在科研领域，若能有一位得力的博士生协助，无疑会极大地提升研究效率。毕竟，在论文发表、实验设计等繁琐的科研流程中，许多任务都需借助年轻博士生的力量来完成。因此，对于科研工作者而言，招收到研究方向契合的博士生至关重要。
然而，无论是国内还是国外，博士教育的资源分配并不均衡。并非所有老师都能轻易招收到博士生，这背后涉及资历、经费等多重因素。在一些地方，优秀的博士生资源往往与复杂的评价体系紧密相连。而经费问题更是制约老师招收博士生的关键因素，缺乏经费支持，招收到博士生的可能性自然微乎其微。对于工程生物等方向的研究而言，若无法提供良好的实验条件，科研工作更是难以开展。
幸运的是，DeepSeek的出现为这一问题提供了有效的解决方案。对于从事基础研究的教师或科研工作者而言，DeepSeek这类人工智能程序能够承担起许多原本需要博士生或科研助手完成的工作，极大地降低了科研工作的复杂性。同时，它还为科研人员提供了一个深入探讨、研究问题的互动环境，有助于快速高效地产出科研成果。
我本人兴趣广泛，研究方向多元，若要招收博士生，恐怕需覆盖多个领域，但获得相关招生资格的基本没有可能。然而，借助DeepSeek，我得以在过去一直想深入研究却缺乏精力的领域取得了突破。短短几个月内，我利用AI解决了脉冲星磁场分布、气候变化对海平面上升的影响以及社会热力学等多个问题。这些研究过程中涉及复杂的计算和公式推导，如脉冲星磁场分布分析中的广义相对论张量分析。若采用人工方法，不仅繁琐无比，而且即便完成，也不过解了一个方程而已，感觉成本与收益极不相称。而利用DeepSeek，整个分析推导过程仅需几秒，结果一目了然，它还能协助进行数值计算，绘制磁场分布图，效率极高。
在我提出社会热力学理论后，曾一度觉得已解释完所有社会现象，寻找新方向变得异常困难。但DeepSeek却给出了新颖且富有创新的观点，并在此基础上耐心推导了相关热力学方程，分析结果得出了许多有趣的结论。当然，在推导计算过程中，我也发现DeepSeek存在一些问题，如科学计数法的计算易出错。但我并未因此觉得它愚笨，毕竟它也具有人类的思维缺陷，尤其在数字精确计算方面。随着我们讨论的深入，我发现它也在不断改进错误，如将复杂计算公式分成多个步骤逐步计算，最终错误率大幅降低。作为“老师”，我对它的表现感到非常满意，它确实是一个谦虚且严谨的“学生”。
目前，我与DeepSeek的交互已达到非常满意的程度，且我相信未来的进步将超乎想象。近日，我看到DeepSeek的创始人梁文峰先生在《Nature》期刊上发表了经过同行评审的论文，其影响深远。从论文中可以看出，梁先生的最新DeepSeek模型训练成本进一步降低，仅用了29万美元就完成了训练。相比之下，OpenAI的奥特曼在2023年披露的OpenAI大模型训练成本不少于一亿美元。此外，DeepSeek的开源特点也使其能够免费提供给全球个人使用，接受全世界优秀专业技术人士的检验。在与这些专业人员的交流中，DeepSeek大模型也将成长得更快、更专业，这是其他封闭收费的大模型无法比拟的。因此，可以预见，在不久的将来，DeepSeek超越其他大模型只是时间问题。
DeepSeek的出现不仅对科研产生了巨大影响，也对我们的日常生活带来了深远变革。在OpenAI大模型推出时，许多学生利用其制作内容、写作论文、完成作业等，引发了一些人的恐惧，甚至出现了对作品AI成分的检查和判断。这确实有些可笑。而我的个人经验表明，DeepSeek并非用来帮助愚蠢学生写论文以证明其聪明的工具，更非欺骗工具。它是人类科研工作者的得力助手。也许正因为DeepSeek取代了过去那种满足社交所需的语言技巧和繁琐肤浅的表达，才导致一些人觉得它可能影响人与人之间的交流。因此，在社交过程中，为了区分对方是人还是人工智能，或许对人工智能生成的内容进行区分仍有一定必要性。但对于科学研究而言，人工智能生成的内容本身就反映了人类自身的智慧。我更觉得它就像是我的一个博士生，我们在发表论文时，也会将博士生的贡献以署名的形式呈现出来。我研究的许多问题都需要AI的帮助，但即便不说明DeepSeek的贡献有多少，内行或同行的人实际上也能一眼看出哪些内容是在DeepSeek辅助下生成的。这就像我们在处理数据时可能需要使用计算器、Excel等电子表格工具一样，无需在论文中专门强调使用了这些电子工具。这实际上已成为一种约定俗成的做法。或许在未来，不使用AI工具进行科学研究才需要特别声明。
声明：本文利用文小言进行了语言润色，但AI没有对本文思想做出任何贡献。
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自程智科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-361477-1502715.html?mobile=1
收藏
