本期是闲聊AI如何改变了我们的科研和教学日常。

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00:00 开场介绍，本期主题：AI对科研和教学的影响
00:44 AI使用经历：从ChatGPT写邮件、查资料，到用Claude Code大幅提升coding效率；用AI协助审阅申请材料；用Gemini作为"回音壁"辅助科研思路，通过多轮对话理顺研究方向、设计图表；用AI辅助教学设计（如30人课堂的分组讨论方案）；AI让罗永浩的TNT工作站梦想照进现实——现在每天打开电脑就是对着屏幕说话
09:00 AI对科研的影响：AI是加速器，降低了进入新领域的心理启动成本，让研究者可以用10-20分钟判断一个idea是否可行
11:00 AI对交叉学科学者的特殊价值：提供"错误但有用的初步印象"，帮助快速入门，再通过真人专家校准
12:00 AI的核心局限：它会夸大或缩小某件事的重要程度，只有领域专家才能识别出这种失真
14:00 AI能否提出有价值的研究问题？讨论研究选题的本质是"排列组合"，AI提方向的能力与局限
16:00 CoEvolution概念：AI与人类共同进化，打通个体与人类整体知识网络之间的信息屏障，而非单纯替代
18:00 AI的"狗腿子"问题：默认迎合用户，需要主动引导才能获得批判性反馈
21:00 AI能否独立提出创新性研究问题？以阿西莫格鲁为例——真正天马行空的创意，连本人都说不清楚来源
23:00 人类不可替代的核心：价值判断——什么是好的生活、什么是对的事情，AI还没有能力替我们回答
25:00 AI时代的人才培养与教学：博士资格考试是否要禁止使用网络？AI时代如何重新设计培养政策
27:00 学生使用AI的关键原则：先自己把一件事做过一遍，再用AI替代——否则无法判断输出是否正确，也无法从中学到任何东西
29:00 对上述原则的反驳：如果AI的逆商和学习速度都超过学生，培养这种能力还有意义吗？
31:00 研究者的"软技能"：逆商、坚持、完整走一遍项目的经历——这些是不可绕过的成长
33:00 本科教学如何改变：从"禁止使用AI"到引导学生"聪明地使用AI"，培养判断AI输出可信度的能力
36:00 研究生培养的重点：taste的形成，导师的角色是帮助学生校准方向、深化思考
38:00 考核方式的演变趋势：从笔试走向口语化、poster展示，以及大班教学面临的挑战
39:05 【广告】NUS（新加坡国立大学）环境与可持续发展硕士项目招生
40:00 硬性概念的必要性：费曼的鸟的故事——只知道名词不等于理解概念，基础认知依然不可替代
43:00 Group presentation的利与弊：有效考核vs搭便车问题
46:00 AI时代的写作问题：学术写作的核心是什么？
47:00 日常邮件的AI化与学术邮件的边界
48:00 AI替代的边界：替代你"不想做的事"可以，但不希望它替代自己享受写作的部分
49:00 用bullet points与AI协作的高效写作方法：先逼自己把每段的内容点想清楚，再让AI帮你成文；AI真正省的是谴辞造句和格式整理
51:00 AI写作的本质：核心内容、判断力和sharp的观点必须来自作者本人，否则AI只能给出泛泛的输出
52:00 AI审稿问题：分享各自近期审稿经历与AI的介入情况
54:00 AI会改变我们的学术taste和评价体系吗？当所有人都在被AI评价，我们的标准是否会向AI的"均值"靠拢？
56:00 审稿生态的结构性危机：reviewer越来越难找，邀请12个人可能只有1-2个回复；当不成熟的审稿人借助AI做判断时的隐患
59:00 未来展望：每人都有自己的AI agent，按照个人标准辅助判断；AI可以保底，但上限仍需人工把控

本期剪辑：觉狐

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