美国公司开发的大型语言模型工具，一经发布火速引爆全球媒体，活跃用户增长速度突破成为科技史第一。
应用“基于人类反馈的强化学习”训练方式，表现出超强的信息检索能力、逻辑整理能力、文本生成能力，使人机关系产生“质变”迭代升级。一夜之间，人工智能不再是调侃中的“人工智障”，似乎有了可以从智慧上取代人的可能性。
那么，展现出的强内容创作能力能引起学术生态的怎样变革？正值毕业论文的撰写时期，是会成为“高科技的剽窃”还是“学术生产的强力助手”，其技术应用的边界和隐忧值得同学们进一步了解。
01
生成内容，似是而非！
虽然被认为有望开启通用型人工智能时代，突破穷举法逻辑，能够处理多种类型的实际问题。但就目前技术水平而言，其文本生成内容仍相对幼稚和混乱，最擅长截取相关训练集资源进行融合，敷衍成一段似是而非的“自然语言”。
而这种看似内容连贯、逻辑通顺、可读性强的文本，缺乏判断事实、突破创新的能力，是不可能直接应用于论文创作的。毕业论文的撰写是学术生产的过程，其根本目的是引导学生运用所学探索未知世界，发现已有知识领域的新规律。
所以当前，不具备突破训练集资源的能力，无法做到真正服务于社会生态的学术创新。换句话说，当前所擅长的“一本正经的胡说八道”，被学术论文关上了“大门”。
试想，它能从数据库中抽取相似场景的素材，将葫芦娃和红孩儿描写成玩伴、将宝玉和宝钗描写成父女，你能放心地让它替你写最重科学依据的学术论文吗？一旦同学们毕业论文中涉及到的基因、结构、现金流远远超出的训练数据集，它生成的文本就不可能达到应有的准确性、科学性和先进性。
02
代写论文，埋雷无数！
无数领域的资源向倾斜、烈火烹油，而作为学生、作为科研人必须要“泼点冷水降温”。很多权威的国内外期刊近期都发声，要求投稿论文必须原创，禁止使用大型语言模型工具生成文本并禁止将相关工具列为作者。
在这种学术导向下，同学们应警惕代写的便利和甜头，审慎思考几个问题：
一、是否能承受低成本“科研数据”的爆雷？人工智能生成的科研图片确实能一时瞒过电脑鉴别程序，但随着学术界在明细责任规范和建立审查机制方面的推进变革，势必会加强研究者、期刊、研究群体（如高校）对等技术应用的审查，这种脱离不了“造假”本质的数据终会被学术伦理和法律法规所倒追和遏制。
二、是否能承受高重复率“学术不端”的爆雷？仍存在信息茧房、算法黑箱的困境，由相同关键词生成的文案相似度极高，应用受众也不可控。一旦在期刊系统或学校的论文收集系统中被发现高度相似的学术不端情况，学生往往按照学生管理的相关规定，受到相应的学籍处分，被学校作暂缓授予学位、不授予学位或者依法撤销学位等处理。
三、是否能承受生成文本水平低劣的爆雷？当前的是人工智能生成内容技术的前沿成果，虽然在论文构思、文献检索、信息传播方面有很强的能力，但不足以支持它输出有高学术创新价值的观点。它大致能达到百度问答的知识水平，简单科普、专业知识有限，甚至会影响论文质量难以通过盲审和答辩。
03
冲击学术，信任危机！
人工智能除了有观点输出能力、研究能力更对学术生态有深度介入的可能，一旦通过互联网、新媒体介入学术传播链条中，极有可能造成信任危机。
一方面是学生共同体内部学术传播的危机。以语言统计的方式运作，学习海量的文本数据，不可避免地会出现不实、虚假、自相矛盾的信息，进一步导致输出的结论谬误百出。目前已有用户发现它会输出虚假的参考文献、极易传播误导的学术信息，一旦这种虚假文献进行迭代传播势必会以讹传讹，最终“劣币驱逐良币”造成学术生态的紊乱。
另一方面是社会公众质疑创新知识权威性的危机。的输出结果依靠闭源训练集资源和高科技算法进行，权威由技术人员掌握而非具有专业知识的学者。这种学术创新价值式微、学术角色偏差的问题，影响社会公众尤其是学生群体的价值判断，造成科研兴趣的降低。
“板凳要坐十年冷，文章不写半句空。” 做学术、写论文永远是为了开拓新领域、探索新发现、提出新思想，没有坐“冷板凳”的精神很难保证学术的“去功利化”。面对的热潮，学生更应提升自身学术修养、恪守学术道德底线 ，在论文撰写过程中保持学术的独立与自由。毕竟，科研没有捷径，即使有也是如此。
作者简介
苏州市职业大学 齐敏伽
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