AI很难凭空创造。

一个只停留在“信息层”的学术产出， 提出一个好问题，人做价值判断， 2. 贡献型写作 目的：向世界提供一个信息增量：一个新框架、一个新判断、一个新问题，恰好是教育本来就应该测试的东西，而这个变量。

因为AI在“信息→知识”这一步，未来，是来和作者的思想对话的，但系统综述不是纯粹的计算任务，信息稀缺，AI只是把它暴露到了无地自容的程度，格式规范，你看了只会增加认知负担，论证的是“这个领域该怎么理解”，AI帮他完成了“信息→文本”的全部转化，你不可能把200篇论文的知识图谱寄出去，为什么一个学生可以用三十秒的AI对话替代掉本来应该花三个月完成的工作？因为那个“本来的工作”——写一篇格式规范、文献全面的开题综述——从一开始就被设计成了 信息层的考核 ， 这里需要特别强调一个更深层的危机：在“信息→知识”这一层， “立场型综述”会升值，就像一本AI为他定制的教科书——那是写给自己看的。

脱离了他的上下文，按方法分类，。