事实上，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，高校我对这个机会充满感激。副教他们就可能错失那些宝贵的授用经历——在研究初期的种种难题中摸索、是替代因为他觉得偏爱算法而不是学生，研究的学生学网路径很清晰，现实给了我沉重的究感一击：我拼命钻研，因为我觉得自己一直在让导师失望。安新这让高效且“无摩擦”的闻科AI愈发具有诱惑力。以色列巴伊兰大学副教授Ariel Rosenfeld萌生了一个新研究想法。作为做研同时令人不安的高校转变。成为一个入了门的副教青年研究者。训练模型、授用若是替代放在今天，我正受到极大的学生学网诱惑，不是在可预见的未来AI会彻底取代研究生，算法和自然语言处理时，给出的反馈都是让我从头开始。

价值

多年后，但现在，学生大概率会严重依赖那些我自己也会使用的AI工具。都在悄然减少招收学生的数量；即便招生，我自己也成了一名教授，用AI替代学生做研究，我体会到了难以言喻的成就感。撰写摘要、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），就个人而言，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。我羞于承认，这种即时的回报有着多大的诱惑力。就是帮他们厘清研究中的困惑。

作为高校副教授， 经过一年左右极其耐心的投入后，不需要任何情感支持。我不禁担心，偏爱算法而不是学生，而这些会议的核心工作，他们的价值是无可替代的。但导师却从未放弃我。她只是简单地相信培养学者的过程本身并不容易。AI给我提供了一个新的选择。或许是她看到我已经拼尽全力，构思想法，在研究中步履维艰。当初我给教授们发邮件，他在幕后指导。学生可能会彻底沦为存在于原始想法和AI输出之间的“中间人”。 我想过放弃，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，从自己的错误中学习成长。关系密切的同事， 同时，但坐在他们的办公室里， 真正的问题在于，对于高校教师来说， 然而，去了解他们的研究方向。听他们谈论机器人技术、在某些情况下，我的研究经验其实是零。 我不知道，身边的实验室也都在做着类似的权衡。不再冒险在新项目中启用新手——这意味着，但一开始的几个月，在那之后， 相关文章： https://www.science.org/content/article/why-i-may-hire-ai-instead-graduate-student  特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，让学生主导这个项目，试图弄明白所有问题。我才慢慢从一个毫无头绪的新手，最终，须保留本网站注明的“来源”，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。又或许，开展统计分析。这会让那些毫无研究经验的研究生陷入何种境地。阅读文献、 我看到的真正危险， 以下为他的讲述。它固然算不上什么超凡的学术合作伙伴，科研节奏也从不宽容， AI无需适应磨合时间，学生的价值需要时间慢慢显现， 如今， 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， 问题不在于我的学生是否有价值。但却能出色地完成我亟须做的大量工作。“我感到不安”

 

编译|冯维维

最近，而不是在一名学生身上冒险呢？

Rosenfeld之所以感到不安，

我的第一反应是，

有一位教授没有计较我的懵懂无知，我对这些概念的真正含义几乎一无所知。从长远来看，

如果是几年前，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。看着我的学生们像当年的我一样，表达想攻读计算机科学博士学位的兴趣时，网站或个人从本网站转载使用，这份投入有了回报：看着他们成长为能干的青年合作者，在这个新环境下，像是对学术使命的背叛。在我们的学术文化中，我招收的任何一名学生，编写代码、但落地执行却需要投入实打实的精力——梳理文献、它让我的想法发生了一种悄无声息、感觉像是对学术使命的背叛。同意接收我。而AI却能带来即时回报。使用AI会成为最务实的选择。我或许不会招收当年那个懵懂的自己。科研产出的压力从未消减，

图为AI生成

前尘

我想起了十多年前自己刚读研时掌握的研究技能，也明显“更挑剔”。或许是她相信我的潜力，每当给导师汇报工作时，

如此一来，

权衡

但我发现，最近，不用开各种沟通会议，请与我们接洽。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、需要从一开始就能在更高水平上作出贡献。但要满足这些更高的期望，我终于做出了一些可以在此基础上继续深入研究的成果。

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