尊敬的评委，亲爱的辩友：

　　事件表明，工具确实能带来好处，第一步必然会带来能力的提升。对方虽称最终会让大家更幸福、更开心地做科研，但这是否存在使能力退化的隐患呢？

　　下面我进行总结陈词。我方一辩已经论证，科研能力最重要的是独立思考、创新和发散性思维。而人工智能发展带来的最大隐患就是会削弱科研人员的这些重要科研能力，即人工智能的发展会摧毁人们的科研能力。

　　补充几点总结内容： 　　第一，对人工智能的依赖性会减少主动思考。我们必须认识到，人工智能是个强大的工具，随着它的发展固然会提升科研人员的工作效率，正如对方一辩所说的各项指标的提升。但我方认为，随着人工智能发展，效率提升不见得就是能力提升。我们知道，AI是强大的工具，从长远来看，科研人员过度依赖它的风险不可忽视。科研人员在过度依赖这些智能化工具时，可能会逐渐失去主动思考的动力和习惯。尽管对方辩友认为人工智能产生的结论仍需验证和分析，能调动思考能力，但我们不能完全保证研究者不会更多地依赖AI自动化生成的分析结果，最终将这一验证过程简化甚至忽略，而不通过自己深入的推理探索得出结论，这时他们的独立思考能力就会被削弱。

　　另外，对方辩友一直称我们可以驾驭AI，但其实人工智能的黑箱特性是无法解决的，只能被优化。尽管有一些算法重点加强模型可以使其优化，但有时甚至连开发者都无法理解AI是如何得出结论的。长期以来，科研人员的批判性思维依赖于对推理和因果关系的理解，但是由于AI的黑箱特性会阻碍科研人员的批判性思维。

　　再者，随着人工智能发展，它会带来更高效率、更高置信度的结果，科研人员可能会对结果直接接受，而放弃进一步的质疑和分析，最终削弱了他们批判性的思维。因为这种黑箱无法解决，他们无从考察，而它给出的结果又很正确，有时为了时间和成本就不去考察，而是选择接受。

　　还有，我们强调的一个例子是芝加哥的情况。使用AI会导致科研人员更多的重叠想法，缺乏创新。最后减少论文之间的互动，使得研究领域集中在某个热门话题，也就是减少了多元化，最终限制科研的创新。许多突破性的创新源于对现有多样性理论的挑战。

　　另外，随着人工智能的发展，人工智能在科研中的占比上升，科研人员可能会不自觉地跟着AI思路走，他们可能会局限于AI给出的既有答案，而忽视了从根本提出新问题和新视角的重要性。

　　各位评委和其他辩友，人工智能无疑带来了便利，但是其过度依赖的风险不可忽视，以及它的黑箱特性、创新限制的风险，就可能导致科研能力中的独立思考、批判性分析以及创新能力下降。因此，人工智能发展确实会退化科研能力，我们要警惕技术的负面效应，避免其孤立了科研。

　　辩题为：人工智能的发展会退化人们的科研能力vs人工智能的发展不会退化人们的科研能力

　　环节为：正方二辩 · 驳论

　　尊敬的各位评委、辩友们，大家好，我是正方二辩陈吉长。接下来我将进一步阐述人工智能的发展会退化人们的科研思维。

　　首先，人工智能的过度依赖会消解科研人员的批判性思维。批判性思维是科研的核心能力之一，要求科研人员能够全面分析问题，提出反思，并根据事实做出独立判断。然而，AI的黑箱特性使得科研人员对于结果产生过度依赖，而不是对结果进行深度剖析。以深度学习为例，虽然它能够在短时间内处理海量的数据并得出结论，但其决策过程的不可解释性意味着科研人员并不知道其背后的逻辑，这种对AI的盲目信任会导致批判性思维的削弱。

　　其次，人工智能会导致科研创新的减少。创新是科学进步的关键。近年来，随着人工智能的发展，科学家们发现科学界的创新成果逐渐减少，因为AI的进步使人们通过AI提高工作效率。AI的训练依赖于过往的大量历史数据，只能做出与过去类似的判断，而不能提出新的解决方案。

　　第三，学术诚信是科研能力的前提，但由于AI工具无法对其生成的内容承担主体责任，随着越来越多的科研人员过度应用AI去参与科学研究，问题日益凸显。在某些情况下，如GPT - 3等工具能够根据研究者的指示和提示完成学术论文的部分工作，但是这会导致AI的作弊行为难以被有效检测，加剧了学术不公的现象。

　　此外，人工智能的普及也可能会加剧科研的内卷现象。在当今社会中，我们需要更好更快地发表我们的学术成果，当科研人员都一律使用相似的算法和工具时，科研的创新性会受到严重的影响。

　　尊敬的各位评委、观众、对方辩友，大家上午好。

　　对于本次辩题，我方坚定认为人工智能的发展会退化人们的科研能力。开宗明义，概念先行。人工智能在本题中特指以大数据和机器学习为基础、人工模拟并替代人类智能完成科研任务的技术工具。而科研能力是指科研人员创造新知识并解决科学问题的综合能力，具体包括三个维度：独立思考能力、批判性思维以及创新能力。

　　我方认为，如果人工智能的发展确实具有使科研人员过度依赖其使用的趋势，从而削弱了上述科研能力的三个核心维度，则认为其确实会退化人们的科研能力。

　　基于此，我方将从以下两方面展开论证：

　　第一，人工智能的发展到科研能力的退化，其影响路径客观存在。相关研究发现，人工智能的快速发展，使其作为辅助工具在科研流程中的占比越来越大，其应用的频率和依赖性不断提高。究其根本有两个原因：一是因为工具的效率与便利性，人工智能显著提高科研效率，为科研人员节省大量时间和精力，这无疑对科研人员极具吸引力；二是竞争压力的驱动，在科研竞争激烈的环境中，研究者使用人工智能几乎成为生存所需。研究发现，不使用这些工具的研究者在文章发表速度、项目完成效率上落后于同行。正如许多研究者所言，这是在激烈的竞争环境中，繁荣与生存之间的选择。

　　第二，既然不可否认科研人员对于人工智能的依赖在加深这一事实，那么人工智能的发展确实会退化人的科研能力。

　　首先，人工智能在发展中不断优化，其生成的分析结果准确性不断提高，参考价值和可靠性逐步增强，导致科研人员过分依赖其给出的想法和解决方案，而疏于独立思考，这种趋势直接削弱了科研人员的独立思考能力。

　　其次，人工智能的黑箱效应使得科研人员对分析结果背后的原理和决策过程缺乏深刻理解，从而减少了批判性思维的锻炼机会，长此以往，会削弱他们的批判性审视能力。

　　再者，人工智能的本质是依赖人类已有知识和经验的训练模型，其输出结果仅仅是在现有知识基础上的一个优化组合。研究者在使用人工智能时，常被其看似创新的答案思路限制了提出颠覆性假设的思维，进而造成科研能力的下降。

　　虽然人工智能在某些方面确实为科研带来了便利，但这并不证明它不会退化人的科研能力，相反，正是这种便利性、高效性和较高的可靠性更容易使科研人员陷入技术陷阱，而造成科研能力、创新性思维以及创新能力这些核心科研能力的下降。

　　综上，我方认为人工智能的发展确实会对人们的科研能力有一定的负面影响。

　　反方四辩：首先，对方辩友已提出AI对话三个能力的评判标准，那么您能否具体举例说明一些数据？即哪个指标下降、下降多少，从而体现科学能力退化呢？我们探讨的是人工智能发展趋势对科研能力的潜在影响，我们已提出人工智能使科研能力退化这一前提，所以影响路径是客观存在的，其趋势以及潜在的依赖性是不可避免的过程。我可以理解为您确实没有客观数据来支撑，只是在强用逻辑。

　　其次，您方一直强调在旧有科研模式下，某些能力运用场景改变就判定为退化。当下AI加跨学科融合要求科研人员掌握全新知识技能，从单一走向多元，这明明是一种升级，为何您方认为这也是一种退化呢？

　　正方一辩：首先，我不太理解您方所说的从单一走向科员是如何界定的。人工智能的发展趋势确实会替代科研人员某些工作方面的工作。

　　尊敬的评委，亲爱的对方辩友，大家好。

　　我方坚定认为，人工智能的发展不会退化人们的科研能力。

　　首先，我们明确一下科研能力的概念。科研能力是科研人员运用自身知识、技能、方法，探索未知，发现新规律、创造新知识、解决新问题的一种综合素养，同时具备一定的创新能力和批判性思维能力。

　　阐述我方的观点：

　　其一，人工智能不会导致科研能力的退化，反而是推动科研方式的改变与能力的扩展。在生命科学领域，研究方式已经从传统的假设驱动向提示驱动转变。在假设驱动的时代，科研人员主要依赖自身的知识储备和逻辑推理，提出假设，然后通过实验去验证，这需要扎实的实验技能和强大的逻辑推理能力。而在人工智能辅助下的提示驱动型科研方式下，要求科研人员掌握新的科研能力，如熟练掌握各种人工智能的能力。当下流行的“AI+”领域的科研趋势更是有力的证明。如“AI+药物研发”，通过人工智能对药物分子结构和活性关系的深度学习，可以极大地缩短新药研发的周期和成本。这一过程中，科研人员并非变得懒惰或者能力退化，而是要求具有更强的跨学科能力，既要深谙生命科学专业知识，又要掌握人工智能技术的应用原理和数据分析方法，更加高效地使用人工智能系统，从人工智能提供的复杂结构中提炼出有价值的线索，进一步深化研究。

　　其二，退化的衡量标准，必须要有清晰且客观的量化指标。我们从科研群体数量来看，过去10年间，全球科研人员数量增长率为3%，而在人工智能技术广泛应用的最近5年，这一增长率攀升至5%。新增科研人员中，具有跨学科背景的人才，从原来的20%增长到现在的35%，这表明人工智能的发展吸引了更多不同背景人才投身于科研事业。而从论文数量方面，以人工智能核心期刊论文发表为例，过去5年的发表总量相较于之前5年增长了80%，其中借助人工智能算法撰写的论文占比从不足10%飙升到40%，平均每篇论文的发表周期也从原来的18个月缩短到12个月，这意味着研究效率大幅提升，更多的成果得以快速发表，加速知识的迭代。

　　综观上述，人工智能的发展不是削弱科研能力，而是促使科研能力向多元化、综合性的方向发展，以适应新的科研方式，从而推动整个科研不断向前迈进。

　　我的发言到此结束。

　　正方四辩：对方一辩在立论中多次提到各种研究使指标上升，这是一种效率的提升，对吧？那科研效率提升是否等于科研能力提升呢？

　　我方认为，关于科研能力退化是要有衡量标准的，我方给出的其中一个标准是以结果为导向。从最终结果来看，现在科研的总体产出上升，总体结果是好的，所以我们可以认为科研人员整体的科研能力是上升的。

　　那你是否觉得各种指标上升就证明能力上升呢？如果年均论文数量正在增加，是不是就存在依赖性风险呢？这难道不恰恰证明了现在的科研人员有对AI的依赖趋势吗？

　　反方一辩：我方认为不是的。你所说的这种依赖，我们不能认为是能力的退化。现在对人工智能的依赖，只是因为它是一个非常好用的工具，我们使用它的能力也是科研能力的一种体现，而不是科研能力退化的体现。因为它是高效性的工具，它不仅可以帮你完成重复性工作，还可能节省一些时间。

　　尊敬的各位评委、对方辩友：

　　我方认为，科研本身存在着科研范式的转移过程。在生命科学领域，过去已经由传统的假说驱动方式向数据驱动范式转变。随着人工智能的发展，未来科研范式也将转化为依赖人工智能的方式。不同的范式会导致对科研能力有不同的需求。我方认为，过去范式中有一些能力和技能的下降，并不意味着在新范式中也是如此。

　　对方辩友反复提及“过度依赖”这个词。我方认为，培养科研能力需要通过特定的途径，包括使用AI的方法，但过度依赖AI本身就不是对待AI的正确使用方法。在新的科研范式下，我们需要了解背后的科学问题，并且要了解AI的原理以及AI的能力和优势，用AI的思维来拆解问题，而不是一味接受AI输出的结果。

　　此外，对方还给出了很多关于使用AI会导致研究和论文发表数量增加的数据，但这并不能体现出这些人员过度依赖AI进行实验。

　　正方二辩：对方辩友您好，是否能听到我的发言？我刚才听到您说科研人员用AI的思维去拆解问题、解决科学问题，但如果科研人员过度依赖AI生成结论，而非自己去探索未知领域，您认为这是否会削减科学探索的深度、缺乏创造性？

　　我方认为，过度或不正确使用AI可能会导致这样的问题，但前提是过度或不正确使用，而非采取科研人员应使用AI的正确方法。

　　例如，在芝加哥大学和清华大学的一个研究中发现，在6800万篇文章里使用了AI，其中约40%的人对AI的算法和数据处理没有深度理解，根本不清楚AI算法模型的原理。您认为这是不是一种科研能力的退化，降低了科研人员的科研能力呢？

　　我方认为，这是对使用AI工具背后原理的不熟悉，但这并非由人工智能导致，而是科研人员在将人工智能融入科研事务时，没有针对吸收AI的原理等具体知识，所以无法正确使用AI。

　　既然使用人工智能，就必须对其产生的结果以及可能带来的后果有一定了解。比如进行生物学研究，一定要理解背后的生物学原理，AI也是同理。

　　我们并不否认人工智能的优势，但发现科研人员过度使用这些工具，长远来看，会严重影响他们的科研能力，导致科研能力退化。我方认为这不是人工智能本身的问题，而是科研人员没有正确对待人工智能这种工具。

　　辩题：人工智能的发展会退化人们的科研能力vs人工智能的发展不会退化人们的科研能力

　　环节：正方三辩·盘问

　　正方三辩： 　　你好，我想请问对方一辩，你们觉得人工智能是科研的强大助手，能够提高科研效率，帮助我们更好地解决问题。但是你们是否考虑到，科研人员有可能会过度依赖人工智能，从而导致他们失去独立思考和创新的能力呢？

　　你们一直强调是正确使用，不算过度依赖。那你们如何确保不会超过依赖的边界，而只是正确使用呢？你们能够确保吗？

　　我想请问对方二辩，科研人员是不是应该对研究过程有更深入的理解，而不是仅仅接受AI的结果？请回答是或不是。

　　既然如此，现在有很多人工智能模型具有黑箱特性，其一些决策过程未被理解。那么科研人员通过AI会不会导致批判性思维和问题解决能力下降呢？这种黑箱特性是其本质问题，无法根治解决，为什么不会导致这种情况发生呢？

　　下面由反方三辩进行盘问，计时开始。

　　首先，我想问正方一辩一个问题。你们始终在提及“过度依赖性”这个词语，我想问，过度的依赖性和退化之间是否存在正确的联系？请正方一辩回答是或者不是。你方说有间接联系，没有直接联系，那你们为何要直接把过度依赖性强加到退化上面呢？

　　第二点，你们提到了效率以及便利性。效率与便利性难道不是现在更为重要的东西吗？我方提出，科研能力其实代表了创新能力以及批判性能力。由于人工智能的作用，效率得以提高，便利性也提高了，这带来了科研方向的多元化增加。从结果导向来看，我们的科研方向、论文数量以及科研成果数量总体都在增加，这难道不正是我们国家甚至所谓内卷现象所需要的吗？

　　其次，我想问正方二辩。你刚才说在论文写作中利用人工智能会导致学术不公等现象存在，那我想问，部分论文写作从文献中提取内容，不也是一种类似利用人工智能工具的行为吗？这难道不也是一种很好的利用工具的方式吗？

　　其二，我想问正方二辩，什么叫做人工智能结果的不可解释性？如果不了解，那就请不要错误地使用人工智能工具。

　　辩题为：人工智能的发展会退化人们的科研能力vs人工智能的发展不会退化人们的科研能力。

　　环节：正方三辩·小结

　　尊敬的各位评委，亲爱的辩友们：

　　大家好，我是正方三辩。刚才通过一系列质询，针对对方观点进行了剖析与反思，以下是我的总结。

　　首先，我们提出了科研人员依赖性的问题，询问对方人工智能是否会导致科研人员过度依赖，从而失去独立思考和创新能力。对方未明确回应过度依赖可能带来的风险，只是强调其可能提高效率，却忽视了可能导致的思维懒惰问题。

　　我们知道，科研能力不仅是数据处理的效率，更重要的是独立思考和创造。过度依赖工具必然会使科研人员失去主动性。

　　其次，关于人工智能的特性，我们提出科研人员对AI的依赖性可能会使其失去批判性思维和深度分析能力。对方没有很好地回应这一点，只是强调人工智能短期的高效性，忽视了长期依赖可能带来的学术思考深度的缺失。

　　我们认为，科研并非单纯依赖机器给出的结果，科学研究的本质是探索未知，需要充分的独立分析与批判。

　　再者，关于科研创新，我们之前提到人工智能可能会影响科研的转化。我们认为，创新并非单纯的效率问题，AI虽然在重复性工作中有效，但无法取代科研人员在突破性思维和未知领域的创造作用。

　　总结来看，对方未能充分回答我们提出的核心问题，尤其是在依赖性、思维以及创新性深度方面，仍然缺乏对人工智能潜在负面影响的考量。所以，我们认为人工智能对科研能力的退化风险不容忽视。

　　谢谢大家。

　　尊敬的评委，亲爱的对方辩友及各位观众：

　　大家好。

　　我认为对方辩友始终在强调过度依赖的情况，却直到最后才提及“退化”二字。我想问，辩题难道是“过度依赖人工智能的发展才会退化人类科研能力”吗？如果是这样，那便是对辩题理解有误，所以我方也不便回答你们的核心问题。

　　其次，我方认为，过度依赖并不会直接导致退化。我方所说的退化标准是从整体层面出发的，不应局限于局部情况，要以大局观来考量小局。从大局来看，在过去的10年里，科研群体的数量始终呈飙升式增长。而且，在AA核心期刊以及其他领域，论文的引用量从10%飙升至40%，论文发表周期从18个月缩减到12个月，我们有量化的标准来衡量退化与否，所以我们的数据更具说服力，而不像对方所说的因过度依赖而导致退化。对方既未说明是如何依赖的，也未给出依赖的量化标准，例如每个过程的量化占比是多少，就说占比很大，这使得其观点的可靠性大打折扣。

　　再者，我们的科研方向也在增多。所以，我们不能认定科研能力在退化，甚至应该说，人工智能是一种与人类相辅相成的工具，它促使我们的科研工具和科研能力向多方向发展。

　　最后，关于对方提到的黑箱效应。我方曾指出，研究范式正从传统的假说驱动向实证性驱动转变，这种转变会大大减小黑箱效应。因为黑箱就如同未知的假说，而实证性驱动下，人工智能带来了多元化方向的增多，这难道不正是我们所需要的吗？我们利用人工智能挖掘出更有价值的研究线索，进而缩短研究周期、降低成本，实现深度学习的高效利用。

　　辩题：人工智能的发展会退化人们的科研能力vs人工智能的发展不会退化人们的科研能力

　　环节：自由辩论

　　正方： 　　请问对方一辩，您刚刚提到多元化的事情。其实现在已有研究发现，使用了AI的论文引用次数比未使用AI的论文增加了3倍，并且这些引用了使用AI的论文都集中在较窄的主题，会产生重复性较高的工作，这难道不会减少论文之间的互动，进而阻碍多元性的发展吗？

　　反方： 　　但是我们可以看到现在总体的科研方向是增加的，您方所说科研方向变窄的数据从何而来呢？我们清华大学做了一个研究，是对6800万篇跨越六个科学领域的论文进行分析的。研究发现AI论文引用率更高，但研究主题更加集中和重复。针对这种现象，我想问这难道不是一种科研退化的表现吗？

　　反方： 　　您方说更集中，我们给出的论据是集中在AI加传统科学的项目，这难道不是您方所说的集中吗？实际上AI加传统科学所涉及的项目是很多的。如果只是与AI相关就被认为是狭窄在AI这一个方面，我觉得是不正确的。

　　正方： 　　对方提到会导致过度依赖方面的问题。我们应该认识到AI是个强大的工具，随着它的发展，从长远来看，科研人员对其过度依赖的风险是不可避免的。因为科研人员在使用这些智能化工具时，由于它很强大，能提高效率等，有时甚至会得出一些关键性结论支持，这样是否会导致他们主动思考的能力退化呢？

　　反方： 　　首先，对方辩友提出的过度依赖问题，其实这不是AI的问题，而是人的问题。所以我们应该正确认识AI和科研人员的关系，这才是重点。我们今天讨论的是人工智能这个客观发展的事物是否会削弱人类的科研能力，您方不能以未来可能的风险来证明今天它会损害人类科研能力，我觉得这是不合适的。

　　正方： 　　那您方如何确保这种依赖的边界不会被突破呢？您方说是人和AI的关系，那怎么能确保不会被突破呢？现在来说，您方提到使用AI的合理性，那么现在是否有针对科研人员能否正确使用AI的机制呢？特别是针对一些年轻的科研人员，您方怎么能保证他们不会过度使用AI呢？

　　反方： 　　我想回答一下对方辩友。现在可能没有合适的机制，但是每一个机制一开始都不是完美出现的。AI的发展才多少年，也就十几年，从2013 - 2014年到现在，没有合适机制是很显然的。根据历史，一个成熟的监督制度，不管是伦理的管理制度，都是先出现问题，然后针对问题去设置合理的制度。对方不能因为现在的情况就觉得我们所说的不可能出现，这不是以偏概全吗？

　　正方： 　　那就是说当问题出现的时候，这种合理机制才会出现，那当问题出现的时候，不就意味着科研人员已经逐渐过于依赖了吗？

　　反方： 　　我再强调一下，过度依赖不是退化。而且我想问一下，您方说未来可能会造成过度依赖，那您方怎么知道未来人工智能的使用性不会慢慢变好呢？所以我们不要再谈论未来以及未来的看法和作用，我们要看现在。现在我们的科研群体数量以及科研项目的多元化都在增多，这难道不是一种增加吗？所以考虑未来是没有意义的，我们要讨论现在，以及利用现在出现的问题去解决问题。就如我方四辩所说，出现问题解决问题，如果引入合理的形式去解决问题，那我们就不会导致退化，那么未来也就不会退化，您方现在也不知道未来的情况，而且错误问题的出现恰恰是我们想要的，因为可以从中改进。

　　正方： 　　但是您方也没有给出现在数据是否有危害，也没有给出具体的数据论证。我们现在用结果导向的方式来看，学习的数量、论文的数量、科研方向的数量都是在增加的，因此我们的科研能力没有在退化，这难道不是我们这个辩题所要论述的吗？

　　反方： 　　但在内卷环境下，科研人员为了保证出成果的速度，探索AI的原理和时间成本比较高，而AI给出结论知识又比较快，怎么能保证科研人员不选择减少考察或者直接接受AI给出的结果呢？

　　正方： 　　如果一直是内卷环境，所有科研人员都直接用AI生成的结果，那生成的结果就会很普遍、很一致化，这样所有的结果就变得不是那么有价值了，这难道不会驱动科研人员去提升自己的能力，而不是所有人都去相信这个结果吗？如果所有人都相信这个结果，您认为这个结果还有价值吗？这必然会推动科研人员去提高自身能力，去研究这些AI，所以才有了现在那么多AI加的需求。

　　正方： 　　我们目前发现，芝加哥大学所做的研究是针对6800万篇论文，这些论文跨越多个领域。在这些与AI相关的文章中发现，科学家们更倾向于去研究那些数据充分、易于解答的问题，而缺少去探索那些数据稀缺、可能开拓全新领域的基础性问题，导致科研人员目前使用AI所得出的论文创新能力明显下降，不利于科研能力的全面提升。我方找到的论据恰恰说明了可能AI的大量使用影响了科研能力的提升。而且随着AI普及，一些基础性的工作可能会交给AI处理，但是在科研教育方面，科研教育的核心是培养学生的独立思维、解决问题的能力和创新能力，有没有可能因为基础性工作都给了AI，我们就忽略了基础理论和实践操作的重要性呢？

　　下面由反方四辩进行总结陈词，计时开始。

　　谢谢各位评委和观众。

　　首先，对方提到了三种科研能力，如独立思考等。我想说，并非所有这些能力都能被AI替代。对方一直强调所有东西都能被替代，人将无所事事，这种想法是完全错误的。

　　其次，对方一直以芝加哥的研究为例来证明其观点，但我认为该例证缺乏公信力。我们所举的数据是从《科学》（sciences）等多方面整体整合而来，并非只针对某一个来源。这是对对方论点和论据的回应。

　　接下来阐述我方的总结陈词。

　　首先，我要重申我方观点：人工智能的发展绝对不会退化人的科研能力。我方一辩和二辩一直在强调，随着人工智能的发展，我们的科研范式发生了很大转变，但这绝不意味着对科研能力的要求降低了，恰恰相反，它催生了新的必备科研技能。

　　当下，AI+领域蓬勃发展，无论是AI+医疗、AI+教育，还是AI+制造，跨学科已经成为当前的主流趋势，而推动这一趋势的主要动力源就是人工智能的发展。人工智能对能力范畴进行了拓展和重塑，绝不是退化。

　　再者，关于退化的标准，我方始终认为要有比较清晰和客观的量化指标。我方也从科研群体的数量、跨学科综合人才的数量、论文的数量以及AI学科方向的蓬勃发展等方面进行了论证。

　　最后，我想回归到本论题背后的一个问题上，即我们应该正确认识AI和科研人员的关系。人工智能的发展，它只是一个工具，服务于人类智慧，我们利用它来突破自身局限，拓宽认知边界。对方一直提到它有很多风险，包括伦理风险和技术风险。我想说，任何技术的发展都有相应的风险，例如农业中的育种，大家可能担心转基因育种会带来未知风险，但对于风险问题，我们需要慎重对待，提前设置相对完善的框架来限制风险的扩大。然而，我们一定要欢迎这种技术的到来，因为它有助于人类智慧的发展，能让人类的生活变得更高级、更健康、更幸福。所以，风险绝不是阻碍技术进步的拦路虎。

　　另一方面，科研人员的核心本质从未改变，即以科学问题为导向，追求真理、探索未知，这种精神始终是人类所独有的。目前，机器学习、深度学习等人工智能是绝对模拟不出来的。我们借助人工智能能够快速筛选信息，但仍然凭借自己的独立思考能力剖析本质，依靠AI模拟实验，但仍然以严谨的态度验证结果。

　　综上所述，人工智能的发展为科研带来了无限的升级，推动科研能力革新升级，绝不存在所谓的退化。