2026年世界顶尖科学家论坛人工智能分论坛于10月30日举行。会上，一名学生提出的问题将AI议题拉回了现实课堂：当人工智能能参与实验、撰写甚至审核论文时，论文还能否体现研究能力？学生又应培养哪些能力，以产出具有长期影响力的成果？
面对越来越擅长作答的AI，多位学者正重新审视教师教什么、学生如何学。
华东师范大学软件工程学院特聘教授刘少英表示，这一变化已体现在指导学生写论文的过程中。他鼓励学生先用自身英文能力写作，再借助AI工具润色语言，从而从修改建议中学习，而非直接让AI将中文论文译成英文。然而，提出要求并不等于学生一定会照做。刘少英便尝试让学生当面朗读论文，并逐句解释写作缘由。除交出一篇语言流畅的文章外，学生还需展示对内容的理解。“我们的目标是让学生去学习，而不只是单一的输出结果。”刘少英说。
普林斯顿大学数学教授诺加·阿隆指出，教学中需通过课堂测验等方式确认学生真正掌握了知识。但对于研究生，他也不赞成完全禁止使用AI：这是一种有用的工具，学生需学会如何借助它提升研究效率，同时保持独立开展研究的能力。阿隆认为，使用AI替代自主思考充满诱惑。在数学领域，AI模型的进展令人惊讶，为研究带来了以往难以实现的可能性；与此同时，如何避免在使用工具过程中丧失独立思考能力，成为必须面对的问题。
当获取答案越来越容易，基础知识是否还需花时间学习？“过去学习知识，目的是自己输出答案；而在AI时代，基础知识成为我们校验、甄别AI输出的‘内在标尺’。”中国科学院院士、华东师范大学终身教授何积丰说。在他看来，掌握原理是为了能识别AI的错误、发现隐藏的风险、判断方案的优劣。缺乏底层功底，人们容易被流畅却存在漏洞的AI输出误导。因此，排错调试等训练仍然重要，它们能锻炼学生探查缺陷、作出专业判断的能力。何积丰将AI时代需锻炼的能力概括为三方面：定义问题、验证AI产出，以及进行有道德的判断。
当AI能耐心回答学生接连提出的问题时，教师又能提供什么独特价值？中国科学院计算技术研究所副所长陈云霁将目光投向学术判断。他认为，当前大语言模型在研究方向的判断上仍有不足。学生对一个主题感兴趣，教师需帮助其辨别：这个主题是否适合开展研究，是否是一个值得投入的方向。这种学术判断力，仍是教师能给予学生的重要帮助。
从解答问题到辨别问题，从完成论文到解释论文，现场讨论中的多种尝试，指向同一个关切：如何让AI的能力转化为学生自身的成长。对于教师、学生和AI如何共同改善教学，多位学者坦言，探索仍在进行，尚无现成答案。阿隆认为，需持续确认，学生在使用AI时真正理解它在做什么，而非仅仅复制、粘贴其给出的结果。
