这次写proposal调研了一下近期的文献。总的来说，这一批AI产出的文章，句型句长更整齐划一了。以前时常能读到带有个人情绪的段落。现在完全没有。图越来越复杂，10个panel很常见，像一种行为艺术。方法和结论普遍更为惊人。充分体现“人有多大胆，地有多大产”。
早在AI以前，不少大牛的发迹，都带着一点欺诈和一丝谄媚。记得几年前，某热门领域一小牛犊做了一个benchmark，本想趁此拉拢各山头。万未想到，诸多发在各顶刊的方法，鲜有跑过随机线的。后来那benchmark文章投稿时，屡屡受阻。聪明的小牛犊请来业界大牛“指导”。大牛舐犊情深，点拨了一些绝招。后来，小牛犊把实验跑出来gold standard对着大牛的计算方法各种调整，最终成功发表。再后来，大牛变成了老牛，牛犊变成了大牛。
类似情况，自炼金术始源源不断：花费海量资源，产生海量数据和海量教授。等到领域冷却了，这批教授也大都tenure了。如此循环尔。
而AI的出现，将会进一步加快塑造大牛的速度。毕竟，过去能得到大牛点拨的，只是极个别一脉相承的牛犊。而现在打开ChatGPT，各种抽象的idea和方法，俱扑面扑来。
我这次主要是调研我比较熟悉的一个数据。没想到，预测精度已经是动辄0.9。而这类数据实验做两遍，重复性也就最多0.6-0.7。这些高精度，似乎大都是C兄的贡献：只要抱上foundation model，transfer learning, agent的大腿，就不必考虑道德伦常了。
又翻了翻曾涉足的另一领域。那时学生data leak的时候，我常批评学生，你就是让同一个人死两遍，也不可能如此精准。看看现在的情况，还是我太不识时务了。
人本性，爱奇迹。亩产万斤能报上去首先要有许多人相信。各宗教的传播也深深依赖这个心理特点。AI的blackbox让大家误以为能产生人间奇迹。另有一种因素，作者本人亦无法鉴别出AI产生的逻辑错误。chatgpt给出的推理和程序漏洞，更难甄别。
AI培养出来的大牛，应该和以前那些思路比较开阔的大牛一样，会对社会有较大贡献的。大部分的教授，无论如何，一生并做不出什么。这些大牛们，至少为社会提供了几十个工作岗位。是社会分配资源的重要节点。
假作真时真亦假。有的时候就这么鼓捣鼓捣，后来便成就了真正推动历史的大儒。毕竟，资源是一切的基础。的确有一小部分人有了资源之后开始出真东西了。这种笔者也见过一二。近的认识的不说。现代生物的鼻祖，孟德尔的数据也是大量筛捡过的。那么也未可知，AI写出的种种亩产万斤，或有一天真的能登陆火星。
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