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　　从帮助检索文献、梳理研究思路、生成代码、润色论文，再到完成复杂计算、文本写作等任务，近两年来，人工智能技术正以前所未有的速度进入高校科研场景。

　　6月30日，美国人工智能公司Anthropic发布面向科研场景的AI平台Claude Science。按照该公司介绍，这一平台不仅是聊天式助手，更是一个可以整合科研常用工具、调用计算资源、生成可审计成果的AI工作台。AI正从通用问答工具走向更专业的科研流程。

　　依托北京大学中国博士教育研究中心组织实施的全国博士毕业生调查数据，北京科技大学文法学院教师蔡芬展开分析，其研究成果《AI辅助博士生科研现状及其影响的学科差异——基于2024年全国博士毕业生调查的分析》显示：对14371份全国学术学位博士生问卷数据进行分析后发现，理工农医尤其是计算机相关专业博士生的AI辅助科研使用率较高，而人文社科尤其是人文学科博士生的使用率较低；人文社科博士生更多将AI用于前端科研工作，理工农医博士生更多将AI用于后端科研工作。

　　毕业季，中青报·中青网记者在社交媒体平台上发现，“如何用AI写文献综述”“AI辅助论文降重”“怎样降低论文AI率”等话题频繁出现。

　　在蔡芬看来，AI已深度嵌入大学生科研训练，但在不同培养阶段、不同学科背景下，学生对AI的诉求并不相同。

　　当AI变成越来越多学生日常科研生活中的“标配”，它究竟是在增强学生的科研能力，还是“跳过过程直接到答案”？

　　AI是手段而非目的

　　来自四川大学的谢莉(化名)今年即将直博本校的网络空间安全专业。她告诉中青报·中青网记者，AI已经参与到她的科研流程中的多个环节。

　　“我会先自己阅读文献，找到能够继续深入的问题方向，再问AI之前是否有人做过类似研究、自己的想法是否具备可行性、是否有继续推进的空间。”谢莉表示，如果自己的研究角度有可行性，便会让AI给出相应学习路线，再进入具体研究阶段。

　　谢莉觉得，通过AI帮自己“入门”，许多科研想法能快速迭代，“以前想快速判断一个想法是否可行并不容易，文献调研、路线评估和代码编写都会耗费大量时间，现在这些环节都被明显压缩”。

　　与此同时，对于理工科学生而言，代码生成是AI最常见、也最能直接提升效率的功能之一。谢莉通常会让AI生成代码，并通过测试用例检查运行结果。她认为，AI的价值不在于直接提升一个人的学习或编程能力，而在于让科研的节奏更快，使想法能够迅速实现或被否定。

　　“不过AI终究是外界工具，我觉得更重要的是认真修炼自己的基础能力，而非纯粹依赖AI。”谢莉说。

　　蔡芬在研究和日常观察中注意到，硕士生与博士生在使用AI辅助科研工作时，呈现出比较明显的阶段性差异。硕士生使用AI进行辅助的主要诉求更偏向于“科研入门、任务减负与概念理解”，而博士生则更关注“科研提效、成果发表与研究边界拓展”。

　　在使用AI辅助科研上，浙江财经大学法学院民商法专业研一学生孙宇(化名)的感受与理工科学生不完全相同。导师建议他在研究中合理使用AI，认为AI可以帮助查找资料、修改措辞，也可以作为一种自我审视工具。但孙宇坦言，自己并不太清楚怎样才能让AI更有效地帮助自己开展科研工作。

　　“其实不能放任自己在完全没有知识基础的阶段就依赖AI，而是要先建构自己的知识体系。”孙宇说，对AI给出的答案必须甄别，尤其是在法学研究中，资料真实性、写作中的逻辑关系、论证力度都不能完全交给AI。

　　孙宇曾经也为了节省时间使用AI，但用了几次发现，AI在资料查找和语言建构上可能出现偏差，有时还需要自己花费更多时间核实。“对法学研究而言，许多问题本身没有绝对正误，法律解释、法理分析和学术观点的价值，往往需要在具体语境中论证。AI给出的内容看起来完整、流畅，却未必真正可靠。”

　　“研究生最重要的仍是自主学习能力，AI只是手段而非目的。”孙宇觉得，充足的知识储备在任何时候都是应对问题的最有力筹码。

　　如何破解“AI率”引发的规则焦虑

　　随着AI越来越多地参与到学生的科研和论文写作中，高校也在不断打上规则“补丁”。

　　早在2024年年末，复旦大学便发布《复旦大学关于在本科毕业论文(设计)中使用AI工具的规定(试行)》，旨在明确和规范在本科毕业论文中AI工具的使用范围与原则。