AI 算不算一种研究方法？

主要观点总结

文章主要讨论了AI在科研中的作用，是否可以被视为一种研究方法，以及在使用AI时应该注意的问题。文章从底层逻辑、红线、绿区等方面进行了详细阐述，并给出了分级框架和具体使用指南。

关键观点总结

关键观点1: 概念厘清

文章首先厘清了“用AI做科研”的两种不同场景，即让AI分析数据和生成数据，并指出两者性质天差地别。

关键观点2: AI的底层逻辑问题

文章讨论了AI作为科研方法的底层逻辑问题，指出其不具备确定性、讨好性和模型崩溃等硬伤。

关键观点3: 划红线

文章强调了划清使用AI的红线的重要性，特别是不能利用AI模拟人类被试，否则会导致数据伪造和模型崩溃等问题。

关键观点4: 绿区探索

文章探讨了AI在科研中的绿区应用，即AI可以执行哪些任务，如代码编写、数据清洗等，并强调了人工复核的必要性。

关键观点5: 政策与教育指引

文章介绍了有关AI在科研中使用的政策和教育指引，如《教师生成式人工智能应用指引》等，强调了原创性和责任归属的重要性。