张耀铭在《学术探索》2026年第5期撰文，探讨生成式AI在学术研究中的协同价值及内在边界，解析其技术逻辑与学术影响。生成式AI融合符号主义与连接主义内核，借助深度学习、模型建构与认知映射，实现了从“模式识别”到“内容生成”的范式转换。在人文社科等领域，其推动了“人机协同”研究模式的形成，呈现出“归纳—涌现”“描述—生成”等特征，显著提升了研究效率与跨学科融合能力。然而，其本质局限在于基于统计拟合而非真实认知，表现为内插而非外推、关联而非因果、模仿而非原创，缺乏主体意识与深层创造力。其“黑箱”特性更可能削弱学术原创性、消解评审权威、侵蚀学术信任体系。因此，必须明确其“协作者”定位，构建相应的学术伦理框架，提升学术共同体的数智素养，坚守人文精神与批判思维，在技术赋能与学术本真之间寻求平衡，以促进人机协同理性发展。