1 問題提出

　　科研是培養(yang) 研究生創新精神和實踐能力的重要途徑，也是研究生從(cong) 知識的接受者轉變為(wei) 創造者的必由之路。在我國研究生教育改革進程中，始終堅持“充分發揮科研在研究生培養(yang) 中的導向作用”[1]，提升研究生的學術水平和創新能力，發揮科研育人功能，激發研究生科學研究的興(xing) 趣和動力，以此提升我國人才自主培養(yang) 質量，造就具有國際競爭(zheng) 力的拔尖創新人才，加快建設教育強國、科技強國、人才強國。

　　生成式人工智能技術(Generative Artificial Intelligence，簡稱生成式AI)是指具有文本、圖片、音頻、視頻等內(nei) 容生成能力的模型及相關(guan) 技術[2]，憑借其卓越的語義(yi) 解析和生成能力，一經問世便被應用於(yu) 教育各個(ge) 領域，甚至被學者認為(wei) 是“可顛覆和重塑傳(chuan) 統教育模式和理念的技術”。對於(yu) 研究生科研活動，生成式AI帶來了前所未有的挑戰和機遇，能夠幫助研究生更有效地搜索和整理文獻，分析和處理數據，甚至生成初步的研究報告或論文。然而，這些功能是否能夠真正提高研究生的學術水平和創新能力，是否有助於(yu) 發揮科研育人作用，是否有助於(yu) 培養(yang) 拔尖創新人才?聚焦這些問題，深入探討生成式AI對研究生科研的影響，不僅(jin) 具有理論價(jia) 值，也是實踐所需。

　　因此，本研究擬在總結生成式AI機理與(yu) 科研應用場景的基礎上，研判其對研究生參與(yu) 科研工作產(chan) 生的影響，探索研究生如何積極把握新技術帶來的機遇、應對新技術帶來的挑戰，以期為(wei) 研究生教育與(yu) 先進技術耦合發展提供建議。

　　2 生成式AI工作機理與(yu) 科研應用場景

　　3 生成式AI在研究生科研中應用的優(you) 勢與(yu) 局限

　　4 生成式AI應用於(yu) 研究生科研的基本思路與(yu) 對策

　　技術是人類認識世界和改變世界的重要手段，與(yu) 教育發展的融合具有曆史必然性。在當前推進教育數字化、建設全民終身學習(xi) 的學習(xi) 型社會(hui) 、學習(xi) 型大國的背景下，生成式AI將泛在學習(xi) 轉變為(wei) 現實，加速人類知識結構的變革，對研究生教育形成重大影響。但過度的擔憂和排斥新技術並不明智，應理性對待。

　　4.1 政府層麵 構建生成式AI融入科研的生態

　　一是加大科研投入，支持大型人工智能平台建設，提供穩定可靠的算力支持，讓廣大研究生有更多獲得公平且高效使用人工智能技術進行科研的機會(hui) 。二是改革科研評價(jia) 機製，關(guan) 注原創價(jia) 值而非論文數量，原有的科研評價(jia) 體(ti) 係往往過於(yu) 注重論文的數量，而忽視了論文的質量和原創性，在智能化時代，應鼓勵研究生進行高質量和原創性的研究，通過設立專(zhuan) 項獎勵，激發研究生創新的熱情。三是完善監管體(ti) 係，建立算法審查機製。由於(yu) 技術局限，生成式AI會(hui) 帶來數據隱私、算法公平性和透明性等問題，需要建立一套完善的規範和審查機製，以確保人工智能技術的使用在合理和公平的範圍內(nei) ，並設立專(zhuan) 門的機構負責審查人工智能算法的訓練數據和過程，防止算法偏見和歧視的出現。四是出台知識產(chan) 權和倫(lun) 理規範政策，明確人工智能生成內(nei) 容的版權歸屬，以保護原創者的權益，同時出台相關(guan) 的倫(lun) 理規範，防止生成式AI被不道德或非法地使用。

　　4.2 高校層麵 規範生成式AI在科研中的應用

　　為(wei) 規範和引導學生正確使用生成式AI，高校應采取以下措施：一是加強人工智能倫(lun) 理教育，開設相關(guan) 課程，提高學生識別和規避風險的能力，並加強人文素質教育，培養(yang) 學生獨立思考能力;二是嚴(yan) 格學術規範要求，杜絕學生直接引用生成內(nei) 容而不注明來源的行為(wei) ;三是增設算法審核崗位，對生成內(nei) 容進行質量和風險評估;四是理順生成內(nei) 容的知識產(chan) 權歸屬，通過協議等方式明確學生創造成果的權益，避免糾紛。這些措施旨在引導學生規範使用人工智能技術，防範風險，保證生成內(nei) 容的質量，並保護學生的合法權益。

　　4.3 研究生層麵 遵守學術規範 審慎使用

　　研究生在使用生成式AI進行科研工作時，應提高對人工智能科學應用和倫(lun) 理規範的認知，自覺遵守數據隱私保護等相關(guan) 的法規政策;注明引用來源，承擔使用的風險;合理利用生成工具提升效率，但不能完全依賴，應堅持獨立思考，對生成內(nei) 容進行嚴(yan) 格驗證，確保研究的科學性。研究生既要發揮人工智能的輔助作用，又要保持自身的創造素養(yang) ，在遵守學術道德規範的前提下，審慎使用生成式AI，以實現科研效率與(yu) 質量、倫(lun) 理規範與(yu) 創新思維的有機統一。

　　參考文獻

　　[1] 教育部.關(guan) 於(yu) 加強研究生教育管理的若幹意見[J].中華人民共和國教育部公報,2018(10):4-8.

　　[2] 國家網信辦等七部門聯合公布(2023).生成式人工智能服務管理暫行辦法[EB/OL].https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/ 202307/content_6891752.htm.

　　[3] 張智雄,於(yu) 改紅,劉熠,等.ChatGPT對文獻情報工作的影響[J].數據分析與(yu) 知識發現,2023,7(3):36-42.

　　[4] SANCHEZ-LENGELING B, ALANASPURU-GUZIK. Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering[J]. Science, 2018(361): 360-365.

　　[5] BROWN T B, et al.Language models are few-shot learners[C]//In Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems(NIPS'20).Curran Associates Inc.,2020:1877-1901.

高丹丹　河北大學教育學院