一次偶遇

上礼拜在食堂，我见到了同事口中，今年他招的一个"怪人"研究生，大家都叫他“技术刘”。我请他吃了饭，小伙子很客气，一口一个钟老师，给我讲了很多现在AI领域，对学者圈子产生的影响。

他给我说起最近发现的一个网站——**深度AI学术**，他说我之前没怎么接触过学术产品，不如先拿这个试试手。他的眼光非常独到，用了十来分钟专门分析了下目前百度学术、谷歌学术这些传统文献检索网站，接下来必须要向这些小作坊学习的地方。他拿电脑给我演示了下怎么用，由于之前实在没接触过这类东西，加上被他演示的效果惊艳到了，我回去之后立马试了下。

AI赋能学术

关于这个网站的功能和实际的使用体验，我先放到后面再说。

最近两年，"AI赋能学术"的概念，在科研圈子里越来越火了，火到让人有点"麻痹"。客观来讲，AI确实把我们的工作彻底大变样，但你要说AI究竟在科研圈子怎么落地，就我的观察而言，**只有少部分人真正把它用明白了**。

所以要说忙，我最近觉得大家以前都在瞎忙，因为有些工作，其实干的非常没门道，学生讨厌我们，我们自己也讨厌自己。现在AI的概念这么火，其实把我们这些工作了很多年的高校教师，弄得比较焦虑。

 "技术刘"

在食堂碰到的那个小伙子，他的导师，也就是我的同事，专门做语义学研究领域的。几年前，他们带的研究生经常抱怨，觉得活儿太"脏"。 

后来这个绰号叫**"技术刘"**的人被他招来了——哲学和计算机双料人才，语言学是他想拿的第二个硕士学位，他用了不到一个月的时间，彻底改变了组里的氛围。

我同事开玩笑地说：

> "我觉得我们这些老师，真得考虑下这研究还怎么做，他一个人一个礼拜，就把以前，一组人一年的活全干完了。"

把"脏活累活"变成工程问题

语义学字典里有一块工作，看起来技术门槛并不高：从大量语料中抽取词条义项、整理例句、标注语义关系、再做人工校验。难就难在规模——几十万词条，层层交叉，任何一步都极其消耗人力。过去，这基本等同于"研究生体力劳动"。

"技术刘"做的第一件事不是"更快地标注"，而是直接**把这整套流程拆成了一条可执行的程序链：

1. 清洗语料

2. 结构化切分

3. 分批调用大模型完成初步义项归纳

4. 用规则和统计方法做一致性约束

5. 最后只把最模糊、最有争议的部分留给人工

他这个"数典忘祖"的行为，一开始被我那个同事冷嘲热讽，但现在的年轻人确实不一样，他直接拿结果把这些教师爷嘴给堵上了。 

效果：近乎反直觉

整个系统跑起来之后，效果近乎反直觉——原本需要多人反复对齐、争论、修订的义项划分，机器一次性给出了高度稳定的版本。老师们第一次看到结果的时候，还以为是样本太小，后来才发现，他是**直接把"语义学字典"的脏活累活，转化成了一道工程问题**。

从那以后，组里开会的重点不再是谁多标了多少条，而变成了：

- 这个词的理论假设是否站得住

- 这套语义划分是否真的解释了语言现象

AI没有替他们"做研究"，但它把研究里最消耗人的那一部分，彻底清空了。**

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深度AI学术：选题前的"探索工具"

说回这个"深度AI学术"，这个网站和"技术刘"做的那套东西不一样。

- 如果说语言学那个工程，是**特定领域在实际确定选题之后**，要做的细致工作

- 那么"深度AI学术"这个网站，做的是一些**尚未确定选题之前**，要做的"探索工作"

核心亮点：表格化分析

这个网站做了一个很新颖的设计：搜到的论文，能用**表格化的方式，矩阵分析**。

表头可以自定义，也就是说，你想关注多篇文章在某个维度下有什么区别、共同点，那就直接用他们的功能当场制表。

这就有意思了——之前我们是查论文，查论文的目的是为了收集并分析论文。这个网站的产品负责人有点意思，他想方设法把这些步骤合并成一个，而且在操作上下了很多功夫，几乎没有什么上手难度，他们本身就没做教程和引导，**拿过来就会，傻子都会**。

"技术刘"跟我说，他猜，这个网站的作者跟他一样，在读研的时候一定被老师给"虐"过，做了一堆脏活，才会想方设法用程序去实现这种可视化分析的产品。"技术刘"的上一个硕士学位读的是哲学，他一个学计算机的孩子，到了组里，看到大家干活的方式，被惊呆了。觉得在信息化时代，竟然还在用刀耕火种的方法去处理问题。 

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老牌平台的困境

这让我想起他拿"深度AI学术"这个网站去跟老牌论文检索站做对比，发表的一些观点。他说：

> 百度学术、谷歌学术这些老牌系统，本质上**并不是"不知道该怎么做"，而是被自己过去的成功路径绑住了**。它们解决的是"我帮你把论文找出来"，而不是"我帮你把问题想清楚"。在搜索引擎时代，这是对的；但在大模型时代，这恰恰变成了最大的包袱。

他当时用了一句话总结得特别冷静——

如果一个研究生已经知道要找哪几篇论文，那这个系统对他来说，已经晚了一步。"**

真正值钱的是什么？

真正难、也真正值钱的，是**选题之前那段混沌期**：

- 方向还不清楚

- 问题还没成形

- 只知道一个模糊的兴趣范围

这个阶段，人最需要的不是"更多论文"，而是**结构感**——

- 哪些路径已经被走烂了

- 哪些变量经常被同时讨论

- 哪些理论总是成对出现

- 又有哪些研究之间彼此几乎不对话

老牌平台最大的问题

他说，老牌平台最大的问题在于，它们**只允许你"一篇一篇地看"**，却从来没打算让你"多篇一起想"。

所有比较、归纳、矩阵、对照，默认都该发生在用户的大脑里。可问题是，**大脑是最贵、也是最容易被消耗的资源**。

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深度AI学术做对了什么？

"深度AI学术"在他看来做对了一件事：

> 它没有把"理解论文"这件事神秘化，而是承认——**在选题阶段，大多数理解本来就是粗粒度的**。不需要精读，不需要完全吃透，只需要在一个结构里看清位置关系。

> 谁在回答什么问题，谁绕开了什么变量，谁和谁其实在重复劳动，这些东西，本来就适合被拉成一张表。

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工具换代了，工作方式呢？

他说到最后，甚至有点感慨：

> 如果谷歌学术接下来还只是比谁索引得全、更新得快，那迟早会变成"学术界的旧黄页"。它必须"做对点什么"——比如承认研究不是从检索开始的，而是从**探索、比较、试错**开始的。

他说完这段话的时候，语气反而很平静。那种感觉就像是：

不是在否定前人，而是在提醒——工具已经换代了，但很多人的工作方式，还停在上一个时代。