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一个读哲学和数学的人，怎么用AI？

发布者：: 潘巧玲

分类：: 专业介绍

2026-06-27

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现在的同学，写作业、写essay多半离不开AI了。真正的差别不在用不用，而在怎么用——同样一个工具，有人越用越有长进，有人只是借它偷个懒。

最近认识一位学长，本科读的是哲学，后来又学了数学，现在做AI与人文学科的交叉研究。他对AI的态度有点特别：既不害怕，也不迷信，反而劝人先用起来、大胆一点。

他是个文科生，但每天都在用AI

他骨子里是个文科生。高中时从《龙族》《三体》读到加缪和陀思妥耶夫斯基，对“文学性”的理解，是关乎truth——不只是与事实对应的真实，更是人在具体处境中的真实感受。后来学哲学，是被那些有思辨性的想法吸引：笛卡尔说“我思故我在”，从这一句不可怀疑的起点，把整个知识体系重新搭起来。再后来学数学，是发现哲学和数学相通，比如集合论、数学哲学——不是为了学位，就是觉得有意思。

就是这样一个人，现在每天在用AI。

有些人文课的老师在课上明确说：“别用ChatGPT，它写出来的essay很差。”他不同意。他觉得ChatGPT写得并不比人差。他反对的不是“别用AI”这条规定，而是拿一个站不住脚的理由去支撑它——很多老师自己不怎么用AI，对它的印象还停留在过去，可AI几乎每天都在变。

同样用AI，有人在协作，有人只是搬运

他帮人改过论文，发现两种典型的用法：

一种是把AI当“搬运工”，老师说什么就原样转给AI，自己可以完全不懂，最后问ta自己写的是什么，答不上来。

另一种不一样，在反复与AI对话的过程里，对文章的理解一点点提高，最后跟修改者的判断基本对得上。

区别在“底座知识”：要把AI用好，自己得先有点基本理解。在人文领域，动手之前先读两三页原著，让自己先有些想法、有些疑问——不然就成了“中文房间”，照着搬进搬出，自己什么都没懂。

工程交给AI，人文不行

他做了个区分：工程看结果是否实现，对错可以“乘回去”检验；但一篇论文要看风格、简洁性、严谨性，没有这种一锤定音的检验。很多哲学论文之所以重要，不在于论证了什么，而在于提出了一个够新的想法。在数学和工程上，99%的体力活已经能交给模型，人只要出那1%的想法；但到了人文，需要人做出的判断，远不止1%。

那到底该怎么用？

他的建议反而简单：先用起来，大胆一点，用“最大胆”的方式去用——因为变化太快，而真正认真琢磨“人文该怎么用AI”的人还太少。当然有底线：AI给的东西要会核对，要追问它的出处。

他也注意到，很多重度使用AI的人，偏偏坚持最后成文那部分自己写。原因大概是人都有点尊严：只要最后这篇是我写的，它就还是我的。

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现在的同学，写作业、写essay多半离不开AI了。真正的差别不在用不用，而在怎么用——同样一个工具，有人越用越有长进，有人只是借它偷个懒。

最近认识一位学长，本科读的是哲学，后来又学了数学，现在做AI与人文学科的交叉研究。他对AI的态度有点特别：既不害怕，也不迷信，反而劝人先用起来、大胆一点。

他是个文科生，但每天都在用AI

他骨子里是个文科生。高中时从《龙族》《三体》读到加缪和陀思妥耶夫斯基，对“文学性”的理解，是关乎truth——不只是与事实对应的真实，更是人在具体处境中的真实感受。后来学哲学，是被那些有思辨性的想法吸引：笛卡尔说“我思故我在”，从这一句不可怀疑的起点，把整个知识体系重新搭起来。再后来学数学，是发现哲学和数学相通，比如集合论、数学哲学——不是为了学位，就是觉得有意思。

就是这样一个人，现在每天在用AI。

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那到底该怎么用？

他的建议反而简单：先用起来，大胆一点，用“最大胆”的方式去用——因为变化太快，而真正认真琢磨“人文该怎么用AI”的人还太少。当然有底线：AI给的东西要会核对，要追问它的出处。

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