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      4、编辑评论

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      5、支持多种手机、电脑系统版本

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【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

【多人实时竞技音速手游《冠军超音速》不删档测试今日开启******

圣诞节将至，街上响起的“Merry Christmas”在寒冷的冬夜里听起来也显得格外温馨。在享受节日氛围的同时，这里要告诉大家一个好消息，多人实时竞技音速手游《冠军超音速》不删档测试将于12月19日10:00准时开启！这个冬天，让《冠军超音速》燃起音乐的热情之火吧！

《冠军超音速》官网传送门：http://twc.boltrend.com

开服礼包，登录领取

12月19日10：00《冠军超音速》准时开启不删档测试，开服前七天各位小伙伴可以领取超值开服礼包，包括5000金币、100钻石和不删档测试限定头像一枚，彰显开服玩家的尊贵身份！

偶像联动，跨界出道

作为《偶像超音速》的姊妹游戏，《冠军超音速》将会在开服活动中与传说偶像“蕾娜”进行联动，自开服起到12月28日23：59，游戏中将会开放活动赛《欢迎来到蕾娜的世界——和你在一起》活动。

根据活动点数和排名，将会有GP、MP等丰厚奖励。更有DJMAX经典歌曲《To Be With You》和限定称号作为惊喜大奖，努力在《冠军超音速》中夺得排名和积分吧！

超值曲包，琳琅满目

音速游戏当然少不了丰富的歌曲作为支撑，《冠军超音速》开服后将会上架多个不同风格、不同难度的礼包，大家可以凭自己的喜好自由选择。

其中包括古典音乐再创作的经典曲包、超高难度的的硬核区包、适合新手练习用的新手曲包和进阶曲包。总有一款适合你！

经典曲目，国区翻倍

除了需要用钻石购买的礼包外，《冠军超音速》将会上线八首永久免费的DJMAX经典歌曲。而国区更有限定的八首曲目，包括七朵组合的中国风歌曲和《赛马》等传统音乐。翻倍的快乐，翻倍的惊喜，尽在《冠军超音速》。

圣诞活动，充值翻倍

《冠军超音速》上线之际，《偶像超音速》也一样有多种福利活动。除了常规的充值活动和拼图活动，圣诞节自然也是有更多加码的福利啦。12月24日~26日，首充奖励翻倍开启，12月24日~12月25日，圣诞礼包欢乐来袭，短短两三天时间，错过可就没有了哟。

DANCE偶像，概率UP

《偶像超音速》新一期的概率UP是属于DANCE偶像们的。九尾狐妖阿狸拥有令人惧怕的妖怪和娇羞少女的两面，你能否驾驭得了这两种截然不同的风格呢？另一位概率UP的五星偶像则是身穿侦探套装的高中生偶像雪莉，她和璐璐的组合堪称是一对活宝，有了她，相信也能为你的偶像阵容增添不少活力。

参与概率UP的四星偶像则是有三位，分别是来自蛮荒之地的机器人汤米·舒尔茨、带有悲剧命运的女王多萝西和喵人族童星艾达。这期的DANCE偶像大部分都是偏可爱风，萝莉控的小伙伴们正好可以趁着首充翻倍好好充实一下自己的偶像阵容了~

这个圣诞节，《冠军超音速》不删档测试和《偶像超音速》的圣诞活动共同开启，对于喜欢音速手游的小伙伴们来说可谓双喜临门。

【数据中心芯片需求放缓怎么办？英伟达供应商：AI手机将接力******

　　来源：华尔街见闻

　　在全球数据中心投资有放缓可能性的背景下，半导体行业面临新挑战。然而，周四英伟达供应商、全球芯片测试设备“龙头”Advantest CEO指出，AI智能手机的需求被看作是行业的新增长点，有望助力行业避免陷入衰退。目前AI手机需求不大，一些分析师预计现有的AI功能或许不足以刺激消费者大规模换机。

　　在当前全球数据中心投资可能出现放缓的背景下，半导体行业正面临新的挑战。

　　然而，英伟达供应商、全球芯片测试设备龙头Advantest的首席执行官Doug Lefever12月26日表示，AI智能手机的需求有可能为半导体行业带来新的增长点，助力行业避免陷入“恶性”衰退。

　　Lefever指出，尽管大型科技公司如Meta、谷歌和微软在AI领域的投入保持强劲，但他们对数据中心的投资可能会出现放缓的迹象。这种放缓虽然不会持续太久，但由于超大规模数据中心的市场集中度较高，任何放缓都可能对半导体供应链造成重大影响。Lefever强调，尽管不愿使用“泡沫”一词，但周期性波动可能会加剧，如果下一个周期来临，可能会相当严峻。

　　尽管数据中心投资面临不确定性，Lefever对AI智能手机的前景持乐观态度。他认为，尽管AI智能手机的需求目前“有点缓慢”，但有可能在未来迅速起飞。他解释道：

“现在大家都在屏息以待，等待AI手机的杀手级应用出现。如果这类应用诞生，用户开始大规模更换手机，市场将会迎来疯狂的增长。”

　　目前AI手机需求不大

　　AI手机的竞争已经在全球范围内展开。周三，三星推出了三款搭载AI功能的新手机：S24、S24 Plus和S24 Ultra。这些手机配备了一系列AI功能，包括实时电话翻译，语音录音转录，视频搜索，照片编辑。这些新机型在美国的售价在800美元到1300美元之间。三星在AI智能手机领域进行大胆尝试，旨在重新激活智能手机市场并与苹果展开差异化竞争。

　　除三星外，谷歌也在为其Pixel系列开发本地AI技术，国内厂商如荣耀、OPPO和小米也在积极推出搭载AI技术的智能手机。根据市场研究机构Canalys的预测，AI功能将成为未来智能手机的重要卖点，今年5%的智能手机出货量将具备AI功能，到2027年将达到6.35亿部，占智能手机市场总量的45%。

　　尽管AI手机引发了业界热议，但一些分析师对AI功能能否推动大规模换机持谨慎态度。一些分析师指出，大多数智能手机已经包含了某些AI功能，三星新推出的功能可能不足以推动大规模的换机潮。

　　大信证券分析师Park Kang-ho认为，现有的AI功能或许不足以刺激消费者大规模更换手机。然而，如果AI手机能够与其他智能设备（如汽车、家电、电脑等）实现更深入的互联互通，可能会引发更广泛的IT设备需求，从而推动整体市场增长。

　　Advantest受益于半导体需求激增

　　公开资料显示，Advantest总部位于日本东京，是全球领先的半导体测试设备制造商之一，尤其在为英伟达等公司提供高端图形处理单元（GPU）测试设备方面发挥着关键作用。随着半导体技术的不断进步，对测试设备的需求也随之激增。Lefever强调，随着芯片变得越来越复杂和昂贵，市场对其服务的需求也呈爆炸式增长。

　　近年来，Advantest的表现亮眼，其股价在过去一年上涨超过80%，五年期间更是增长了约500%。这一显著涨幅反映出市场对该公司在半导体测试领域主导地位的高度认可。

　　尽管日本自1980年代以来失去了全球芯片生产的领先地位，但Advantest等日本半导体测试设备和材料制造商依然在全球半导体供应链中占据着关键地位。虽然这些公司处于相对专业化的利基市场，但它们的产品和服务对于全球半导体产业链的顺畅运转至关重要。

　　Lefever指出，现代先进芯片的生产过程中，每颗芯片需要进行多次测试，通常在从晶圆切割到成品组装的过程中，至少需要进行10到20次测试。五年前，这一数字通常仅为个位数。这一趋势凸显了芯片质量控制的日益重要性，并推动了对测试设备需求的激增。

　　此外，测试时间的延长也是推动业绩增长的重要因素。例如，英伟达最新的Blackwell产品的测试时间比上一代产品长了3到4倍。这种变化表明，芯片在设计和生产过程中变得愈加复杂，需要更长时间进行精密测试。

　　受益于半导体需求的激增，Advantest在2024财年的业绩展望也出现了大幅上调。公司预计，2024财年净利润将增长16%，达到1220亿日元（约合7.92亿美元）。Lefever表示：“我们对未来的需求充满信心，特别是在AI相关领域，随着技术的不断突破，半导体测试设备市场将继续增长。”

　　风险提示及免责条款

　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。

【《合金弹头：觉醒》体验激爽闯关、快乐解压******

如今的手游一个比一个肝，玩游戏就像打零工。游戏的各个系统就是甲方，逼着玩家不断刷刷刷。更可恨的是，想不刷都不行，停刷几天就会掉队，简直不是玩游戏而是养了一个虚拟祖宗。当玩家越来越对这种玩法感到厌恶，那么那些无需肝就能获得快乐的手游就越来越受玩家们欢迎。

将在4月18日正式上线，由SNK官方合金弹头IP授权、腾讯天美工作室群开发的《合金弹头：觉醒》就是一款不逼玩家刷刷刷的“解压”手游。《合金弹头：觉醒》轻松休闲好上手的同时，还保留了快节奏与高爽感，三五分钟来上一个紧凑局，随玩随停才是王道。

让“合金弹头”在新时代觉醒

对于了解《合金弹头》系列的玩家来说，这个系列真的是让人又爱又恨。爱的是游戏是真的好玩，虽然是传统的横版卷轴射击，但是游戏却凭借着精彩的关卡设计、既好看又实用的弹药系统、浓浓柴油朋克味儿的BOSS形象和机制、在细节上融合了极多的幽默元素，让“横版卷轴射击”这个经典的街机游戏类型散发出耀眼的光芒。再加上游戏的反战内核，让整个《合金弹头》系列既刺激好玩，回味时又能够引发思考，经典二字给到这个系列绝无半分夸大。

但恨的是，SNK将整个游戏系列雪藏，玩家们苦苦等待数年都无新作可玩，“遗憾”两个大字也无法描述老玩家们的复杂心情。不过现在终于可以期待即将上线的《合金弹头：觉醒》让这个系列散发出的新光芒了。《合金弹头：觉醒》拥有SNK官方IP授权，游戏内也没有辜负《合金弹头》系列粉丝，游戏全面还原整个系列的特色和精髓，包括我们前面说的那些《合金弹头》的特色如精彩的关卡设计、丰富的弹药系统、细节上充满了幽默元素等等，这些内容在《合金弹头：觉醒》中都得到了完美还原。

《合金弹头：觉醒》在《合金弹头》经典的美术风格与角色形象方面，都很好地保留和还原了原作，甚至在原作的基础上对很多系统进行了提升和扩展。就比如说弹药系统，在保留了经典的弹药如霰弹枪之外，游戏还新增了很多更加有趣好玩的弹药类型。如冰冻弹可以将敌人冻成冰块，除此之外还可以向水面地形射击后将水面冻成冰，而玩家操控的角色虽然“遇水即溶”，但站在冰上却能大杀四方。游戏将弹药系统跟关卡设计和地形系统结合起来，增加了更多的可能性，也增加了更多的玩法选择，同时也极大的提升游戏性和趣味性。甚至《合金弹头》系列里的一些好玩有趣的彩蛋，在《合金弹头：觉醒》中也会得到完美保留。

轻松解压玩的爽

《合金弹头：觉醒》强调原汁原味的同时，也更加强调“休闲、不肝、玩的爽”。《合金弹头》系列原作本身就没有肝的属性，毕竟还是街机游戏，一颗币最多打到通关就会结束，不会逼迫玩家各种刷，而是鼓励玩家通过不断挑战关卡提升自己的游戏水平。《合金弹头：觉醒》也继承了这样的特点，玩家在游戏中玩家不必刷刷刷才能得到乐趣和快感，更无需像其他游戏那样要么当描边大师，要么三更半夜爬格子，不肝就跟不上大部队，掉队就被其他玩家碾压。《合金弹头：觉醒》带来的是完全的休闲解压游戏体验，就是一个玩，就是一个爽。

《合金弹头：觉醒》操作门槛低，上手特容易，游戏在系列一贯以来的操作基础上稍作升华，方向、射击、跳跃和零星几个技能动作按键，就可以轻松完成所有游戏需要的操作。即便是完全没玩过《合金弹头》系列的新玩家，5分钟内也绝对能上手。此外，游戏的节奏明快，游戏体验也非常的爽快，玩家会在快节奏的射击中不断击败敌人并推进关卡，各色弹药、载具系统让玩家在游戏中杀的过瘾、战的痛快。而且每一个关卡流程并不是非常长，玩家在三五分钟之内就可以完成一关，碎片时间足够来上一局，三五分钟之内迅速获得射击的快乐。随玩随停、不逼肝是《合金弹头：觉醒》最核心的特色。

全新玩法更具挑战性

作为一款手游，《合金弹头：觉醒》会不断推出新玩法、新内容，让玩家们获得更有趣、更紧张、更刺激的射击体验。游戏上线后还有大量精彩的新玩法将会等待玩家前去挑战，如强调公平竞技、极限操作的“极限冠军赛”玩法就非常有趣，玩家需要在枪林弹雨中存活下来，击败BOSS，争当冠军。在这个玩法中，大家需要使用固定的英雄和武器，不断磨炼自己的操作，挑战极限难度。在备受欢迎的“肉鸽”（roguelike）元素加持下，可以自由搭配组合天赋，帮助通关。

《合金弹头》在街机时代里是最流行的横版射击游戏，《合金弹头：觉醒》将继承它的特色和玩法，将引领一波新的横版过关射击手游风潮。它将以轻松休闲易上手、爽快度高、随玩随停的特点反对那些逼肝游戏。4月18日《合金弹头：觉醒》将正式上线，各色活动送福利，让我们重拾游戏最单纯的快乐。

【媒体：有了“AI使用率”检测，会增加原创论文么******

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。

ChatGPT迄今已发布两周年，媒体持续关注着学术研究日益上涨的“AI”含量。最新报道显示，国内多所学校开始探索人工智能技术在学生论文中的应用边界，有高校要求学生填写人工智能使用情况说明表、有高校使用现有AIGC检测工具进行检测、有高校则针对本科生毕业论文出台了AI使用的专门规定。

目前对论文文本中AI率检测的有效工具是缺乏的，一些自称可以检测AI使用率的工具又可以被反向应用——就像传统“查重”工具同样能教作者“去重”一样，因而高校在这个问题上方法有限，实际上是把能用到的治理杠杆都集束起来而已，比如警示、自查、教师甄别、规则引导。约束手段的乏力，似乎更加重了高校尤其是文科教育者对原创性、批判性的焦虑。

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。今天学者们忧虑的、高度依赖AI生成的论文，在20年前可能是高度依赖“Control C + Control V”的论文，在10年前可能是高度依赖“降重神器”的论文，性质上没有差别。原创意识是一种珍贵的自觉，甚至是一种自信，它需要建立在对专业神圣性的深度信任之上。专业本身、专业的讲述者引发的这种信任越多，有原创意图的学生就会越多。当然，即便如此，也不会人人皆有。

教育者的另一个焦虑是，AI生成论文，严重缺乏人文主义精神和批判性，但它的高速简便却在强烈吸引着学生竞相采用。无疑如此，只是要更进一步想想，这个致命的吸引力从何而来？今天的学术评判标准，整体上都在朝向高效率、高功绩标准，所有行内人都在不断寻找，什么手段能高度压缩时间、什么办法能带来最高性价比的投入产出。否则，拿什么来跑过“非升即走”的倒计时，拿什么来达到论文、项目的订单量，拿什么来紧紧卡住年龄申请各类“基金”“人才”？

是否能找到最高产高效的方法，其结果，与其说是奖励性的，不如说是惩罚性的。也即，找到了只是过关，而找不到却是淘汰。大学生在高校中的学习，实际范围远大于专业知识，其中必定包括对这套“学术算法”的了解与识别。如果这套被习得的“学术算法”，本身就是反人文主义的，那么这个悖论也无法在更年轻一代思维里得到解决。从这个角度看，预防AI生成论文或许只是一个大问题的子命题。

从过往经验看，技术手段与技术治理手段一定会在一定时间内达到均衡，所以更精准化的AI检测工具早晚会出现。需要想一想的事情是，上述那些问题，比如缺乏原创性、批判性与人文主义，会不会随着工具的升级而消失。

来源：微信公号“光明论”

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