2025 年，学术圈因 AI 掀起不小波澜。先是国际顶会 ICLR 开展实验，AI 生成的论文竟通过了 Workshop 的同行评审，这意味着审稿人已没法分辨论文是 AI 生成还是研究者撰写；同年，上海交通大学提出全球首个自主进化智能科研系统 DREAM，它能独立自动完成 “提问 - 编码 - 配置 - 评判” 四大科研环节，全程不用人工干预。
而此前，AI 应用爆发后，常有学生论文被 AI 检测为 AI 生成的新闻，《科技日报》曾发文称 “能为论文打出公正分的是导师、审稿人，不是任何 AI 工具”。一边是 AI 误判人类论文，一边是 AI 深度参与科研，AI 在学术文本生成中的走向成了焦点，中山大学、东南大学、兰州大学网安学院的教师们就此分享了看法。
在 AI 使用边界上，教师们态度明确。他们大多支持科研中用大模型，觉得能借 LLM 提升写作、完善思路是好事，还把大模型比作 “计算器”，认为用其润色、翻译，能让研究者专注核心算法与实验。但也强调 AI 是双刃剑，有 “幻觉”、致能力退化、引发模型坍塌等风险，所以学生用 AI 时，得能判断结论准确性，涉及算法与实验创新等领域要谨慎。
对于创新，教师们提到全球研究成果不少，像 2024 年网安领域国际会议 NDSS 收到 694 篇投稿，录用 140 篇，还有近 100 篇论文在研讨会发表，但真正从 0 到 1 的研究少，80% 是 “修补组合式” 创新。AI 特别擅长这种创新，效率比人类团队高，比如上海交大的 DREAM 系统能自动化科研流程，有学生借助 AI，原本两三个月的算法工作几天就能完成，西湖大学的 AI 系统 DeepScientist 更是用两周完成人类三年的科研量。不过，教师们也担忧，大家都用相似 AI 工具，会出现大量同质化研究，掩盖真正的原创思想，而且 AI 目前难以实现从 0 到 1 的创新，这种突破更多依赖科学家的直觉、积累等。
在网安领域，AI 的价值和风险都很突出。它能自动化模拟攻击组合、聚合推理情报、自动生成测试用例，但也让威胁产生速度加快、钓鱼邮件模板更具迷惑性、数据投毒更易。在网安博弈中，攻击方当下更占优势，AI 降低了高级网络攻击门槛，还让自身成为新的高价值攻击目标，为网安研究增添了新维度。
中国科学院院士、南方科技大学校长薛其坤表示，高校学生要与 AI 链接，打造有 AI 本领的新人；《国务院关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》也要求加快探索 AI 驱动的新型科研范式。毕竟，学术出版共同体关注的核心是创新本身，而非创新来自 AI 还是人类。
