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一场“AI+”浪潮正席卷文科学术圈。

社会治理现代化，被改写为“AI赋能社会治理”；教学评价研究，升级为“基于AI的教学过程分析”；新闻学对内容生产的讨论，也被替换成“AI驱动的新闻稿件生成”。

几乎所有传统议题，都在被重新命名、重新包装。AI正从前沿话题，转变为文科论文的全员必修课。

这不仅是一场学术兴趣的转向，更是评价体系倒逼下的生存策略。当AI与升学、职称和项目评审紧密绑定，研究便不再只是对问题本身的追问，而是一条被制度驱动的生存路径。

在这场学术长跑中，顺势而行的人登上快车道，掉队者则面临被边缘化的风险。

文科论文，被“AI+”包围

今年9月，曹溪成功保研上岸，进入攻读刑法学的第一个月。几乎没有适应期，开学伊始，她就被论文选题拽回了现实。

课余时间，她不是对着电脑反复推敲方向，就是泡在图书馆，翻阅成摞的刑法论文与期刊，试图从既有研究中找到一个尚未被充分讨论的切口。

但读得越多，她越清楚地意识到，传统刑法研究的论文框架早已高度固化，经典议题被反复书写，真正可供突破的空间十分有限。

焦虑随之而来。她开始反复问自己，是否会被困在这些“故纸堆”里，始终找不到一个有分量的创新点。

转机出现在10月的一天。那天中午，她端着没喝完的豆浆，沿着校园小路往宿舍走。一则关于半自动驾驶事故的新闻突然冲上热搜，手机弹窗亮起的瞬间，她几乎本能地停下了脚步。

事故并不复杂，却迅速指向一个悬而未决的法律问题：责任该如何界定？是驾驶人疏于监管，还是厂商在技术层面的缺陷？

在这样的新技术场景中，责任不再像传统交通事故那样清晰可分，而是在制造商、程序员、车主以及既有交通规则之间不断游移。

“或许，这是一个不错的学术切口。”她当即将新闻链接转发到文件传输助手里，随即调头，朝图书馆走去。

对曹溪而言，在既有刑法框架内勉强求新，往往事倍功半；而一个前沿的AI案例，反而可能撬动新的讨论空间。这样的论文注定不好写，却可能在项目申报和学术竞争中，成为一条相对清晰的路径。

在另一所师范院校，思政专业研究生周景早已将“AI”写进了自己的研究轨道。读研以来，他完成了三篇“AI+思政”方向的论文。同门中，有人研一就发了C刊，有人一年能写五六篇论文，相比之下，他的节奏并不算快。

晚上11点，他的邮箱里又多了一封退修意见。点开附件，依旧是密密麻麻的审稿建议。他把涉及AI的修改意见逐条复制进文档批注，保存后，又从备忘录里翻出其他期刊的投稿邮箱，开始修改新的副本。持续地向不同期刊试探性投稿，成为他的常态，在发表压力下，他不得不承担一稿多投的风险。

当AI成为全球关键词，一股“AI+”的论文热潮迅速席卷各个文科领域。

截至12月初，在中国知网以“AI”为主题检索，中文学术期刊文献已达24.73万篇，学位论文6.70万篇。

短短五年间，相关研究数量几乎翻倍。新闻与传播学、中国政治与国际政治等专业的文献量，也已接近万篇规模。并非所有研究者都真正理解AI，但几乎所有研究，都开始在选题中引入AI。

这种趋势，也倒逼着更多文科生调整自己的研究方向。

去年，何玥结束了7年的本硕生涯，来到南方攻读新闻传播学博士。今年春天，她接到导师电话，被指派参与一项人机互动质性研究项目，并负责从设计到执行的全部落地工作。

项目启动得极为仓促。一周内，她要完成伦理审查、设计招募问卷，并在朋友圈和社群中筛选参与者。最终，团队在近300份报名问卷中，筛选出三分之一左右高频使用AI聊天机器人的年轻人作为样本，并一对一添加联系方式，建立专属社群和资料库。

接下来，她带着课题组同学，为每位参与者建立了一个线上链接，鼓励他们持续记录与AI的互动截图。她需要不断回收数据、分析变化，并每两周动态调整访谈方向，问题也逐步深入到信任、依赖与情感联结层面。

随着疲惫感显现，研究节奏被迫放缓。参与者的投入程度直接影响到材料的质量与完整，何玥与团队成员不得不主动利用任何琐碎的时间，努力与参与者们保持沟通，维系参与热情。而这只是她博士生活的一部分——数据分析、文献综述、项目申报、课程任务轮番而至，她常常卡着截止时间赶工。

收集完最后一批截图的那个夜晚，何玥对着梳理出来的近百万字材料，沉默良久，“也许不止这几个月，”她想，“以后都要与AI为伍了。”

类似的调整，也发生在更多文科生身上。

研二的林轩，原本准备的三个毕业论文选题接连被否定，最终在导师建议下，将研究对象转向“人机之恋”。“AI作为主体，介入人类的亲密关系与日常生活”，被他加粗标在文档最醒目的位置。

为此，他一边系统梳理文献，一边进入网络社区进行田野观察，尝试理解真实的“人机情感”经验。相比文献阅读，访谈推进更为缓慢，但也更具冲击力。

他的访谈对象中，有人把AI当作现实中暗恋的对象，有人迷恋它的冷漠与攻击性。每一次对话，都是对既有情感与关系边界的重新确认。林轩预计，这样的深度访谈至少需要完成15个案例。

传统文科的研究方法，深度访谈、民族志、田野调查，在AI相关论文中依然有效。文科生们正用熟悉的方式，理解一个被AI迅速重塑的世界。

在这些研究中，AI未必总是最核心的研究对象，却正在成为一篇论文绕不开的时代语境，甚至，是标题里的刚需。

“向上走”的硬通货

当AI不再只是研究对象，而逐渐成为一种默认前提，不懂AI，便意味着被时代甩在身后。

今年，文森从一所著名985师范院校毕业后，回到了家乡成都，成为一名体制内高中语文教师。晚上10点，他刚盯完晚自习，回到办公室收拾东西准备下班。手机震动了一下，学科组微信群弹出新消息，一份省教育厅关于“数字化赋能教师发展”的红头培训文件。

那一刻，他突然意识到，自己并没有真正“离开”写AI论文的轨道。

读研时，文森曾借鉴国外的 AI-TPACK 测评量表，通过问卷研究师范生的AI应用能力。这篇文章最终在教育学部的学生科研基金项目中顺利结项。那时，AI还是一个相对前沿、带点“加分意味”的研究方向。

而现在，AI已经成了绕不开的硬指标。教学评估、职称晋升、培训考核，几乎都与“数字化”“智能化”牢牢绑定。

文森任教的中学，五年前便开始探索AI赋能教学。如今，学校已经搭建起完整的AI作业平台，可以根据学生错题自动生成个性化作业，实现从布置到讲评的全流程数字化支持。不久前，学校还获评教育部认证的中小学人工智能教育基地。

高校在谈AI，中小学也在谈AI，这种变化并非一夜之间发生。

早在十多年前，学界就已开始讨论AI与教育的结合，只是长期停留在“自动批改”“题库推荐”等工具层面。直到生成式模型出现，AI才真正具备了“理解”和“生成”的能力，从工具转向协作者。

即便在仍需教师手动拆解知识点的语文学科，文森也能清晰感受到这种转变带来的冲击。一方面，AI确实提升了教学效率；另一方面，它也迅速转化为考核与晋升的压力。

教师职称评定是一场漫长而激烈的竞争，教学、科研、荣誉、年限缺一不可。职称越高，收入和保障越高，而论文发表，始终是绕不开的一道门槛。

AI浪潮席卷之后，中小学里的AI相关征文、比赛和培训，逐渐成了考评的“标配”。文森所在的学校明确建议，教师每学期都要有论文产出，质量可以放一放，但数量必须达标。

“说是建议，其实就是要求。”他把文件默默存进了收藏夹。

白天的教学已经消耗了大半精力。为了不被淘汰，许多一线教师只能在完成本职工作后，硬着头皮“蹭”AI热点，生产一篇篇应付考核的“学术快消品”，避免在评价体系中被边缘化。

“不蹭就没有机会。”文森也在筹划，与几位同事合作写一篇AI相关论文，一方面完成考评要求，另一方面希望能总结出一套真正可落地的教学模型，给一线教师一点参考。

这种处境并非个例。当AI从技术工具，变成评价指标，它为体系提供效率的同时，也重塑了学术与职业的生存逻辑。

对师范生周景来说，这条路径来得更早，也更明确。研一寒假，他便完成了第一篇AI论文，随后根据审稿周期和退稿反馈，连续向十几家期刊投稿。

他很清楚，现在的研究成果，既是申请博士的敲门砖，也是未来职称评定中的加分项。他必须持续写下去。

而在博士赛道上，何玥面对的规则更加赤裸。发C刊、做项目，是进入高校的门票；非升即走，是迟早要面对的现实。

近年的国家社科基金指南中，“人工智能赋能”“数字人文”早已成为固定板块。她的导师正处在学术上升期，研究重心不断向“AI的社会化嵌入”聚拢。

当资源和评价体系明确向AI倾斜，它就不再只是一种技术选择，而是一条被制度认证的快车道。

对在传统学术框架中感到窒息的年轻人来说，这条车道既现实，又诱人。

确定“AI+刑法”方向后，曹溪几乎把自己泡在了图书馆里，反复打磨论文框架。带着初步思路，她第一时间找到刚下课的导师商量。

导师对这一领域涉猎不多，只反复叮嘱她，写作时要回到法学本身，厘清基本概念，聚焦AI对刑事责任认定带来的现实困境，而不是陷入技术细节。

文森在适应规则，周景在攒够筹码，何玥在顺着风向前行，而曹溪，则在规则的缝隙里寻找一条更快抵达终点的路径。

他们身份不同，却被同一股浪潮推着，做出了相似的选择。

“鸡同鸭讲”困境

如果说文科生争相书写“AI+”论文，是制度层面推动下的一次合流，那么落到具体个体身上，这场合流更像一场被推着上路的冒险。大多数人手里没有地图，也看不清终点。

文森已经数不清这是第几次“对峙”。

桌上的电脑正在播放一节语文微课，视频进行到第三分钟，他按下暂停，指着定格画面转向程序员：“导入情境自然，目标清晰，新旧知识衔接得很好，所有评课指标都符合，为什么AI给低分？”

程序员调出模型日志，解释说样本数量不足，新类型视频容易误判。文森手里攥着那份凝聚团队数月心血、逐字推敲的《语文微课评课标准》，一时却不知该从哪里解释起。

这种摩擦，在2024年春天项目启动时就时常出现。随着国家科研基金向“人工智能+交叉学科”倾斜，导师决定开发一款能为师范生讲课视频自动打分的AI产品。文森作为语文学科负责人，带着二十多名北师大博硕士生，与北京的程序员团队坐到了一张桌前。

为了让AI“学会评课”，文科团队查阅了数百篇文献，结合专家多轮评定，搭建出覆盖课堂导入、讲解、过渡、语言、肢体等多个维度的评分体系。

每个维度都被拆分成不同等级：比如“课堂导入”得5分，必须在3分钟内通过情境创设自然切入主题，激发学生兴趣；3分是关联较弱；0分则是无效导入。

紧接着，是更为繁琐的“喂养”。团队从十余所师范院校收集上千段讲课视频，转写成百万字文本，再由文科生逐句标注优劣。他们原以为，只要把“好课”的标准拆得足够细，AI就能学会判断。

现实却很快击碎了这种想象。标准越精细，AI的误判反而越荒诞。一段意境连贯的《赤壁赋》讲解，只因缺少“那么”“接下来”等显性过渡词，就被判定为“过渡生硬”。程序员也无法回答，教师的停顿、学生的眼神、课堂的“气韵”，究竟该如何量化成代码。

双方都感到挫败。程序员不理解评课体系的隐性判断，文科生也搞不懂模型为何执着于表层特征。于是开会、复盘、返修，循环往复。

沟通逐渐变成“程序员先做，文科团队提要求，再推倒重来”的死循环，会议越开越多，进度却越来越慢。

这种“站在技术门口却进不去”的悬浮感，几乎是所有试图触碰AI内核的文科生的共同体验。

林轩的硕士论文聚焦“技术生成的半客体亲密关系”，最难的一章，是解释机器学习和情感对话系统的底层逻辑。监督学习、模型训练、参数优化——每一个概念都伴随着公式和术语，他常常要花两天时间才能勉强理解一个词。

最终，他只能不断“通俗化转译”，用大量引文替代个人判断。就像小时候拼航模，零件总是多出来几块，只好悄悄藏起，外表完整，内里松动。

刑法专业的曹溪，同样在技术黑箱前反复碰壁。她在图书馆里对照阅读AI论文与法学论文，试图仅凭文字理解算法决策、辅助驾驶系统的运行逻辑。一个月过去，技术原理依旧模糊。

即便如此，“AI+”的论文仍然必须被生产出来。对很多人而言，研究不再只是求真，更关乎生存。

周景从研一寒假开始投稿AI相关论文，长时间没有回应，偶尔收到的审稿意见，也多是要求补充传统理论框架。他逐渐意识到，越前沿的AI议题越难发表，反而是“人工智能赋能某某领域”的老话题更安全。

“真正的前沿没人要，能发的只是换瓶装酒。”他说，“写论文只是一份工作。”

当技术话语成为主流，人文社科如果不想被边缘化，就必须学会用这种新语言说话，哪怕一开始只是笨拙的转译。也有人选择走得更远。

中文系出身的黎川，加入AI公司后给自己立下目标：三年系统学习技术，发顶会论文。他每天抽出两小时学数学和写代码，从线性代数到Transformer，一点点啃。他发现，AI的底层数学并没有想象中遥远，而文科训练出的分析和结构能力，反而在理解自然语言处理中成了优势。

但更多像何玥一样的研究者，依然站在“人”的一侧。她记录人们如何向AI倾诉，又如何因它的“不理解”而失落。在她看来，AI可以生成答案，却无法替人消化和积累。

AI也许只是阶段性的议题，而“人为什么活着”“教育的本质是什么”，才是人文社科始终要回答的问题。即便在技术浪潮中显得缓慢而笨拙，这种追问本身，仍然不可替代。（AI故事计划）