时湛视线低垂，待汹涌的情绪漩涡平息之后，仔细思量任九霄的提议，隐隐猜到了她为何不考虑循序渐进地改革。

倘若视AI作为协助科研的工具，

大部分现有研究人员可能倍感庆幸，觉得工作轻松了，

但实际上，从长远来看，它会进一步加重资源分配失衡，过度集中在少数最上层，加剧学术垄断、成果掠夺，使大多中底层科研人员的处境更加艰难。

现有通用大模型无法满足专业领域的重点难题研究，

之后发展方向，人工智能一定会根据具体领域的需求定制，收集对应专业数据和过往研究成果重新训练。

而大型科研机构、名校、掌握权力的院士教授有资金有门路，会最先拥有专业科研AI这个大杀器，

并借助它快速摘取科研树上大部分果子，将AI成果划归自己名下，进一步获取更多的科研资金和名利地位。

好摘的果子都被上层摘了，中底层科研人员没资源、没专业AI，不可能拼得过别人，只有饿死了。

假设真有天才在这种情况下也做出了成果，万一被别人觊觎，等发表时候被喂给科研AI，转头成果便成别人的了，到时候又上哪儿说理去？

将AI定位为科研工具，必然会成为某些有权有势群体劫掠行恶的凶器，最后彻底垄断独占行业。

若禁止AI用于科研呢？

AI是发展大趋势，禁不了。

若科研出成果时，必须标明AI贡献部分呢？

显然，这很容易弄虚作假，研究人员为了名利刻意隐瞒AI的作用。

若调查科研人员所有AI账号呢？

没用，要么查不到，要么有背锅侠。

专业科研AI成果的拥有者，都是掌握很多资源权力的大人物，这些人会轻易留下明显不利于自己的证据吗？

即便严查，倒霉的也是手底下具体干事的学生和底层科研工作者。

科研成果与普通创作作品不同。

普通创作作品多为图片音乐视频文章小说，面向大众，阅读门槛低，受众广泛，用户为其付的费用偏低，

如有AI生成品假冒原创混入市场，它没火，没多少损失，它火了，因消费者众多，总有人眼睛雪亮能发现问题，给出反馈，及时处理。

同时创作者大多为普通人，实名制使用AI服务、数字水印和法律后果能有效抑制造假行为。

但科研成果的重要性，和牵扯的利益远远大于普通作品，极易成为腐败滋生地，

且科研成果专业门槛高，普通人看不懂、平常也接触不到，根本无从监督其中有没有问题，

AI辅助科研只会起反作用，加剧强弱分化、学术不公。

是以，唯有撤销如今爬满蛀虫的科研体系，重新建立新体系，方能从根本上解决问题。

时湛微微低头，既没有看魔王律师，也没有看审判席，他没有看任何人，在一片因骇然引发的全场静默中出声：

“

假如用AI主导科研，去掉绝大部分研究人员，由少数顶尖人才管理，需要明确几点。

其一，专业科研AI的数据来源是关键，决定最终成果归属，

其二，AI科研体系具体如何建立，如何运行？

其三，成果收益如何分配？

我想，最好由国家建立专门的人工智能科研部，统筹整个过程，整合各类资源。

比方要建立一个医学细分领域科研AI，

国家AI科研部出头，寻找该领域内病例最多、治疗数据最完备的多家医院，收集AI训练需要的有效高价值数据，由国家付定金购买。

再选择几个精通AI模型训练的大公司进行招标，国家付定金让中标公司训练科研模型。

模型训练好后，由医学顶尖人才管理使用，模型可以设置多个独立的管理员账号，分给多个使用者，充分发挥模型作用，也能避免单个AI模型管理者能力不够造成的风险。

为了不忽视大众智慧，可以在人工智能科研部网站上设置留言贴，用户可以实名登录后在对应专业领域分区留下自己具有建设性、较为详细的构想和灵感，让科研AI分析是否可行，是否采用。

此时，科研AI的数据、模型、管理者、建议者已经全部就位，

若出重大成果了，拥有者自然是国家，后续收益由国家占大头，例如60%，其余根据数据提供方、模型训练公司、顶尖人才管理者、数据中可能涉及的他人成果、留言贴上可能的有效建议者五方具体贡献、付出成本来合理分配收益。

假如成果无法快速落地商业化，实际收益较远，那么估算一个大概值，用奖金形式进行发放，所有分配细则及计算方式公开可查，

有贡献的顶尖人才，可以继续管理此模型及其他相关模型，获得对应荣誉，

对应的模型训练公司，有更多机会承接国家其他科研AI或政府管理类AI，

其他收益方也能激发他们对科研的积极性。

需要交易付费的部分，采用先定金加后收益分成模式，一有成果，收益共享。

若没有重大成果，国家仅需付出定金和人才工资，和原先巨大的科研经费投入比，不值一提。

在人工智能时代，国家掌握科研数据，就能把AI成果归为公有，造福于民，最大程度减少AI被人错误使用带来的一系列危害。

对模型训练公司来说，国家科研项目收入可能不够稳定，

但在自己其他模型数据‘非法’、面临更多法律风险，及扩展市场需要更多算力的情况下，

任何一个有战略性眼光的企业家，都能知道与国家合作、取得国家支持的意义，远比科研AI收益多少更重要。

AI科研集最顶尖人才、最顶级实验设备、最先进模型、最优质数据和最多大众智慧为一体，效率如何能不高？

至于原先的科研群体，如真热爱科研，完全可以进入企业继续从事相关研究。

从互联网发展浪潮足以看出，民营企业在科技创新中发挥出的巨大力量，以后应用层面科研将以众多民营企业为主力。

在企业搞科研，

一来，有工资收入，生活有保障，有效减少研究压力。

二来，企业的研究方向更实际，遇到的问题更具体，方便针对性解决，能更快产生商业价值，化为真实成果，减少虚假式敷衍式重复式科研。

三来，撤销研究型硕士博士，学生不用再为了工作拼高学历，多花好几年强行做不感兴趣的研究，蹉跎时间。

四来，有真才实学者，在企业中逐步成为总科研负责人，成果重大突出的顶尖人才，有机会被国家看中，成为科研AI管理者，进入最高科研领域，实现理想。

科研模式改变虽有一时阵痛，但以长远观，人才、AI、企业、国家各就其位，各施其长，方能实现资源最优化、效率最大化。

”

时湛说完，心里默默补了一句：

这里面，损失最大的要数那些不干正事、光知道骗取侵吞国家科研经费的高校教授和所谓科研大拿了。

不过他可没任九霄那么勇，敢直接怼脸骂。

按任九霄的设想，以后大学老师的招聘要求也会修改，不再是硕士博士毕业任职，而是由各行各业成就显著的杰出人士担任。

比方互联网公司某重大项目负责人、科技上市公司某前总裁、某有名建筑工程师，想找清闲活儿的，教理工科对应专业，

著名艺术家、歌手作家律师、退休法官检察官，过了创作巅峰期有空闲时间的，教人文社科对应专业，

工作多年经验丰富的高级医生，想换压力少轻松工作的，教医学，

退休省长市长、政府高级干部，教政治，教学生如何治理一个地区，如何管理社会。

大学作为绝大部分学生进入社会工作的最后一个校园阶段，需要给学生传授的不仅是知识，更是经验。

假如大学只教知识，那么教科书、网上课程和AI完全能够胜任，没有比AI更庞大完善的知识库了，还需要老师做什么？

因而以后大学老师，宜让有优秀工作经验的人去做，传给学生最真实的工作内容、遇到的问题、解决的办法。

老师是实践出身，学生动手实操、自主思考、分析解决能力会增强，能培养出大批独当一面的工程师、研究者、创作家，而不是光会背书和纸上谈兵的书呆子。

如此一来，学生学得技能切实有用，教学内容完全符合工作所需，教育目的完全契合社会所求。

不会出现外面社会技术都更新换代好几轮、研究无人机了，大学老师还在用十几年前的ppt，给学生重复读自行车的定义、结构、作用…

换成有实际领域工作经验的人当老师，还会让学生多了解相关职场、社会、人际情况，让学生有足够的职业认知和心理准备，选择合适并热爱的职业，更轻松融入职场。

也能提升学生的学习积极性，让学生对权威祛魅，更具创新力。

老师是受大众欢迎的名人、大家，上课会给学生讲故事和真实经历，学生上课能不积极吗？

老师曾是总裁，和颜悦色给自己解答难疑，学生还会对公司小领导的刁难，恐慌畏惧、任人欺辱吗？

老师曾有真实可见的创业成功先例，学生还会认为创新创业、尝试新领域出成果是遥不可及、天方夜谭吗？

只有社会真正的人才，才能培养出更多未来的人才。

对老师来说，是互利共赢，大学教授工资不高，但代表一种荣誉，同时将来桃李满天下后，能进一步扩大及延续老师的影响力。

影响力本身就是一种名利。

时湛停止思维发散。

他今天已经说太多了，这些细枝末节的事情，认同追随任九霄的人早晚会想到，留给后来人填补吧。

众人经过时湛长长的发言，终于从被魔王律师吓崩的心态和表情中缓过来了，此刻都恢复正常神态，仔细思索。

魔王律师视线扫过时湛，眼神诧异中带着一丝柔和。

兰珝转头瞧了时湛一眼。

时湛在开头并没有明确表达自己的态度，支持还是不支持，但他详细描述了科研AI新体系具体实施的细节。

这很重要，能大大提升公众的认同度。

魔王律师的话太过惊世骇俗，大众往往一时之间无法消化并接受。太过理想化颠覆性的点子，总会给人不切实际的感觉。

但时湛用一个个细节、具体的实施方案呈现出跃然眼前的清晰场景，

从数据收集到模型训练、

从成本投入到收益分配、

从人才来源到企业定位，

构建了一个可以看得见摸得着的国家科研AI运行流程。

让看似不可能成为可能。

此时，审判长：“听起来是个不错的方案，几位律师还有什么意见要补充吗？”

兰珝心中又一喜，审判长也表态了。

很多人不了解AI、不熟悉科研、不明白其中利弊，当一个人对某件事未知时，大半会选择从众，而法官身份意味着公正，更具有说服力。

魔王律师提议一出，在场多人赞同、无人反对，这个信号能让绝大多数人态度倾向于支持。