纽约大学教授建议：AI新时代，学术研究者如何应对

随着人工智能技术的飞速发展，特别是ChatGPT和其后续版本如GPT-4的出现，全球范围内对AI的关注度达到了新的高度。纽约大学教授Julian Togelius和马耳他大学教授Georgios N. Yannakakis在《Survival Strategies for Depressed AI Academics》一文中，针对学术界在大模型时代所面临的挑战提出了应对策略，以帮助研究人员缓解因技术进步带来的压力与焦虑。 首先，他们将学术研究人员比喻为小镇杂货店老板，面临着大型研究机构如DeepMind和OpenAI等巨头如沃尔玛的崛起，这无疑给小型研究团队带来了竞争压力。教授们强调，尽管大模型时代的浪潮似乎让大型公司占据了主导地位，但并不意味着小团队没有生存空间。他们的论文中提出： 1. **适应性与差异化**：小团队应聚焦于独特的研究领域，利用自身优势进行深度研究，避免与大模型在广度上直接竞争。通过专精和创新，提供市场上不可替代的研究成果。 2. **教育与培训**：教授们提倡利用现有的教育资源，培养新一代研究人员，使他们具备理解和操作复杂模型的能力，确保学术人才的传承和培养。 3. **合作与网络**：鼓励跨学科和国际合作，共享资源、知识和技术，形成互补优势，共同应对大模型的挑战。 4. **伦理与社会影响**：关注AI的伦理和社会责任，通过研究AI的道德边界和潜在的社会影响，为公众和政策制定者提供有价值的观点。 5. **政策倡导**：积极参与政策讨论，推动制定有利于学术研究和创新的法规，确保学术自由和公平竞争环境。 6. **长期视角**：保持对基础研究的投入，因为大模型的发展可能催生新的研究需求和技术瓶颈，长期看小团队的创新可能成为突破点。 面对ChatGPT时代，教授们的建议是鼓励研究人员保持积极态度，找到适合自己的生存策略，并参与到关于大模型时代科研的新一轮讨论中，以此来保持学术界的活力和竞争力。虽然大模型带来了压力，但也为学术研究提供了新的机遇和可能性。