AI能“写”论文做综述，研究生何以立足？“双语”能力或成关键

交汇点讯 技术能力本身不足以应对时代挑战，未来的科学家必须掌握批判性、战略性地运用AI的智慧。12月23日，在江苏省学位与研究生教育学会2025年学术年会上，多位高校负责人与教育专家达成共识：人工智能浪潮正推动研究生教育模式发生根本性变革。

“为人文赋理，为机器立心。”南京邮电大学校长叶美兰以此概括历史学科在人工智能时代的独特价值。她指出，当今史学研究已“打破围墙”，既需传统考据深耕文献，也借助GIS(地理信息系统)技术、大数据拓展研究边界，环境史、医疗史等新兴交叉领域正是跨界融合的成果。在叶美兰看来，人工智能不仅赋能文明互鉴、革新研究范式，更为构建中国特色全球史叙事提供支撑，从AI辅助甲骨文残片缀合，到大数据分析古代社会流动，技术在“一带一路”历史研究、人类命运共同体溯源等方面，正助力输出中国史学话语。

苏州大学教授王国祥以体育领域为例，指出人工智能正以前所未有的速度与体育事业融合，推动行业向智能化、数据化迈进。国际奥委会发布《奥林匹克AI议程》，已将人工智能明确列为竞技体育发展的核心目标，标志着全球体育进入智能时代。这一变革不仅提升了竞技与科研水平，也深刻影响着高校体育人才的培养模式与学科建设方向。

麦可思公司首席科学家、香港城市大学原协理副校长程星指出，人工智能给研究生教育带来三重冲击：传统知识传递方式失效、传统学习评价模式改变、传统科研与职业准备脱节。AI的知识存储与检索能力已超越人类，文献综述等任务可被“外包”，论文与考试难以真实反映学生学习成效。

这一变化影响深远。对学生而言，未来立足职场可能不再仅靠专业知识，而是综合能力;对教师而言，“知识灌输”优势不再，角色须转向引导与主持。

当知识性、程序性任务交给AI，研究生教育的核心价值何在?程星认为，师生须提升跨界综合能力，学会运用AI工具开展探索性研究。例如在商业、法律、医疗等领域的案例教学中，往往没有唯一正确答案，学生需在不完整信息、多方利益与伦理困境中做出决策，以此锻炼判断力、权衡力和共情力。面对复杂案例，学生应学习如何向AI精准提问、获取分析线索，并像侦探一样交叉验证信息，批判审视AI输出的可信度。

“当前，研究生教育目标已发生根本转变，正从知识传授转向未来科学家与工程师的塑造。”江苏省学位与研究生教育学会会长袁靖宇为未来科研人才勾勒出清晰画像：在批判性AI素养成为标配的今天，他们应是高效的人机协同者与跨学科问题解决者。与此同时，人工智能科学时代尤其强调“双语”能力——既精通特定科学领域，也熟练掌握人工智能的“语言”。

面对这一深刻变革，江苏省高校已积极行动起来，将理念转化为实践。记者从学会上获悉，今年，南京大学全面实施研究生AI+创新能力培养行动计划，着力营造“人人可学AI，处处可学AI，时时可学AI”的深度融合环境;南京农业大学则牵头成立长江经济带农业人工智能科技创新与人才培养合作联盟，推动人工智能全面革新作物科学研究与应用模式;江南大学正式发布全球首个食品学科专用大模型——FoodSeek(食问)，标志着人工智能技术与食品科学的深度融合迈入全新阶段。

袁靖宇认为，要真正培养适应人工智能科学的科研人才，还需要在导师制度、实验室组织及资源配置上进行深层次的制度创新。其中，就要突破传统单一导师的知识边界，从“师徒制”向“双导师制”转变。

在传统模式下，导师的知识边界往往决定了学生的认知范围，而单一导师难以同时精通专业领域前沿与人工智能技术。对此，袁靖宇指出，除了过往学术与产业结合的双导师模式，一种新型“双导师制”正成为全球顶尖项目的标配。他以范德堡大学AI学者项目为例，其中规定每位学者都必须由两位导师联合指导：一位是深耕于基础科学或应用领域的“领域导师”，另一位则是专注于人工智能方法论的“AI导师”。

“这样能确保研究既拥有前沿的技术路线，又根植于重大的科学问题，避免沦为单纯的技术炫技或因技术瓶颈而停滞。”袁靖宇建议，在已有“双导师制”总体框架下，可重点鼓励组建“领域专家+AI专家”型双导师团队，培养既懂领域语言又懂AI语言的颠覆性创新人才，为中国在新一轮科技革命和产业变革中奠定坚实的人才基础。