# Vivek Nair：AI让"假研究"更舒适

- 来源：Berryxia.AI (@berryxia)
- 发布时间：2026-06-18 13:33
- AIHOT 分数：55
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmqj2sayb06mysl5w78fnsm9b
- 原文链接：https://x.com/berryxia/status/2067480831443292524

## AI 摘要

Vivek Nair的文章（520万阅读）指出，2026年AI让研究变成“看起来像在研究”而非真正研究。算法选论文、AI总结摘要、生成代码，使“SFT型”（监督微调）研究异常舒适，但判断力无法被替代。真正的原创研究是“RL型”：从目标出发推理。Vivek开出药方：自己选题、读原文、写下来、盯着失败看。大多数人阅读后继续刷下一条。

## 正文

兄弟们，这样下去，我感觉自己真的也要废了啊！
很多人都变成了一个"假思考"or "假忙碌"的状态！

2026年最讽刺的事：你越依赖AI做研究，就越"看起来像在做研究"，却离真正做研究越来越远。

Vivek Nair那篇文章刷了520万阅读，核心就一句话：大多数人学到的不是"怎么做研究"，而是"怎么看起来像在做研究"。

现在的信息流太完美了，算法替你选论文、社交链替你过滤热点、大模型替你总结摘要。

你每天追的"重要方向"，其实是别人已经跑过的赛道。你以为自己在吸收知识，其实在SFT（监督微调）：给什么样本学什么样本。

而真正厉害的研究者是RL型：自己先想清楚想要什么结果，再反推需要什么实验。

Schulman说过，这种从目标出发的推理天然制造原创性，因为你的具体问题不会出现在任何综述里。

AI让SFT型研究变得前所未有的舒服。

论文有AI摘要、实验有AI设计、代码有AI生成。你可以用更少的努力"看起来更像研究者"。

但判断力这东西，AI替你嚼不出来--它只会顺着你、肯定你、帮你制造"假顿悟"。

Vivek开的药方其实就四条：自己选题、读原文、写下来、盯着失败看。
这些在十年前是常识，在2026年反而成了反直觉。

因为AI把"看起来像"的门槛拉得极低，而"真正做"的心理门槛却更高了。

520万人看了这篇文章，然后继续刷下一条。

### 引用推文

> Berryxia.AI：http://x.com/i/article/2067469942132490241