育模式發(fā)生根本性變革。

“為人文賦理，為機(jī)器立心?！蹦暇┼]電大學(xué)校長葉美蘭以此概括歷史學(xué)科在人工智能時代的獨(dú)特價值。她指出，當(dāng)今史學(xué)研究已“打破圍墻”，既需傳統(tǒng)考據(jù)深耕文獻(xiàn)，也借助GIS(地理信息系統(tǒng))技術(shù)、大數(shù)據(jù)拓展研究邊界，環(huán)境史、醫(yī)療史等新興交叉領(lǐng)域正是跨界融合的成果。在葉美蘭看來，人工智能不僅賦能文明互鑒、革新研究范式，更為構(gòu)建中國特色全球史敘事提供支撐，從AI輔助甲骨文殘片綴合，到大數(shù)據(jù)分析古代社會流動，技術(shù)在“一帶一路”歷史研究、人類命運(yùn)共同體溯源等方面，正助力輸出中國史學(xué)話語。

蘇州大學(xué)教授王國祥以體育領(lǐng)域為例，指出人工智能正以前所未有的速度與體育事業(yè)融合，推動行業(yè)向智能化、數(shù)據(jù)化邁進(jìn)。國際奧委會發(fā)布《奧林匹克AI議程》，已將人工智能明確列為競技體育發(fā)展的核心目標(biāo)，標(biāo)志著全球體育進(jìn)入智能時代。這一變革不僅提升了競技與科研水平，也深刻影響著高校體育人才的培養(yǎng)模式與學(xué)科建設(shè)方向。

麥可思公司首席科學(xué)家、香港城市大學(xué)原協(xié)理副校長程星指出，人工智能給研究生教育帶來三重沖擊：傳統(tǒng)知識傳遞方式失效、傳統(tǒng)學(xué)習(xí)評價模式改變、傳統(tǒng)科研與職業(yè)準(zhǔn)備脫節(jié)。AI的知識存儲與檢索能力已超越人類，文獻(xiàn)綜述等任務(wù)可被“外包”，論文與考試難以真實反映學(xué)生學(xué)習(xí)成效。

這一變化影響深遠(yuǎn)。對學(xué)生而言，未來立足職場可能不再僅靠專業(yè)知識，而是綜合能力;對教師而言，“知識灌輸”優(yōu)勢不再，角色須轉(zhuǎn)向引導(dǎo)與主持。

當(dāng)知識性、程序性任務(wù)交給AI，研究生教育的核心價值何在?程星認(rèn)為，師生須提升跨界綜合能力，學(xué)會運(yùn)用AI工具開展探索性研究。例如在商業(yè)、法律、醫(yī)療等領(lǐng)域的案例教學(xué)中，往往沒有唯一正確答案，學(xué)生需在不完整信息、多方利益與倫理困境中做出決策，以此鍛煉判斷力、權(quán)衡力和共情力。面對復(fù)雜案例，學(xué)生應(yīng)學(xué)習(xí)如何向AI精準(zhǔn)提問、獲取分析線索，并像偵探一樣交叉驗證信息，批判審視AI輸出的可信度。

“當(dāng)前，研究生教育目標(biāo)已發(fā)生根本轉(zhuǎn)變，正從知識傳授轉(zhuǎn)向未來科學(xué)家與工程師的塑造。”江蘇省學(xué)位與研究生教育學(xué)會會長袁靖宇為未來科研人才勾勒出清晰畫像：在批判性AI素養(yǎng)成為標(biāo)配的今天，他們應(yīng)是高效的人機(jī)協(xié)同者與跨學(xué)科問題解決者。與此同時，人工智能科學(xué)時代尤其強(qiáng)調(diào)“雙語”能力——既精通特定科學(xué)領(lǐng)域，也熟練掌握人工智能的“語言”。

面對這一深刻變革，江蘇省高校已積極行動起來，將理念轉(zhuǎn)化為實踐。記者從學(xué)會上獲悉，今年，南京大學(xué)全面實施研究生AI+創(chuàng)新能力培養(yǎng)行動計劃，著力營造“人人可學(xué)AI，處處可學(xué)AI，時時可學(xué)AI”的深度融合環(huán)境;南京農(nóng)業(yè)大學(xué)則牽頭成立長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)人工智能科技創(chuàng)新與人才培養(yǎng)合作聯(lián)盟，推動人工智能全面革新作物科學(xué)研究與應(yīng)用模式;江南大學(xué)正式發(fā)布全球首個食品學(xué)科專用大模型——FoodSeek(食問)，標(biāo)志著人工智能技術(shù)與食品科學(xué)的深度融合邁入全新階段。

袁靖宇認(rèn)為，要真正培養(yǎng)適應(yīng)人工智能科學(xué)的科研人才，還需要在導(dǎo)師制度、實驗室組織及資源配置上進(jìn)行深層次的制度創(chuàng)新。其中，就要突破傳統(tǒng)單一導(dǎo)師的知識邊界，從“師徒制”向“雙導(dǎo)師制”轉(zhuǎn)變。

在傳統(tǒng)模式下，導(dǎo)師的知識邊界往往決定了學(xué)生的認(rèn)知范圍，而單一導(dǎo)師難以同時精通專業(yè)領(lǐng)域前沿與人工智能技術(shù)。對此，袁靖宇指出，除了過往學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的雙導(dǎo)師模式，一種新型“雙導(dǎo)師制”正成為全球頂尖項目的標(biāo)配。他以范德堡大學(xué)AI學(xué)者項目為例，其中規(guī)定每位學(xué)者都必須由兩位導(dǎo)師聯(lián)合指導(dǎo)：一位是深耕于基礎(chǔ)科學(xué)或應(yīng)用領(lǐng)域的“領(lǐng)域?qū)煛?，另一位則是專注于人工智能方法論的“AI導(dǎo)師”。

“這樣能確保研究既擁有前沿的技術(shù)路線，又根植于重大的科學(xué)問題，避免淪為單純的技術(shù)炫技或因技術(shù)瓶頸而停滯?！痹赣罱ㄗh，在已有“雙導(dǎo)師制”總體框架下，可重點(diǎn)鼓勵組建“領(lǐng)域?qū)＜?AI專家”型雙導(dǎo)師團(tuán)隊，培養(yǎng)既懂領(lǐng)域語言又懂AI語言的顛覆性創(chuàng)新人才，為中國在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中奠定堅實的人才基礎(chǔ)。