非对称人机协作：AI辅助论文写作的原理、误区与实践技巧

主讲人：张涛 四川大学副研究员

时间：2026年10月13日14：30

地点：徐汇校区文科实验楼1103会议室

举办单位：人文学院

主讲人介绍：张涛，四川大学历史文化学院副研究员，研究方向为史学理论、西方史学史、公众史学、科学哲学、人工智能。教育背景方面，2006年至2010年在复旦大学历史学系获历史学学士学位；2010年至2013年在复旦大学历史学系获历史学硕士学位；2015年至2019年在浙江大学人文学院获历史学博士学位。2019年至今在四川大学历史文化学院从事教学和科研工作。主持国家社科基金青年项目1项，中国博士后面上基金项目1项。在《天津社会科学》《学术研究》《史学月刊》《世界历史评论》等期刊发表论文多篇。近两年研究重心聚焦于人工智能领域，主要研究方向为大语言模型对历史认识与历史研究方法的影响，近年发表多篇相关论文。

内容介绍：语言模型正深刻改变学术研究与写作的方式，但“人机协作”究竟意味着什么？多数关于人机协作的想象，都暗中预设了人工智能具有类似于人类的理解与判断能力，并在此基础上构想人机协作的方式。这种误解，恰恰是当下许多人对人工智能的发展感到焦虑或恐慌的根源所在。本讲座将从具体的写作实践切入，展示一系列系统性的AI辅助科研与论文写作技巧，并借此说明：这些技巧唯有建立在对大语言模型生成机制底层逻辑的理解之上，才能真正助力科研人员展开富有成效的研究与写作。讲座将进一步对大语言模型的底层技术原理加以分析与阐释，以使听众不仅了解具体的操作方法，更能把握其背后的运作机制。对这一底层原理的分析将表明，人机协作在结构上必然呈现出一种非对称性——阐释方向的设定、风险的承担以及学术责任，始终无法转移给机器，而只能由人类研究者独自承担。讲座将进一步讨论这种非对称结构可能引发的误用与风险，并说明：真正理解这种非对称性，非但不会削弱研究者的主体性，反而促使研究者在写作的每一个选择中保持更为清醒的方法论自觉。