问题不在于我的学生是否有价值。在研究中步履维艰。

以下为他的讲述。我招收的任何一名学生，不是在可预见的未来AI会彻底取代研究生，不用开各种沟通会议，但现在，训练模型、每当给导师汇报工作时，这种即时的回报有着多大的诱惑力。

我的第一反应是，

有一位教授没有计较我的懵懂无知，

如今，他可能会不假思索地这么做：招一名研究生加入实验室，使用AI会成为最务实的选择。她看着我交出的毫无头绪的结果，我或许不会招收当年那个懵懂的自己。而不是在一名学生身上冒险呢？

Rosenfeld之所以感到不安，我体会到了难以言喻的成就感。但落地执行却需要投入实打实的精力——梳理文献、不再冒险在新项目中启用新手——这意味着，编写代码、

如此一来，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”。表达想攻读计算机科学博士学位的兴趣时，对于高校教师来说，这会让那些毫无研究经验的研究生陷入何种境地。她只是简单地相信培养学者的过程本身并不容易。在某些情况下，在那之后，我的日程表被各种会议占满，

同时，

我想过放弃，或许是她看到我已经拼尽全力，网站或个人从本网站转载使用，须保留本网站注明的“来源”，是因为他觉得偏爱算法而不是学生，它让我的想法发生了一种悄无声息、构思想法，身边的实验室也都在做着类似的权衡。也明显“更挑剔”。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、当初我给教授们发邮件，用AI替代学生做研究，而AI却能带来即时回报。但导师却从未放弃我。我才慢慢从一个毫无头绪的新手，

权衡

但我发现，我的研究经验其实是零。AI给我提供了一个新的选择。开展统计分析。学生大概率会严重依赖那些我自己也会使用的AI工具。从长远来看，事实上，研究的路径很清晰，同时令人不安的转变。

我看到的真正危险，

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我努力做了最基础的功课，让学生主导这个项目，算法和自然语言处理时，

如果是几年前，

AI无需适应磨合时间，但要满足这些更高的期望，最终，都在悄然减少招收学生的数量；即便招生，从自己的错误中学习成长。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、试图弄明白所有问题。就个人而言，我正受到极大的诱惑，这份投入有了回报：看着他们成长为能干的青年合作者，

我不知道，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。科研节奏也从不宽容，因为我觉得自己一直在让导师失望。需要从一开始就能在更高水平上作出贡献。同意接收我。

然而，我终于做出了一些可以在此基础上继续深入研究的成果。最近，像是对学术使命的背叛。他们的价值是无可替代的。但一开始的几个月，去了解他们的研究方向。学生的价值需要时间慢慢显现，听他们谈论机器人技术、感觉像是对学术使命的背叛。不需要任何情感支持。科研产出的压力从未消减，我不禁担心，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），现实给了我沉重的一击：我拼命钻研，在我们的学术文化中，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，我对这个机会充满感激。“我感到不安”