- 自2022年底ChatGPT推出以来，人工智能已震撼了高等教育。然而，最深刻的影响出现在博士学位层面，人工智能正在改变“原创学术贡献”的概念。
- 当前的AI模型可以撰写文献综述、生成编程代码、分析数据并提出科学假设。有了能够设定子目标、从反馈中学习并协调任务的“智能体”AI，几乎整个博士研究过程都可以由机器辅助或自动化。
- 作者模拟了一个博士项目，使用了虚构的AI助手HALe，它可以在几小时而不是几个月内完成环境数据检索、统计分析、撰写科学草稿、提出批判性建议和创建开放数据存储库等工作。
- 尽管目前的系统尚未完全实现自主化，但这种能力反映了AI已经完成的工作：撰写文章、进行论证、处理真实数据并以不断提高的可靠性将结果可视化。
- 这就提出了一个问题：“原创研究”是什么？当AI可以生成内容和分析时，博士研究生的角色将从执行者转变为提问者、批判性评估者和AI输出的验证者。
- 博士培养需要侧重于批判性评估、识别AI错误、分析机器生成的数据，以及避免因过度依赖而导致的“智力技能萎缩”。
- 论文答辩、现场批判性审查和实时解决问题的形式可能变得比传统的书面论文本本身更重要。
- 一些大学已经采取行动：牛津大学为教职员工开设了机器学习课程，南洋理工大学（新加坡）要求强制掌握AI知识，新南威尔士大学为全校提供ChatGPT Edu访问权限。然而，大多数新政策仅停留在道德指南层面，尚未触及培训重组的本质。
- 如果AI能够将博士过程从数年缩短至数月，各院校将不得不选择：是缩短课程时间，还是扩大跨学科研究的范围。
📌 人工智能正在动摇博士学位的基础——独立思考的最高象征。当机器能够分析、写作和创造时，研究生的真正价值将在于其批判性思维能力、提出问题的能力以及控制人工智能的能力。论文答辩、现场批判性审查和实时解决问题的形式可能比传统的书面论文本本身更重要。
