编者按
在AI深度嵌入普通人生活逾一年之际，国产大模型密集发布，智能技术以前所未有的速度渗透进日常工作和生活。从辅助思考到参与决策，人们似乎已习惯于在键盘敲击间，自如调用功能各异的AI工具。
但一系列真实挑战也随之浮现：AI会“虚构”事实，也会“迎合”用户，导致认知甚至行动偏差；法庭上，AI生成的答辩状可能掺杂虚假法条和编造的司法判例；学术领域，智能撰写与润色屡屡触发原创危机；AI心理咨询的对话框里，机械干预消解了人类的真实情绪，引发了更深层次的心灵危机……
在人和AI在探索共生边界时，不信任与不确信的裂痕在蔓延；但另一面，亦有人欣然沉于AI编织的情感图景——与AI相恋，拥抱它带来的幻觉与温柔。
真与假、虚拟与现实、原创与复制的边界，在人与AI深度共生的这一年，被不断消融、反复重塑。
当最初的兴奋和好奇淡去，取而代之的是更多的担忧和警醒。正如人们所言，“或许最可怕的，并不是人工智能越来越像人，而是人越来越像机器”。
在“人与AI的边界”系列报道中，我们选取AI进入法律、学术、人类情感世界等多个维度，观察人类和AI的共生边界如何动态变化，并探讨在智能浪潮继续席卷之下，我们该如何守护思考的尊严，留存那些属于人本身的不可替代的边界。
Deepseek、文心一言、Kimi、ChatGPT……这些AI的名字，并肩出现在一篇学术论文的作者栏第一行。它们的后面，才跟着人类研究者——华东师范大学副教授徐韵和她的同事。
这不是科幻场景，而是一次真实的征文投稿署名。
2025年10月的一个周二下午，华东师范大学（以下简称“华东师大”）官方微信号发布了一则“AI驱动教育研究论文写作”的征文公告，其中最具颠覆性的一条规则是：论文的第一作者必须是AI，人类只能作为共同作者或通讯作者。
微信评论区很快炸了锅：“目的何在，难以理解”“我的毕业论文第一作者可以是AI 吗？”“如何判断AI确为第一作者？如何保证AI作品的知识产权正当性？AI的能力与人类研究者相比谁强谁弱，审稿意见听谁的”……
更激烈的反应来自学术圈内部。支持者盛赞这场活动“打响学术起义第一枪”，反对者则称，华东师大作为高等学府，所做的事情是“让人类跪倒在人工智能面前”。
华东师大智能教育实验室主任张治坦言，开启这场征文，内部也曾历经多轮争论。但现实是，当前硕博论文的AI渗透率已超60%，与其让AI在灰色地带无序使用，不如主动搭建一个实验场，在可控的环境下探索人机协作的边界。这不是在鼓励取巧，而是在为即将到来的变革，提前寻找答案。
2025年11月8日，第十一届全国教育实证研究论坛上，张治（右起第三位）在“教育科学研究中AI的工具性与人的主体性”圆桌论坛上发言。王倩 摄
开始一场社会实验
浪潮已至，无论人类报以何种态度，AI时代已然到来。AI深度介入科研流程后，大学教育是其产生影响的重要环节。
学生遇到问题第一反应是问AI。从课堂作业、PPT到知识点理解、论文文献综述，高校学生早已从查阅资料、啃读文献、苦思冥想，转为和AI一起学习工作。
“你倡导的，大家已经不遵守，默默地对抗，用各种方法作弊。我们不能装作看不见，像鸵鸟一样把头扎进沙子里。必须建立新的规范。”张治说，当前硕博论文的AI渗透率已超60%，与其让AI在灰色地带无序使用，不如主动探索规范边界。
随着2025年国产大模型普及，高校教师们更明显地感到了AI的“侵入”。不论是课程论文还是毕业论文，使用AI几乎成了学校里公开的秘密。
前不久，湖北青年教师黄骏在社交媒体账号上宣布，取消自己开设的论文写作公选课。原因是在他详细提出文献综述规范后，提交的五六十篇作业里，有一半以上用AI直接生成，且破绽明显：生成虚假参考文献、引用20世纪生僻英文著作……
“用AI生成可能只需要两秒钟，我看他们作业还得花几分钟。”黄骏面对这些作业越看越气愤。
黄骏的帖子引起讨论，一条评论让他印象颇深：“迂腐，给你扔到工业革命时期，还不让人用蒸汽机车？”但在黄骏看来，对方在偷换概念：“电力取代蒸汽机，是工业生产，写论文怎能等同于工业生产？”
面对学生论文，张治也感到苦恼，“我觉得不像人工书写，问他是不是AI帮忙写的，他说是自己写的，查重也合规。你很难证明，他不是亲自完成的。”
“AI的诱惑力，别说硕士生或者博士生，教授也难以抵挡。人工智能用于科研，已经形成暗流涌动的局面。无论大家是否承认，都在用。”华东师大的这次征文活动，被张治总结为教育学者的“一场社会实验”，旨在回应哲学与社会科学领域学术写作AI渗透率越来越高的现实问题。
实验的灵感来自大洋彼岸。去年夏天，斯坦福大学的“科学AI智能体开放会议”，是全球首个明确要求AI为第一作者的学术会议。
华东师大终身教授、教育学部主任袁振国看到这个消息，召集张治在内的同事们一起讨论：既然“AI for science（AI赋能科学）”的实验有了，是否可以办一次“AI for socialscience（AI赋能社会科学）”的论文写作探索？
最初，团队里的肖敏博士是内部头号反对者，“用AI撰写论文，这几个字就让人感觉在冲击学术伦理。”但在仔细查看斯坦福的活动设计后，肖敏被说服了，“他们也是希望在相对安全的环境中，充分去实践和探讨AI的使用”。
元股证券:yy6699.vip这场征文活动由华东师大教育学部、华东师大上海智能教育研究院、教育部哲学社会科学实验室华东师大智能教育实验室联合发起。在征文活动中，并非让人类完全退场，而是构建了一套人机协作模式：人类既是学术任务的发起人与AI工具的选择者，也是最终的价值判断与作品集成者。张治认为，这四重角色意味着人类并没有缺席这场科研活动。
根据比赛要求，参赛者需提交两份核心材料：论文本身需明确标注AI生成内容的位置与占比；《人工智能生成内容说明表》则要详细记录工具选择、指令设计、人工修正等全过程。
“AI作为第一作者”的要求在学界引起的震动，超出了张治的预料。有学者担心，人类若沿用这种方式会导致缺席未来的社会科学研究。一位校外的知识产权法教授直接致电华东师大的校领导，表达疑问：“AI连法律主体都不是，何来著作权？”
在第三届中国科技伦理论坛上，袁振国与复旦大学哲学院教授王国豫围绕人工智能伦理教育展开对谈。谈及“AI作为第一作者”的征文要求时，袁振国说，“我们聚焦未来教育研究，想探索AI作为主笔到底能在思想上如何创新，是否能提出‘人无我有’的观点。我们更关心：在整个过程中人机如何协同？创造的本质是什么？谁来判断创造的价值？谁来承担伦理的责任？”
“有争议，恰恰说明这件事做对了。”作为活动的主要发起人，袁振国在内部研讨会上多次肯定比赛的探索意义。活动的组织者张治也认同这种价值：“中国从不缺少征文活动，但华东师大此次实验的核心，始终在于‘AI作为第一作者’这一身份设定。”评选标准也聚焦于“AI是否写得更好”。
评审采用了新方式：AI初审，专家复审。AI负责核查生成内容标识合规性，并从科学性、创新性等维度打分；人类专家则在不看AI分数、“盲评”前提下，聚焦研究的理论意义、人工校验完备性与技术应用适切性。
与国内不少人文社科学术期刊采用的AI检测不同，肖敏团队试图通过多智能体搭建的论文智能评审系统来评估论文的规范与创新性。张治做了一个比喻，这类似于让AI给艺术体操打分，“作为AI技术研究者，大家都在期待AI到底能不能写，而能不能评又是一个巨大的挑战，我们在挑战大模型本身对于标准的理解，希望AI本身具有价值判断。”
征文截止时间前，共有800多篇论文投递而来。
工具、师徒或是学术伙伴
参赛选手中，不乏资深的高校老师。看到“必须以AI作为第一作者”的征文启事时，华东师大教育学部副教授董辉觉得眼前一亮。
正是这条特殊要求，让他和研究生孙铭阳决定“撒开手试试”。他们提交的论文题为《人工智能时代学校组织变革的再审视：基于技术史的视角》。
在尝试和AI一起写论文前，董辉对这个需要宏观历史视角和想象力的议题迟迟没有动笔。这是他萦绕心头已久的议题：在技术的浪潮、尤其是当下人工智能的冲击下，形成于工业时代的学校组织形态，真的会迎来颠覆性变革吗？
“我们想体验一下，深度跟模型和工具结合，做一个教育学领域里感兴趣的话题，会是什么样。”董辉说。
学者董辉（右）讲述论文创作过程。 王倩 摄
多位作者提到，整个论文创作过程是密集的“多轮交互”。一个问题抛给AI，最初的回答往往只是一个粗糙的雏形。“当人类参与其中多次打磨之后，最后的成果，是你怎么简单问AI都答不出来的东西。”孙铭阳说。
更熟练的参赛者会将任务逐层拆解，从大纲到每一小节，甚至具体观点，一步步与AI推敲。
董辉认为，这区别于仅将AI视为文字润色的“工具”，而是将其定位为“合作者”。这种合作带来显而易见的效率提升。“他很快能做出一个demo（样稿）呈现在面前，哪怕是个‘靶子’，也让我们知道下一步怎么改。”
不过，效率的背面是深度的损耗。他们发现，即便是喂给AI的文献，AI的理解也时常出现偏差。“它读不准，”董辉坦言，“我们非常熟悉那本书，看到它写的东西，感觉它呈现得跟我们理解得不一样。就像一颗卫星，去地球外面转了几圈，说地球是这个样子，但它从来没有着陆过。我们更想知道落地后的土壤样本。”
为保证质量，他们不得不采取“精读与泛读结合”的模式：先由人“吃透”核心文献，再带着AI细化。这个环节消耗时间，却似乎难以绕过。董辉感慨，要期待高质量的产出，这种精细的“喂养”与互动，目前看来无法替代。
另一位参赛者、华东师大教育学部副教授徐韵则从她的研究中，体会到另一种协作关系。
徐韵论文的主要研究方向是大语言模型评测。她选择了7至8个国内外比较主流的大语言模型和教育垂类的AI模型，构建出一套评价体系，“让这些大模型去做不同的音乐教学设计，把这些呈现方案再进行评测”。
这篇论文中，大模型深度参与了研究的各个环节，尤其在评价指标框架的构建阶段。在传统研究中，指标框架的构建与修订通常采用德尔菲法，需要研究者组织多位专家进行多轮背对背的意见征询，这一过程往往耗时耗力。而通过引入AI，徐韵的研究实现了对框架的快速预测与迭代反馈。
徐韵觉得，在深度协作过程中，人与AI之间的关系，既近似于“甲乙方”，也类似“师徒”：大模型凭借其海量知识储备，快速生成多种方案，如同提供服务的“乙方”，人类专家则扮演“甲方”角色；同时，大牛证券，大牛证券配资，香港大牛证券公司人类的专业判断与经验也影响大模型的输出，对方案进行层层审阅与修正，这种“指导—反馈—调整”的循环，体现出“师徒”般的互动。
如果说老师们的尝试更像有计划的“课题合作”，那么学生们对AI的使用则更为日常与熟练。
“用AI辅助研究是大势所趋。”华东师范大学博士生张思梦说。完成参赛论文初稿，她只花了不到一周的时间。“过去这种体量的数据处理和代码调试，可能需要一个月。”张思梦说。
更年轻的参与者则展现了更极致的效率。华东师大物理师范专业大四学生张琪和陆欣桐，搭建核心框架仅用了一两个小时。
00后张琪在大学的学习经历伴随着AI技术的飞速迭代。大一时，她曾在参加的创新大赛中接触过内测版本的AI，早已习惯与AI对话。“需要让AI扮演一个角色，同时告诉它你最具体的要求。”张琪说。
这种协作并非毫无障碍。张琪发现，即使在详细指令下，AI生成的问卷内容仍需人工调整。AI设计问题时，可能难以预先考虑到现实填写场景的复杂性。比如，“受访人回答问卷的内容容易受环境影响，有可能出现乱答的情况，这就需要人来仔细判断问卷内容的有效性”，确保问卷最终能收集到有效数据。
但她同时感到，与三四年前相比，如今AI的“幻觉”（编造信息）问题已大大减轻，引用的数据、文献大部分也更可靠。时间得以进一步缩短。
爆炸性创新时刻到来了吗
作为主办方，华东师大的教育学者们对人与AI协同抱有许多期待，最关心的议题是：能否催生出“爆炸性创新”？
董辉觉得，或许还为时过早。一个多月的创作时间，仍显仓促。更深度的创新，可能需要更长时间的“融合碰撞”，甚至需要跨学科背景的加入。“我们都是教育学领域的，让他跟我们同频了，也意味着他很难带给我们特别新奇的东西。”董辉说。
在和AI一起创作论文时，他最初的尝试是对AI思路的试探。“我们开始会问，关于未来学校的组织变革，你有什么看法？”董辉发现，AI给出的回答宽泛而熟悉，大部分是来自网络上大众媒介信息的堆砌，并无太多新意。
这让董辉意识到，人类学者的优势在于教育领域的学术积淀，而AI的优势在于海量信息与快速处理。
合作，意味着要将AI“拉入”自己的学术频道。他们开始给AI“喂资料”，一本关于过去百年技术与学校组织变革的专著被直接上传。“AI像一个新招来的、很厉害的大一学生，”董辉说，“但我们要共同关心一个话题，就需要让它和我们一起学习。”
输入改变了输出。AI开始依据新的资料和框架，生成更具历史纵深感的“文献综述”，甚至出现一些令人惊喜的思维火花。
在与AI反复对话和调试中，董辉引入了一个历史学家关于“集约型技术”与“延展型技术”的分析框架，试图跳出教育与技术的固有讨论。AI迅速生成了一张概念关系图。“虽然画得不怎么样，但它能很快把模糊的想法结构化、逻辑化地呈现出来，这是它的优势。”董辉感到，这带来了视角上的新意。
但新的问题也逐渐浮现。“我们发现AI也有思维定势，”董辉说，“它带着一种商业产品思维，始终站在支持用户的角度，甚至会用自己的逻辑优势去‘生拉硬扯’，迎合你的方向。”
这种“安慰剂效应”在学术中是危险的，董辉和孙铭阳尝试在指令中嵌入批判性要求：“你要验证一下，我们的思路在你的知识范围内是否站得住脚？”AI会有一些反馈，但那种属于人类的、灵动的批判性思维，AI仍难以复制。
最终，论文并未给出“AI能否变革学校”的确定性结论，而是指向一种开放性的探讨。在董辉看来，这本身也是一种诚实。“我们只知道不想要什么，但具体想要什么，也是在过程中慢慢清晰的。”
徐韵也有类似的体验。通过这次研究，她能够确认的是，不同大模型的水平差异很大，优势也各不相同。在与智能教育研究院合作推进大模型研发时，徐韵发现，“中小学一线教学中，很多老师已经在使用AI了”，使用大模型最普遍的场景，是教学设计的辅助与生成。
“作为艺术教育工作者，我对AI在艺术教育研究领域的能力边界产生了好奇。”徐韵说，“这是我们论文一个重要出发点，在这样的基础上，我们可以给老师们提供一些使用AI的优化建议。”
图片为AI生成。
不同于董辉、徐韵两位老师的创作经历，在和AI信息“对齐”时，张思梦并不执着于改造某个模型的局限性。她认为，不同大模型各具长处，科研者可以根据需求动态构建最优的模型组合。
这种工具思维源于她的专业背景。本科毕业于统计学专业的张思梦对AI不抱有创造性的期待。她认为，当前的生成式人工智能是基于庞大的语料库训练出来的概率模型，擅长延展已知模式，无法替代人类对教育现实的价值关切、因果追问，以及“社会学的想象力”。
在她看来，教育的核心不应是机械筛选，不是像追求算法效率一样去优化人，而在于提供“丰富的、充满关怀的交互环节”，并为可能的失控保留空间。深刻体会并尊重这种复杂性，这才是人类研究者不可被替代的价值。
参与这次实验后，董辉对未来的学术训练有了新的思考。他认为，AI无法替代人的专业积淀，学科的思维框架与专业视角是弥补模型过于泛化的短板的关键，“这需要时间，无法速成”。
董辉和孙铭阳的参赛经历像一次对未来的谨慎探路。AI的边界在协作中逐渐展露，人的困惑与AI的局限同样清晰。但董辉确信：“如果不用，可能始终没办法真正理解它。未来的研究方向，一定会有人工智能的深度参与。”
就像外骨骼帮助人类攀登高峰，AI正成为学术探索的新装备。评价体系与社会观念或许将随之改变。董辉说：“关键在于，想清楚我们共同攀登科学高峰的根本目的是什么。”
悬而未决的边界
当实验从思想碰撞进入成果评估阶段，更实际的挑战无法回避。
“如果这次征文中，有的论文专家看后认为文章质量很高，可以在核心期刊上发表，我们应该如何培养人才？是否要默许使用AI？是限制使用比例，还是在文尾注明？”张治的疑问，指向了当下学术评价中日益凸显的难题——人机协作的边界究竟在哪里？
作为学术期刊编辑，夏波的日常就在处理这些“边界问题”。他所在的杂志主要接收高校硕博生投稿。实践中，夏波有自己的处理标准：若AI检测显示60%-70%高疑似率，可能直接退稿，若在20%-30%区间，但观点确有价值，他会将检测报告发给作者，要求修订。
但AI检测本身并不可靠。“纯人工写的也可能被误判。”夏波遇到过一些荒诞的情况：一篇初查显示30%AI疑似率的投稿论文，经编辑规范语法后，AI率不降反升。
显然，AI检测只能作为参考，最终还得靠人工判断内容质地。“现实中，纯粹的AI生成稿极少，大多是人机混合产物，这让判断变得更加困难。”夏波觉得，AI仍在快速发展，目前几乎无法制定统一的应对规范。
去年，夏波收到一篇印象深刻的投稿，观点独到、文字清爽，“太完美无瑕了，有点反直觉。”夏波不放心，用了AI检测工具，结果显示AI率100%。他拨通作者电话，作者否认使用AI润色，只说有一些内容与AI做了多轮对话，他把这些对话内容写进了文章。
“我猜测他用AI润色了原始文本，导致整个文本特别规整。但从观点内容来看，确实是人去做了研究后的原创观点，很有质量。”最终，这篇文章还是发表了。
夏波记得全国首例“AI文生图”被判享有著作权的司法案例。在他看来，如果核心观点是人的独创，即便文本经由AI深度润色，其价值也应被认可。
“底线是反对‘偷懒地使用’。”夏波强调。
一位反感检查论文AI相似度的教授曾在讨论华东师大征文活动的文章下留言，“只要文章质量高，AI相似度为100%也根本无妨！变革一定要大胆而彻底！”
“我们对于技术应用始终还是有瞻前顾后的感觉，想探索又感觉有各种禁忌。”董辉觉得这次征文活动，正是一次安全且正当的练习。传统上，作品的原创性常与作者投入的时间和精力挂钩，体现个人的“想法”；但在人机融合的时代，时间和精力可由机器分担，评价重心应转向如何将想法系统化论证、展示的 “知识能力”。
那么，AI能当第一作者吗？
“联合作者肯定没问题！”徐韵回答干脆。这次完成论文的过程中，她体会到一种教学相长的感觉，“有了这种感受之后，人的危机感反而慢慢没有了。”
“严格来说，这次提交的论文，AI还够不上第一作者。AI第一作者，我觉得更应该强调它作为一个原创idea的第一作者。”在董辉和孙铭阳的论文写作过程中，依然是人类带着AI“跑”。
但董辉也意识到，AI的局限可能也跟人的局限有关。“目前人机协同的时间和深度还远远不够。我们还在努力让机器跟我们‘同频’，这样能够产生出来那种突破性结果的可能性就会降低。是否应该给师生更多时间和空间，去开展更深度的协同练习？”
1月9日，肖敏博士（左一）对参加征文的作者进行访谈。 从左至右依次为肖敏、张琪、陆欣桐。 王倩 摄
在访谈征文作者的过程中，给自己设置了“无AI 时间”的肖敏发现，年轻学生能毫无包袱地将AI视为“伙伴”而非威胁。他们更注重如何有效“调教”AI完成任务。
完成教学设计等作业时，师范生张琪常借用AI生成文本。这节省了大量时间，也导致书写教案的技能退化，不过她并没有太多负担，“从情感上和责任上，我觉得作为一个好老师该亲手写，但是实际上没有人写。大家还是会选择捷径。”
张琪把运用AI节省的时间用于运动。“我觉得人最本身的、关于身体的能力是不可替代的”。
在张治看来，这场实验的终极意义，远超“署名之争”，而指向未来人才的核心素养，“人类的竞争优势不在执行力，而在创造力、连接能力和对事物的深度理解，最终的问题，将要抛给教育。”
旧有评价体系已被打破，新的秩序正在建立。2026年初，征文大赛即将角逐出名次，尽管最初所期待的“爆炸性成果”尚未出现，但另一种“爆炸”或许正在发生。
实验结束了，新的问题才刚开始萌发。
（实习生于金卉对本文亦有贡献）突破买入技巧
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