科学网—随笔书之15——AI时代导师更应培养学生的科研直觉
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2026-5-4 06:15
| 系统分类: 科研笔记
以前谈到导师指导学生，我们很容易想到一套完整的科研培养过程。导师提供科研方向，判断技术方案是否可行，有时还会直接给出创新点和研究思路。学生遇到实验条件不足，导师协调经费、设备和资源。学生写论文时，导师帮助修改结构、凝练创新点、把关语言和投稿方向。进入 AI 时代以后，这种关系确实发生了变化。学生好像只需要导师提供一个大方向，再在需要实验时申请经费和条件，后面的很多工作都可以借助 AI 完成。
如果只从知识获取和文字生成的角度看，这种判断并非没有道理。过去导师的经验优势，很大程度上来自信息差和方法差。导师读过更多文献，做过更多项横行与纵向的项目，经历过更多失败，所以能够基本判断哪些问题值得做，哪些方案大概率走不通。如今， AI 可以把大量显性知识快速呈现出来，一个刚入门的学生也能在短时间内获得相对完整的技术框架和解决方案。于是问题就变成了， 当 AI 越来越会给答案时，导师还应该指导什么，学生又应该怎样接受指导？
以我们工程科学而言，科研不仅仅是把文字写顺、把图画漂亮，而是要从真实现象中发现问题，把工程问题提炼成科学问题，再通过技术方法方案把科学问题转化为可验证、可重复、可表达的研究工作。在这个过程里面， AI 目前还无法代替学生直观感受设备误差、材料波动、工况变化和实验失败等过程。而这个过程很重要，为什么呢？因为它可以培养出学生的科研手感，逐渐形成科研直觉。那有人问学生为什么要拥有科研直觉呢？因为学生也是科研工作者，尤其是博士生，拥有科研直觉是其未来科研工作能顺利进行的关键能力。 AI 现在可以说拥有自己的科研直觉，那么， 学生需要做的就是像导师一样判断 AI 的科研直觉是否正确，这是其科研工作是否有意义的前提条件。
那么，导师指导和学生被指导的关系也可以从培养科研直觉这个点出发探讨。
对学生来说，过去可能是导师说做什么就做什么。现在更好的方式是， 学生先借助 AI 完成基础准备，自己先提出几个可能的方案，说明每个方案的依据、优点、风险和关键难点，再带着自己的判断去和导师讨论，并请导师帮助判断哪一条路更值得走，再在实践过程中锻炼出科研手感，逐渐让科研手感就变成科研直觉。 还需要注意的是，学生不能把科研训练完全变成自己和 AI 之间的对话，这样无法培养出科研直觉。它可以给出完整解释，也可以把很多概念连接起来。但如果科研长期停留在这种封闭对话里，就容易陷入一种危险状态。逻辑上自洽，表达上漂亮，结构上完整，却缺少对真实问题的触感，也缺少对工程现场的贡献。这样的研究看起来什么都有，实际上可能什么都没有真正解决。
AI 时代的导师指导，不应再只是提供技术方案的指导，而应更多搭建让学生培养科研直觉的平台，让学生更多参与实践、实验、工程现场当中去，帮助学生判断方向、识别问题、把握研究价值。 学生必须亲自经历从想法到失败，从失败到修改，从修改到结果的过程。只有做过实验，才知道方案和现实之间的距离。只有经历过数据不理想、设备出故障、论文被拒稿，才会慢慢形成科研直觉。 科研直觉不是 AI 一次回答能给的，也不是读几篇文献就能得到的。它来自长期的春播秋收，来自对问题的持续感受，来自一次次期待、失望、调整和重新开始。
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