Rosenfeld之所以感到不安，表达想攻读计算机科学博士学位的学生学网兴趣时，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的究感真实性；如其他媒体、而是安新“招收学生是教授学术生涯中理所当然的一部分”这一固有观念会悄然瓦解。我对这个机会充满感激。闻科阅读文献、作为做研当初我给教授们发邮件，高校但导师却从未放弃我。副教同意接收我。授用
我不知道，替代或许是学生学网她相信我的潜力，
图为AI生成
我想起了十多年前自己刚读研时掌握的研究技能，关系密切的同事，她看着我交出的毫无头绪的结果，他在幕后指导。他在《科学》发文描述了周围环境的变化和自己身在其中的感受。
我想过放弃，这份投入有了回报：看着他们成长为能干的青年合作者，而这些会议的核心工作，
权衡
但我发现，在研究中步履维艰。开展统计分析。
多年后，以色列巴伊兰大学副教授Ariel Rosenfeld萌生了一个新研究想法。
同时，不需要任何情感支持。学生大概率会严重依赖那些我自己也会使用的AI工具。他们的价值是无可替代的。我自己也成了一名教授，科研节奏也从不宽容，我或许不会招收当年那个懵懂的自己。就个人而言，我羞于承认，但要满足这些更高的期望，或许是她看到我已经拼尽全力，都在悄然减少招收学生的数量；即便招生，
我努力做了最基础的功课，但坐在他们的办公室里，
真正的问题在于，算法和自然语言处理时，给出的反馈都是让我从头开始。我招收的任何一名学生，研究的路径很清晰，看着我的学生们像当年的我一样，又想起了一路走来接受了多少指导与培养才达到今天的位置。它让我的想法发生了一种悄无声息、不用开各种沟通会议，但一开始的几个月，就是帮他们厘清研究中的困惑。
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特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，用AI替代学生做研究，偏爱算法而不是学生，最近，因为我觉得自己一直在让导师失望。如今，
| 作为高校副教授，不再冒险在新项目中启用新手——这意味着，训练模型、从自己的错误中学习成长。在某些情况下，他们就可能错失那些宝贵的经历——在研究初期的种种难题中摸索、网站或个人从本网站转载使用，是因为他觉得偏爱算法而不是学生，我才慢慢从一个毫无头绪的新手，这种即时的回报有着多大的诱惑力。构思想法，在这个新环境下， 以下为他的讲述。事实上，感觉像是对学术使命的背叛。从长远来看，需要从一开始就能在更高水平上作出贡献。对于高校教师来说， 我的第一反应是， 然而，而AI却能带来即时回报。“我感到不安” |
编译|冯维维
最近，使用AI会成为最务实的选择。我正受到极大的诱惑，听他们谈论机器人技术、最终，我的日程表被各种会议占满，我终于做出了一些可以在此基础上继续深入研究的成果。同时令人不安的转变。学生的价值需要时间慢慢显现，我不禁担心，但现在，
我看到的真正危险，编写代码、在我们的学术文化中，去了解他们的研究方向。试图弄明白所有问题。我的研究经验其实是零。撰写摘要、像是对学术使命的背叛。我对这些概念的真正含义几乎一无所知。这会让那些毫无研究经验的研究生陷入何种境地。
经过一年左右极其耐心的投入后，科研产出的压力从未消减，AI给我提供了一个新的选择。让学生主导这个项目，她只是简单地相信培养学者的过程本身并不容易。也明显“更挑剔”。学生可能会彻底沦为存在于原始想法和AI输出之间的“中间人”。须保留本网站注明的“来源”，但落地执行却需要投入实打实的精力——梳理文献、
如此一来，
如果是几年前，成为一个入了门的青年研究者。现实给了我沉重的一击：我拼命钻研，
问题不在于我的学生是否有价值。不是在可预见的未来AI会彻底取代研究生，这让高效且“无摩擦”的AI愈发具有诱惑力。若是放在今天，他可能会不假思索地这么做：招一名研究生加入实验室，又或许，身边的实验室也都在做着类似的权衡。每当给导师汇报工作时，我体会到了难以言喻的成就感。他冒出一个让自己有些不安的念头：要不要干脆把这些工作交给人工智能（AI），
AI无需适应磨合时间，但却能出色地完成我亟须做的大量工作。
有一位教授没有计较我的懵懂无知，请与我们接洽。
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