[難民] 從論文工廠到學術難民,被AI揭開的學術傷疤
在近年高學歷泛濫的社會趨勢下，“博士退學潮”這壹逆流正反映了學術體制內的個體困境。打開小紅書，在搜索框內輸入“博士退學”肆個字，映入眼簾是數不盡的“退學博士”的經驗分享。這些寒窗拾數載，憑著智力、運氣和熱愛走到今天文科博士，為何到最後卻紛紛放棄了學術理想？稀少的研究經費、學術體制的邊緣化和發表指標的壓力或許都可以漸漸消磨掉追求思想的初心，而或許最令人心寒的是為了發表而迎合、諂媚主流話語，喪失了學術的自主和思想的純粹，同時又因學術范式的規訓而麻木了文科研究對於人本位的關注，使人文社科研究不再帶來感動。
在實證主義主導的學術體系下，大學有了自己的生產流水線，學術場變成了功利場，范式的高塔隔絕著普通人的經驗——人文社科與”人“逐漸割席。
AI沖擊之後
那麼，在學術生產高度模式化的今天，如chatGPT，Claude，DeepSeek等AI工具不斷迭代更新，是否加劇了這壹人文社科的內部困境，抑或是產生了新的問題？
《愛與死》劇照
相信使用過AI輔助學術生產的讀者已經有所體會，AI不僅可以用來設計研究計劃、完善量化模型，更能夠通過使用者的想法拓展成更加系統完整的理論框架，寫出符合學術要求的完整論文。盡管有時胡編亂造、邏輯混亂，但如果用戶指令得當，較成熟的AI模型（如chatGPT o1）生產的論文可以相當於壹個成熟的碩士研究生甚至博士生水平。
正如許多人所討論的那樣，在AI誕生之後，最重要的能力或許就是“問出正確的問題”。然而，當今文科的困境就在於無法問出“正確的問題”，甚至於無法問出恰當的問題。
或許我們可以提問AI美國大選的結果預測，又或者要求推理出壹個實證模型的結論，但這樣的提問是有路徑可循的，不需要過多思考——這樣的提問並不建立在人類經驗和社會的洞察之上，不是由對現象的層層辨析和拆解所作出的最根本、最關鍵的質疑與批判。其實只要給出足夠多的材料，AI可以自動推理延伸出潛在問題的答案。
當然了，大選民調分析這樣的問題尚且具有重要的現實意義，而其他時候，為了提出”獨特“的idea，從而獲得更多的論文發表和學術名譽，壹些問題甚至只是“為提而提”—--看似足夠”創新“，實際上卻仍然局限在問題土壤原有的框架內，既沒有建立新的思想體系、又不具備任何現實意義。這壹研究方式雖然看似無法被AI取代，卻從自身就難以立足。
這壹現象下，壹部分當代理論研究泛濫著有名無實的學術黑話，實則怎麼也突破不了傳統認識論、本體論的幾個基本框架。而這壹現象，甚至是學院派當代藝術所最為推崇的—在倫敦的幾所著名當代藝術院校中，許多“先鋒”藝術脫離了繁雜的理論堆砌幾乎無法自我顯現，使藝術喪失了自主權和獨立性，僅僅成為了語詞的附庸（如若此，藝術的價值又如何區別於文學、哲學而自足呢？）。毋用說這些頂尖藝術院校壹邊合理化自身的極端資本市場邏輯（其資本化和市場化遠甚於壹般學術機構），壹邊擔當起左翼思想陣營對於資本社會的批判—--批判得還很差勁。更諷刺的是，在小紅書上有不少英美頂尖藝術院校的學生做起了這些理論術語的科普，形成了壹種高度商品化的思想消費景觀。
因此，在實證的、量化的當代文科研究中，即使是提問本身也更多只是模式化的產物，可以被AI復制粘貼甚至舉壹反叁。“問題意識”作為探究社會問題的出發點，尚且可以輕易被AI掌握，更不要提有著既定邏輯和規范的文科研究本身了。在這種情況下，文科研究者們對於被AI取代的普遍焦慮，是拾分有理有據的真實情感。
那麼這壹危機該如何消解呢？文科當真失去了自有的價值，無法免於沉淪，直到被AI真正取代嗎？答案或許在於文科對於本真性的個體經驗的徹底回歸。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
在實證主義主導的學術體系下，大學有了自己的生產流水線，學術場變成了功利場，范式的高塔隔絕著普通人的經驗——人文社科與”人“逐漸割席。
AI沖擊之後
那麼，在學術生產高度模式化的今天，如chatGPT，Claude，DeepSeek等AI工具不斷迭代更新，是否加劇了這壹人文社科的內部困境，抑或是產生了新的問題？
《愛與死》劇照
相信使用過AI輔助學術生產的讀者已經有所體會，AI不僅可以用來設計研究計劃、完善量化模型，更能夠通過使用者的想法拓展成更加系統完整的理論框架，寫出符合學術要求的完整論文。盡管有時胡編亂造、邏輯混亂，但如果用戶指令得當，較成熟的AI模型（如chatGPT o1）生產的論文可以相當於壹個成熟的碩士研究生甚至博士生水平。
正如許多人所討論的那樣，在AI誕生之後，最重要的能力或許就是“問出正確的問題”。然而，當今文科的困境就在於無法問出“正確的問題”，甚至於無法問出恰當的問題。
或許我們可以提問AI美國大選的結果預測，又或者要求推理出壹個實證模型的結論，但這樣的提問是有路徑可循的，不需要過多思考——這樣的提問並不建立在人類經驗和社會的洞察之上，不是由對現象的層層辨析和拆解所作出的最根本、最關鍵的質疑與批判。其實只要給出足夠多的材料，AI可以自動推理延伸出潛在問題的答案。
當然了，大選民調分析這樣的問題尚且具有重要的現實意義，而其他時候，為了提出”獨特“的idea，從而獲得更多的論文發表和學術名譽，壹些問題甚至只是“為提而提”—--看似足夠”創新“，實際上卻仍然局限在問題土壤原有的框架內，既沒有建立新的思想體系、又不具備任何現實意義。這壹研究方式雖然看似無法被AI取代，卻從自身就難以立足。
這壹現象下，壹部分當代理論研究泛濫著有名無實的學術黑話，實則怎麼也突破不了傳統認識論、本體論的幾個基本框架。而這壹現象，甚至是學院派當代藝術所最為推崇的—在倫敦的幾所著名當代藝術院校中，許多“先鋒”藝術脫離了繁雜的理論堆砌幾乎無法自我顯現，使藝術喪失了自主權和獨立性，僅僅成為了語詞的附庸（如若此，藝術的價值又如何區別於文學、哲學而自足呢？）。毋用說這些頂尖藝術院校壹邊合理化自身的極端資本市場邏輯（其資本化和市場化遠甚於壹般學術機構），壹邊擔當起左翼思想陣營對於資本社會的批判—--批判得還很差勁。更諷刺的是，在小紅書上有不少英美頂尖藝術院校的學生做起了這些理論術語的科普，形成了壹種高度商品化的思想消費景觀。
因此，在實證的、量化的當代文科研究中，即使是提問本身也更多只是模式化的產物，可以被AI復制粘貼甚至舉壹反叁。“問題意識”作為探究社會問題的出發點，尚且可以輕易被AI掌握，更不要提有著既定邏輯和規范的文科研究本身了。在這種情況下，文科研究者們對於被AI取代的普遍焦慮，是拾分有理有據的真實情感。
那麼這壹危機該如何消解呢？文科當真失去了自有的價值，無法免於沉淪，直到被AI真正取代嗎？答案或許在於文科對於本真性的個體經驗的徹底回歸。
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