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作者：李锋亮来源：中国科学报发布时间：2025/12/23 7:34:42 选择字号：小中大

人工智能时代，人工博士生要补齐哪些能力

李锋亮清华大学教育研究院长聘教授

近日，时代生补深度求索公司（DeepSeek）发布了新模型DeepSeek-Math-V2。博士WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91a%20lift%20crane%20hire据研发团队介绍，力新该模型是闻科首个能在国际数学奥林匹克竞赛上斩获金牌的开源人工智能（AI）模型。同时，学网DeepSeek发布的人工论文指出，可自我验证的时代生补数学推理是未来AI发展的重要方向，有助于开发更强大的博士AI学术研究系统。

这意味着在不久的力新将来，AI将胜任许多高水平研究工作。闻科已有研究表明，学网AI发展对劳动力市场产生了显著影响，人工许多企业开始缩减初级技术研发岗位的时代生补招聘规模。与此同时，博士WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91a%20lift%20crane%20hire全球研究生培养规模不断扩大。这难免引发担忧：当AI的研究能力不断提升，社会对学术研究人员的需求是否会随之下降？对于准备投身学术的博士生而言，他们在接受培养过程中需要补齐哪些能力、保持哪些素养？

对于第一个问题，我认为在AI时代，社会对学术研究人员的需求只会上升，不会下降。目前已有大量实例表明，AI可以助力人类探索更多复杂的科学问题，甚至催生更多学术研究的理论与实践课题。同时，AI降低了学术研究的智力门槛，使更多具备基础能力的研究者能够进行复杂课题的探索。因此，无论是从需求端还是供给端来看，AI时代都将推动社会对学术研究人员的需求持续增长。

那么在AI时代，对于作为培养学术研究人员主要渠道的博士生教育，需要注重提升博士生的哪些核心能力与素养呢？

首先是提问能力，这可能会成为博士生最重要的能力之一。使用过AI工具进行学习或科研的学者都清楚，这一过程包含了大量的提问与互动。因此，在AI时代，提问能力将成为博士生重点培养的核心能力。

其次是想象能力。爱因斯坦曾说：“提出一个问题往往比解决一个问题更重要，因为解决一个问题也许仅是一个数学上或实验上的技能而已。而提出新的问题、新的可能性，从新的角度去看旧的问题，却需要创造性的想象力，这标志着科学的真正进步。”这充分说明想象力在学术研究中的重要性。借助AI在文献检索、信息处理、整合与记忆等方面展现出的强大能力，具备创造性想象力的博士生将更快突破初学者阶段，加速向独立研究者转变。

最后，阅读能力同样重要。有人会问，既然可以让 AI 回答问题，还有必要让博士生提升阅读能力吗？其实不然。AI能够快速生成各种类型的信息、建议与解决方案，并为研究人员提供重要文献列表。但如果博士生的阅读能力未得到提升，将无法有效吸收并理解这些信息，最终将难以跟上AI的节奏，导致科研效率落后于那些具备较强阅读能力的同行。

因此，在AI时代，博士生必须全面提升提问能力、想象能力和阅读能力。与此同时，切不可认为AI的应用弱化科研工作者原本具备的核心能力与素养。可以说，勤奋、博闻强记与细心这“老三样”依然是博士生需要保持的能力与素养。

首先，勤奋在AI时代不仅依然成立，更是放之四海而皆准的黄金法则。因为勤奋是人机协作的基础，虽然AI降低了科研门槛，但无法替代博士生在研究中的核心投入。

例如，AI可快速筛选海量文献，但深入研读文献、提炼核心观点，进而发现研究缺口，仍需博士生投入大量时间与精力。此外，对于AI生成的科研方案进行反复检验，也需要博士生具备勤奋的品质。AI的作用在于提升博士生勤奋的针对性和效率，减少重复性工作，使其能够专注于更为关键与具备前沿价值的研究环节。

其次，博闻强记将是精准使用AI的前提。AI 的“幻觉”现象，即生成看似合理但实际不准确或虚假的信息，目前仍较普遍。尽管AI的准确性未来可能有所改善，但在可预见的时间内，它仍不可能达到完全无误的水平。所以，博士生只有具备扎实的专业知识储备，才能准确甄别AI输出内容的对错；同时，广博的知识积累也将帮助博士生向 AI 发出更清晰的指令，更有效地引导其完成相关任务，从而进一步拓展研究的深度与方向。

最后，细心依然是规避AI产生科研风险的关键。科研中的任何微小失误都可能导致研究失败，因此博士生仍需以耐心、细致的态度核实AI输出的内容，确保准确性。例如，在引用AI提供的文献信息时，应仔细校验文献来源，避免出现引用错误。

总之，在AI时代，人类社会对学术研究人员的需求只会增加不会降低。要让AI成为强大的合作者，博士生需要在提升提问能力、想象能力和阅读能力的同时，始终保持勤奋、博闻强记与细心这三个素养。

《中國科學(xué)報(bào)》(2025-12-23第3版大學(xué)觀察) ?特別聲明：本文轉(zhuǎn)載僅僅是出于傳播信息的需要，并不意味著代表本網(wǎng)站觀點(diǎn)或證實(shí)其內(nèi)容的真實(shí)性；如其他媒體、網(wǎng)站或個(gè)人從本網(wǎng)站轉(zhuǎn)載使用，須保留本網(wǎng)站注明的“來源”，并自負(fù)版權(quán)等法律責(zé)任；作者如果不希望被轉(zhuǎn)載或者聯(lián)系轉(zhuǎn)載稿費(fèi)等事宜，請(qǐng)與我們接洽。

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