不想淪為人工智障？在AI時代進行學術研究，需要培養四種能力

來源 | 法學教書匠的日常

作者 | 謝立斌 ， 中國政法大學教授

步入人工智能時代之后，如何使用AI，是每一個研究人員都要面對的課題。一些成就斐然的學者敏銳地關注到了這一點。在凝聚師生共同智慧和愚蠢的拙著《研究生論文寫作與時間管理》出版之后，一位德高望重的前輩就提示我關注論文寫作中如何正確使用AI，并在未來的修訂版中增加相應內容。在他寶貴意見的指引之下，經過一段時間思考，我認識到，在AI時代進行論文寫作，應當特別注重保持和培養如下四種能力。

一是發現有價值的選題的能力。好的選題是成功的一半，甚至有人說是成功的百分之八十。當然，一個研究取得成功之后，如何確定正確的選題所作出的貢獻，這是非常困難的。成功的研究，其選題必須是有價值的。但是，選題有價值只是研究取得成功的一個必要而非充分條件。但是，如果選題沒有價值，例如選了一個偽問題，那么，整個研究從一開始就是錯誤的。無論投入多少時間精力，最終都是竹籃打水一場空。

現在很多人都有在研究中倚重AI的傾向，不知不覺在選題方面，也會借助AI。然而，恰恰在發現有價值的問題方面，AI目前是無能為力的。畢竟，AI的原理就是根據已有的海量文本，來生成一些內容。在學術研究中，我們恰恰是要去提出還沒有人提出的問題，由于AI只能根據已有文本來提供答案，自然無法告訴我們還有什么問題是尚待研究的。

北京大學人文講席教授李伯重的一個研究，就充分說明了這一原理。李教授研究的一個特點，是在世界經濟史的背景下研究中國經濟史，通常進行中外經濟史比較研究。他研究16—19世紀中期的中國貿易研究，并在當時世界貿易格局的大背景之下，將其與英國、荷蘭的對外貿易進行比較。從中外比較的角度來進行經濟史研究，這是李教授具有原創性的選題。這樣的選題，AI是無法提供的。

二是通過向AI準確提問，來搜集相關資料的能力。進行研究的時候，我們需要找到相關研究成果，尤其是重要學者的觀點。在收集資料方面，大致可以分為三個階段。

在第一個階段，各種文獻沒有電子化，找資料只能去翻紙質文本。如果自己沒有相應的藏書，就需要去圖書館中，翻圖書館的目錄，找到相應的藏書。找相關期刊論文的時候，則往往需要找到期刊的目錄，尋找相關論文。如果需要找往年的論文，通常可以在期刊相關年度的最后一本，翻看其年度總目錄，來挑選相關的論文，并找到相應的期刊，進行查閱。

在第二個階段，很多文獻已經被電子化，找文獻的便利程度大大提升。書籍電子化程度較低，通常還需要采取傳統方法。現在期刊基本上就進了數據庫，登錄之后就可以方便地尋找相應論文并下載下來，從而避免了去圖書館翻故紙堆的辛勞。

在第三個階段，進入AI時代之后，我們直接向AI提問，則其通常能夠一步到位地列出相關的文獻。這樣大大降低了我們進行檢索的難度。但是與此同時，又在無形中提高了門檻。某種意義上，在第一和第二個階段，所有研究者都是看目錄，從中找到相關的文獻。由于看的都是相同的目錄，大家通常也就能夠找到相同的文獻，在這一點上，所有研究者都是平等的。然而，通過AI來找文獻的時候，我們是通過向AI提問來找文獻，而提問的能力就非常關鍵。如果提不出準確的問題，那么，也就想不到適當的文獻。這讓我們想起《阿里巴巴和四十大盜》的故事——研究者會準確提問，就像是阿里巴巴掌握了讓寶庫開門的咒語；如果不會提問，則相當于站到寶庫之外不得其門而入，只能望門興嘆，空手而歸。

三是判斷信息真偽的能力。生成式人工智能的一個特點，就是輸出的內容大多數是準確的，但是也會混入一些自行編造、不符合邏輯的內容。不管是生成文字，還是視頻，都有可能出現這種情況。例如，如果讓人工智能列舉最偉大的十個科學家，可能九個都是真人，但其中有一個是混編亂造的。給人看上去，就是一本正經地胡說八道。如果讓人工智能生成視頻，也有可能出現這個問題。例如，生成一個紅酒杯子碎了、紅酒倒出來的視頻，很有可能在杯子碎了之前，紅酒就已經倒出來了，以至于讓人覺得要不就是人工智能瞎編，要不就是人工智能背后的主宰已經發明了時間機器，能夠讓時間倒流。

既然人工智能可能一本正經胡說八道，可靠的判斷能力就具有非常重要的意義。人工智能提供的信息有真有假，但我們一眼看上去不知道哪一點是假的。可靠的做法就是對其抱有合理而健康的懷疑，必要時進行查證。有一些查證工作，是本來就要做的，不算是額外的工作。例如，讓人工智能提供了一些文獻的索引，之后就需要我們自己在數據庫中找到這些文獻。如果遇到了瞎編的文獻，自然我們就找不到，也就知道這是不實信息。

四是用自己的語言來進行表達的能力。在人工智能時代，一定要保持和提高自己的語言表達能力。生成式人工智能的一大強項，是能夠輸出表達非常規范的文本，幾乎可以做到出口成章的程度。而我們在寫論文的時候，往往在遣詞造句方面會覺得非常困難，這主要體現在初稿寫作中。實際上，很多人認為初稿寫作是論文寫作中最為困難、也最令人望而生畏、也是最容易發生拖延的環節。而即便只是輸入一些前言不搭后語的提示語，人工智能都能輕而易舉地生成表達規范、看似有邏輯的文本。如此一來，因此我們就面臨了強烈的借助人工智能來寫初稿的沖動。

然而，這一步是我們不應該邁出的，暫且不論這是否構成抄襲，如果借助人工智能來寫初稿，將會導致我們失去練習進行表達的機會，寫初稿就是把我們腦子里里飄忽不定的想法通過語言固定下來之后再反復進行修改，使得這些想法越來越完善，讓不同想法之間越來越有邏輯。如果我們只是給出提示語，借助人工智能來生成一個一個段落，則我們跳過了嘗試把粗糙的想法表達出來并進行打磨的關鍵步驟，從一開始，人工智能表達的就不是我們的想法。實際上，我們困難地把自己的想法訴諸文字，這本身就是一個思考過程。我們努力地把自己的想法寫出來，同時通過閱讀自己訴諸文字的想法，又可以進一步深入地進行思考，從而做到一步一步深入。這就有一點像是我們要過一條不深的河的時候，往河里扔下一個個能夠露出水面的石頭，最終就能夠踩著這些石頭到河對岸。整個過程，其實就是進行可視化思考。如果舍棄了嘗試把自己的想法表達出來的過程，則其實我們并沒有在進行思考。

在這種意義上，我們寫的文字和表達的思想，兩者之間是形式和內容的關系。自己寫的文字，無論多么粗糙，都是我們的思想的外表。相反，人工智能生成的文字無論多么完美，都跟我們的思想沒有一點關系。

如果長期借助人工智能生成文字，進行表達，那么，我們沒有機會進行表達，其實也就不進行思考，最終我們無法掌握精確的表達能力。長期下來，離開了人工智能，我們就無法進行表達。語言的貧瘠會導致思想的貧瘠，最終，我們可能因為過多使用人工智能進行語言表述而淪為話都不會說的智障——簡稱人工智障。

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責任編輯 | 王睿

審核人員 | 張文碩

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