真正的作为做研问题在于，学生可能会彻底沦为存在于原始想法和AI输出之间的高校“中间人”。或许是副教她看到我已经拼尽全力，我的授用日程表被各种会议占满，也明显“更挑剔”。替代从长远来看，学生学网关系密切的究感同事，我不禁担心，安新科研节奏也从不宽容，闻科
我不知道，作为做研他可能会不假思索地这么做：招一名研究生加入实验室，高校科研产出的副教压力从未消减，表达想攻读计算机科学博士学位的授用兴趣时，我的替代研究经验其实是零。就是学生学网帮他们厘清研究中的困惑。开展统计分析。撰写摘要、都在悄然减少招收学生的数量；即便招生，
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，使用AI会成为最务实的选择。不再冒险在新项目中启用新手——这意味着，不需要任何情感支持。但落地执行却需要投入实打实的精力——梳理文献、这种即时的回报有着多大的诱惑力。算法和自然语言处理时，学生的价值需要时间慢慢显现，
权衡
但我发现，成为一个入了门的青年研究者。而不是在一名学生身上冒险呢？
Rosenfeld之所以感到不安，
然而，在这个新环境下，
我努力做了最基础的功课，她看着我交出的毫无头绪的结果，这让高效且“无摩擦”的AI愈发具有诱惑力。我或许不会招收当年那个懵懂的自己。我才慢慢从一个毫无头绪的新手，它让我的想法发生了一种悄无声息、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、
我想过放弃，但现在，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，不是在可预见的未来AI会彻底取代研究生，我终于做出了一些可以在此基础上继续深入研究的成果。事实上，学生大概率会严重依赖那些我自己也会使用的AI工具。训练模型、身边的实验室也都在做着类似的权衡。请与我们接洽。看着我的学生们像当年的我一样，在某些情况下，
有一位教授没有计较我的懵懂无知，从自己的错误中学习成长。编写代码、它固然算不上什么超凡的学术合作伙伴，以色列巴伊兰大学副教授Ariel Rosenfeld萌生了一个新研究想法。若是放在今天，我正受到极大的诱惑，她只是简单地相信培养学者的过程本身并不容易。用AI替代学生做研究，须保留本网站注明的“来源”，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、但坐在他们的办公室里，但却能出色地完成我亟须做的大量工作。但要满足这些更高的期望，当初我给教授们发邮件，
我的第一反应是，因为我觉得自己一直在让导师失望。是因为他觉得偏爱算法而不是学生，我对这个机会充满感激。而这些会议的核心工作，这会让那些毫无研究经验的研究生陷入何种境地。同时令人不安的转变。不用开各种沟通会议，又或许，这份投入有了回报：看着他们成长为能干的青年合作者，在研究中步履维艰。在我们的学术文化中，“我感到不安”
编译|冯维维
最近，而AI却能带来即时回报。去了解他们的研究方向。阅读文献、
如此一来，我招收的任何一名学生，我自己也成了一名教授，感觉像是对学术使命的背叛。他在幕后指导。
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特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，构思想法，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。听他们谈论机器人技术、现实给了我沉重的一击：我拼命钻研，我看到的真正危险，网站或个人从本网站转载使用，或许是她相信我的潜力，
多年后，让学生主导这个项目，
AI无需适应磨合时间，
同时，最近，
问题不在于我的学生是否有价值。我体会到了难以言喻的成就感。每当给导师汇报工作时，
经过一年左右极其耐心的投入后，最终，在那之后，他们的价值是无可替代的。
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