从库恩范式理论看 AI 冲击：博士生的出路是学会提出问题
StephanRehfeld · x · 2026-11-08
Stephan Rehfeld 从托马斯·库恩《科学革命的结构》出发，讨论 OpenAI 数学成果发布后「博士生还剩什么可做」。要点：
- 成熟学科由一两个主导范式统治，大学的功能是训练学生在范式内「解谜」，而 AI 解谜能力明显更强：它能消化一个主题的所有论文、发现人类看不到的联系、高速且无挫败感地试遍各种解法。
- 但作者回忆自己的读博经历：发现问题、设计策略、实现原型并评估，其中原型实现耗时最多——若有 AI 加速，反而能评估更多想法。
- 科学家的角色因此转向「想清楚要问什么问题」：OpenAI 的突破也是由人选定了让 AI 攻克哪些问题，由人引导资源流向。
- 对教学的启示：应更多教学生梳理问题空间（problem space），因为解空间的耕耘已交给 AI。
- 目前仍属于人类的第二件事是库恩意义上的「范式转变/科学革命」——提出改变学科根本视角的想法。