科学网—随笔书之20——会使用AI之后，研究生还应该训练哪些超越AI的能力？
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2026-10-1 11:18
| 系统分类: 科研笔记
现在的研究生进入课题组以后，很快就会接触各种 AI工具。读文献可以让模型总结，代码报错可以让模型修改，论文写作可以让模型润色，甚至选题、实验方案和答复审稿意见也能先生成一个版本。会不会使用AI正在成为基本能力，但当大多数学生都能调用相似工具以后，真正拉开差距的能力也在发生变化。
2026年的数字教育讨论中，“超越AI的思维能力培养”已经成为一个重要议题。我认为，这里的“超越”不是要求人类在生成速度或信息覆盖面上与模型竞争，而是要训练那些不能仅靠快速输出完成的能力。对研究生而言，至少有四种能力会变得更加重要：问题定义、证据判断、边界意识和责任承担。
第一，研究生需要训练定义问题的能力。 AI可以根据一个主题给出许多研究问题，但这些问题是否值得做，仍然取决于研究者是否理解领域中的真实矛盾。科研最困难的地方，往往不是找到一种方法，而是判断什么现象值得解释、什么缺口不是人为制造、什么问题具备长期价值。问题意识的重要性其实在以前的博客中已经论证过很多次。因为问题的定义来自持续观察。比如，读文献不是只看作者做了什么，还要比较不同工作为什么得出不同结论。做实验不是只记录成功结果，还要关注异常和失败。进入工程现场也不是简单采集数据，而要理解设备、工艺和组织约束。AI可以扩展候选问题，但只有研究者能够把问题与真实证据联系起来。
第二，研究生需要训练证据判断能力。模型能够生成完整答案，却不会因为语气确定就自动正确。文献是否真实存在，代码是否在边界条件下失效，统计显著是否等于工程有效，图表是否足以支持结论，都需要人逐项核查。 AI时代最危险的能力缺口，不是不会生成，而是不知道应该验证什么。这种能力只能在具体研究中形成。亲自复现实验、检查原始数据、比较不同指标、追踪一条结论的来源，看起来比直接接受AI答案慢，却能逐渐建立研究直觉。研究生真正需要掌握的，不只是得到结果，而是能够解释为什么相信这个结果，以及在什么条件下不再相信它。所以在接触科研的初期，更建议亲自上手，而不是一股脑都交给AI。
第三，研究生需要建立边界意识。 AI很容易给出一套完整方案，使人产生问题已经解决的感觉。但科研结论总有适用范围，模型只在某类数据上训练，实验只覆盖有限工况，调查样本也不能代表所有群体。成熟的研究者不仅会说明发现了什么，也会主动说明没有证明什么。知道结论在哪里停止，是学术判断的重要部分。
第四，研究生需要训练责任承担能力。使用 AI并不会减少署名作者的责任。论文中的数据、引用、代码和结论，即使由工具参与生成，也必须由研究者核实。工具可以参与执行，但作者仍然要对科研记录负责。对导师而言，培养这些能力也需要改变指导方式。过去可以通过检查学生是否读了多少文献、写了多少代码判断投入，现在更需要追问，为什么选择这个问题，哪些内容经过核验，替代方案是什么，最可能出错的地方在哪里。学生不必证明所有工作都是手工完成的，但必须证明自己理解并能够解释关键决定。
从更深层次看， AI正在压缩科研中的标准动作，同时暴露判断能力的差距。过去一个学生执行得慢，可能在操作过程中被迫理解问题。现在执行变快以后，理解未必同步发生。对研究生个人来说，还可以建立一份AI使用说明。每个阶段记录工具做了什么、自己核实了什么、哪些建议被拒绝以及理由是什么。它不一定需要公开，却能帮助学生区分工具贡献与个人判断。长期积累以后，这份记录也会显示自己的能力是否在增长。是越来越会提出问题，还是只是越来越熟练地接受输出。
所以，会使用 AI只是进入未来科研的起点，而不是终点。真正超越AI的能力，不是比模型回答得更快，而是能够提出更值得回答的问题，知道什么证据足以相信，清楚结论的边界，并愿意为最终结果负责。未来研究生之间的差距，可能越来越少体现在谁拥有工具，而越来越多体现在谁没有把自己的判断交给工具。
相关资料：教育部《全球数字教育发展指数（ 2026）》发布报道，https://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/xw_zt/moe_357/2026/2026_zt05/cgfb/202605/t20260514_1436508.html
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