deepResearch出来后，AI离能全自动自主创新完成一篇博士毕业论文的水平还要多久？

就Open ai目前公布的deepResearch来看，已经十分强大了，据说是在O3的基础上专门对科研和报告分析领域进行了优化，不知道是不是喂给了o3一大堆的学术论文和行业大佬的分析报告。不过就目前来看，离能写博士论文可能还有一段距离，不知道Deep research的训练数据里面包不包含那些收费的闭源学术数据库里面的文章，感觉目前应该是没有的，可能只有那些open access的吧。但感觉已经离博士论文水平不远了，据说Deep research已经能做到理解这些论文背后的本质知识并生成自己的创新理解和观点，而不简简单单是对已有知识的排列组合.况且就算即便只是简单排列组合，很多人类写的论文也不过如此。
可能很多人会觉得现在的deepResearch只能写文科生论文或者文献综述，如果需要数据作一些分析什么的可能无法胜任，但实际上随着agent智能体技术的发展，数据什么的根本就不是事，数据抓取也好，写代码分析数据也好，这些都是智能体能做到的事。这样来看，以后至少低端科研都会全部被AI可以取代了，至少那些灌水的论文大概率还没AI写的好。

发表于 6 天前

在OpenAI推出的Deep Research等AI工具出现后，AI离能全自动自主创新完成一篇博士毕业论文的水平还有一定距离，但已经取得了显著的进步。以下是对这一问题的详细分析：
AI技术的现状

强大的信息处理能力：Deep Research能够自主搜索、分析和综合大量的信息，生成结构化的报告。它在处理文献综述、数据分析等方面表现出色，可以在短时间内完成人类需要花费数周甚至数月的工作。
初步的创新性：Deep Research不仅能够对已有知识进行排列组合，还能在一定程度上理解论文背后的本质知识，并生成自己的创新理解和观点。例如，它可以对多个领域的知识进行整合，提出新的研究方向或方法。
数据获取与分析能力：随着agent智能体技术的发展，AI可以利用数据抓取和写代码分析数据的能力，进一步增强其科研能力。

博士论文的要求

深度的学术研究：博士论文需要对某一领域进行深入的、系统的研究，提出具有创新性的理论、方法或观点，并经过严格的论证和验证。
创新性贡献：博士论文的核心在于对学术界或实际应用领域做出原创性的贡献，这种贡献需要在理论、方法或实践层面具有一定的突破性。
严谨的逻辑结构：博士论文需要有清晰的逻辑结构，包括引言、文献综述、研究方法、结果分析、结论等部分，各部分之间需要紧密联系，形成一个完整的学术作品。
准确的数据分析：在许多学科领域，博士论文需要基于大量的实验数据或实证研究进行分析，以支持研究结论的可靠性。

AI目前的局限性

缺乏真正的理解能力：尽管AI能够处理大量信息，但它并不像人类一样真正理解知识的内涵和意义。它生成的内容可能存在逻辑不严谨、观点不深入等问题。
创新性不足：虽然AI能够生成创新性的观点，但这些观点往往是基于已有知识的组合和延伸，缺乏真正的突破性创新。
数据处理能力有限：在一些需要复杂数据处理和分析的领域，如实验科学、社会科学等，AI目前还无法完全替代人类进行数据的获取、清洗、分析和解释。

AI未来的发展方向

增强理解能力：AI需要进一步提高对知识的理解能力，能够更深入地分析和处理复杂问题，生成更具深度和广度的内容。
提升创新性：AI需要在创新性方面取得更大的突破，能够提出全新的理论、方法和观点，为学术界和实际应用带来更大的价值。
加强数据处理能力：AI需要进一步发展数据获取、清洗、分析和解释的能力，能够更好地处理各种类型的数据，为科研提供更有力的支持。

时间预测

根据目前AI技术的发展速度和趋势，预计在未来5到10年内，AI有望在某些领域接近全自动自主创新完成博士毕业论文的水平。然而，要完全达到这一水平，仍然需要克服许多技术和理论上的挑战。

发表于 6 天前

综述类的现在的就差不多了。原创还不行点子和角度还不是它能搞定的。

发表于 6 天前

闭源数据库是个坎，DeepResearch 的强大，很大程度上取决于它的训练数据。虽然 OpenAI 没公开细节，但从功能上看，它主要靠互联网公开信息——文本、图片、PDF，估计重点是 open access 的学术资源。那些收费的闭源数据库，比如 Elsevier、Springer 里的前沿论文，恐怕不在它的菜单上。博士论文啥要求？得引用权威文献，得分析领域尖端成果。如果 DeepResearch 只能摸到公开的“免费餐”，在某些专业领域，它的信息库就先天不足。
一个博士生写论文，导师问：“这领域的核心文献怎么没提？”AI 要是回：“不好意思，我没权限看收费的。”这论文能过审吗？所以，数据源这块是个硬伤，离“全自动”还差一截。
并且还得问一句：

AI 的“原创”有多真？

博士论文的灵魂是创新，不是把已有知识抄一遍就完事。DeepResearch 据说能理解论文背后的本质知识，还能生成“创新理解和观点”，这听起来很牛。但真创新是啥？是对现有研究的批判性反思，是跨学科的脑洞，是找到别人没看到的空白点。AI 能做到吗？
现在的 AI，再聪明也就是个超级“总结家”，它能在海量数据里找出规律，甚至模仿人类的语气提点“新想法”。但这“新想法”是真突破，还是换了个说法的高级排列组合？博士论文要的不是“看起来像创新”，而是能经得起推敲的原创贡献。AI 在抽象概念、理论推导上的深度，离人类研究者的直觉和洞察力还有差距。别忘了，很多人类论文确实也水，但“水得好看”和“真有料”是两码事。

有人可能会说：“DeepResearch 写不了需要数据的论文吧？文科综述还行，理科实验分析它不行。”这话过时了。随着 agent 智能体技术的发展，AI 抓数据、写代码、跑分析、画图表，已经不是啥难事。比如，你要分析一堆实验数据，DeepResearch 配合智能体，分分钟给你整出结果，效率碾压人类，网上也已经有很多的案例。
但博士论文不只是“会算”就行。研究方法的设计、实验逻辑的严谨性、对结果的深度解读，这些靠的是经验和创造力。AI 能按模板跑数据，但能自己发明一套新方法吗？能从一堆乱七八糟的结果里挖出意外的洞见吗？目前来看，它更像个超级助手，而不是独立的研究大脑。

实话实说，低端科研和灌水论文，AI 现在就能干得比不少人类漂亮。这些论文啥套路？东抄西凑，换个说法再发一遍。DeepResearch 随便扫一遍文献库，模式识别一下，分分钟给你整出一篇“合格”的水文，格式还贼规范。
但博士论文不是灌水文，它得有真东西。AI 取代低端科研没问题，可高质量论文要求的深度和原创性，它还得再练练。
未来多远？
多久能做到？个人猜测，短则 5-10 年，长则更久，取决于技术突破和数据开放的速度。未来，AI 肯定能扛起科研的大半江山，低端任务直接秒杀，中端任务大幅提效。但真正的突破性研究，人类的直觉和创造力暂时还是王牌。DeepResearch 现在是把利器，但离“自主创新”的博士论文水平，还有一段路要跑。
所以别急着唱衰人类，也别神话 AI——这事儿，慢慢看吧。

deepResearch出来后，AI离能全自动自主创新完成一篇博士毕业论文的水平还要多久？

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