理工科大学院里有个玩笑：教授就像中小企业老板。为了维持实验室运营，教授需要四处争取课题，花在跑项目上的时间比研究和指导学生还要多。甚至有人说，如今研究生薪酬上限提高后，哪怕少拿点钱、只专心做自己研究的学生，命都比教授好。

正因如此，无需指导学生的研究岗越来越受欢迎。去政府出资或企业研究所，要么不用带学生，要么负担小得多，还不用给本科生上课，吸引力自然更大。这种趋势并非韩国独有——美国医学院教授职位曾大受欢迎，也是因为不用上课；中国也会给名校教授减轻授课负担。

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在这种背景下，AI正在火上浇油。大学之所以还要招学生，根本原因是需要劳动力，而人们认为AI可以替代这部分工作。比起刚毕业还需要从头教导、激发动机的人类研究生，AI几乎不用培训就能直接上手，极为方便。研究中大量是不需创造力的简单工作，机器很可能比人做得更好。减少研究生人数，既能降低运营成本，又能腾出更多时间做研究，一举两得。因此有人说，AI正从根本上改变学术格局——一个没有学生也能运转大学的时代正在到来。

然而，仔细审视就会发现，这不过是把“抹杀大学教育功能、将其变成业绩工厂”的主张用AI包装了起来。与其说AI把大学变成“论文组装流水线”，不如说是有人想把大学变成流水线，却拿AI当挡箭牌。放弃教育、靠论文捞业绩，AI正好成了绝佳借口。

大学和研究生院的意义在于发展知识并培养传承者。但从短期看，丢开教育确实能更快产出业绩，不少研究者正抓住这个漏洞拼命追求短期产出。对他们而言，AI不仅是提高产出的工具，更是合理化自身行为的理由。过去无法彻底否定教育功能，如今一句“AI改变了时代”就够了，甚至反对这种变化会被扣上“反对AI”或“落后于时代”的帽子。因此，学生被边缘化的真正原因不是AI，而是人。

实际上，在研究生院，教育从来就更像“副产品”——为了完成课题而劳动时顺便学到的知识，往往不成体系，更像一种“抽奖”。许多学生一直如此，未来也很可能继续如此。

在早已把教育当作业绩“副产品”的惯例下，大学正以AI为借口再次向“论文组装流水线”转变。但社会应该允许大学丢掉学习和教育的本质、变成批量生产业绩的地方吗？要让高等教育和研究机构真正履行知识生产的社会使命，就必须抵制这一趋势。

具体而言，需要改革目前通过研究业绩间接评价教育的做法。过去人们假设学生在研究过程中会自然学习，所以只要研究做得好，教育质量就自动有保障。但看看那些没有博士毕业生、论文业绩却很出色的著名实验室，就知道这种想法完全错误。在那种“流水线型”实验室里，大型论文需要大量资源和人力，绝大多数参与者只反复执行极其狭窄的环节。学生尤其如此，在流水线上重复单一工作，几乎没有机会成长为独立研究者。

所以，所谓AI带来的大学变革，完全混淆了主体。并不是大学被不可阻挡的潮流裹挟，而是那些想取消教育的人借AI为自己的计划加码。从这个角度看，这种变化既不是不可阻挡的，而且恰恰必须去阻挡。