难民: 从论文工厂到学术难民,被AI揭开的学术伤疤

在近年高学历泛滥的社会趋势下，“博士退学潮”这一逆流正反映了学术体制内的个体困境。打开小红书，在搜索框内输入“博士退学”四个字，映入眼帘是数不尽的“退学博士”的经验分享。这些寒窗十数载，凭着智力、运气和热爱走到今天文科博士，为何到最后却纷纷放弃了学术理想？稀少的研究经费、学术体制的边缘化和发表指标的压力或许都可以渐渐消磨掉追求思想的初心，而或许最令人心寒的是为了发表而迎合、谄媚主流话语，丧失了学术的自主和思想的纯粹，同时又因学术范式的规训而麻木了文科研究对于人本位的关注，使人文社科研究不再带来感动。

在实证主义主导的学术体系下，大学有了自己的生产流水线，学术场变成了功利场，范式的高塔隔绝着普通人的经验——人文社科与”人“逐渐割席。

AI冲击之后

那么，在学术生产高度模式化的今天，如chatGPT，Claude，DeepSeek等AI工具不断迭代更新，是否加剧了这一人文社科的内部困境，抑或是产生了新的问题？

《爱与死》剧照

相信使用过AI辅助学术生产的读者已经有所体会，AI不仅可以用来设计研究计划、完善量化模型，更能够通过使用者的想法拓展成更加系统完整的理论框架，写出符合学术要求的完整论文。尽管有时胡编乱造、逻辑混乱，但如果用户指令得当，较成熟的AI模型（如chatGPT o1）生产的论文可以相当于一个成熟的硕士研究生甚至博士生水平。

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正如许多人所讨论的那样，在AI诞生之后，最重要的能力或许就是“问出正确的问题”。然而，当今文科的困境就在于无法问出“正确的问题”，甚至于无法问出恰当的问题。

或许我们可以提问AI美国大选的结果预测，又或者要求推理出一个实证模型的结论，但这样的提问是有路径可循的，不需要过多思考——这样的提问并不建立在人类经验和社会的洞察之上，不是由对现象的层层辨析和拆解所作出的最根本、最关键的质疑与批判。其实只要给出足够多的材料，AI可以自动推理延伸出潜在问题的答案。

当然了，大选民调分析这样的问题尚且具有重要的现实意义，而其他时候，为了提出”独特“的idea，从而获得更多的论文发表和学术名誉，一些问题甚至只是“为提而提”—--看似足够”创新“，实际上却仍然局限在问题土壤原有的框架内，既没有建立新的思想体系、又不具备任何现实意义。这一研究方式虽然看似无法被AI取代，却从自身就难以立足。

这一现象下，一部分当代理论研究泛滥着有名无实的学术黑话，实则怎么也突破不了传统认识论、本体论的几个基本框架。而这一现象，甚至是学院派当代艺术所最为推崇的—在伦敦的几所着名当代艺术院校中，许多“先锋”艺术脱离了繁杂的理论堆砌几乎无法自我显现，使艺术丧失了自主权和独立性，仅仅成为了语词的附庸（如若此，艺术的价值又如何区别于文学、哲学而自足呢？）。毋用说这些顶尖艺术院校一边合理化自身的极端资本市场逻辑（其资本化和市场化远甚于一般学术机构），一边担当起左翼思想阵营对于资本社会的批判—--批判得还很差劲。更讽刺的是，在小红书上有不少英美顶尖艺术院校的学生做起了这些理论术语的科普，形成了一种高度商品化的思想消费景观。

因此，在实证的、量化的当代文科研究中，即使是提问本身也更多只是模式化的产物，可以被AI复制粘贴甚至举一反三。“问题意识”作为探究社会问题的出发点，尚且可以轻易被AI掌握，更不要提有着既定逻辑和规范的文科研究本身了。在这种情况下，文科研究者们对于被AI取代的普遍焦虑，是十分有理有据的真实情感。

那么这一危机该如何消解呢？文科当真失去了自有的价值，无法免于沉沦，直到被AI真正取代吗？答案或许在于文科对于本真性的个体经验的彻底回归。