最近有个很火的讨论：现在的学生，想学什么去B站搜一下就有，想写代码问问 AI 就能出，想看文献有各种翻译软件。按理说，现在的研究生应该个个都是六边形战士才对。
可为什么在导师眼里，现在的学生反而越来越不好带，甚至觉得一届不如一届？是因为你们变笨了吗？是因为你们不够努力吗？
当然不是。能考上研究生的，智商绝对在线。大家每天在实验室熬的时间，也不比前辈们少。所谓的质量下滑，其实是这三个时代病在作祟。
1.工具太强，导致了黑箱思维的泛滥
2.信息过载，导致了深度工作能力的退化
3.学历贬值，导致了目标函数的错位
工具太强，导致了黑箱思维的泛滥
以前我们读研的时候，想跑个回归，得先抱着书把计量原理啃透，甚至要手推一遍公式，因为那时候软件没那么智能，你不懂原理根本不知道怎么写代码。
现在呢？前两天有个研一师弟问我：学长，我的回归结果出来了，但是不知道为什么系数是负的。我问他：你的模型设定是什么？背后的经济学直觉是什么？
他一脸茫然地看着我：我就是把数据扔进 Stata，输入了那个命令，结果就出来了。这就是技能获取太方便带来的副作用。
现在的工具太好用了。好用到你不需要理解发动机的原理，只需要会踩油门就能把车开走。这就导致很多研究生变成了高级操作工。他们会调包，会跑代码，会画出精美的图表，但如果你问他这背后的逻辑链条是什么，如果不符合假设会怎样，他立刻就卡壳了。
导师觉得质量下滑，是因为导师看重的是直觉和底层的思考，而现在的学生更擅长的是流程的执行。这中间，隔着一个巨大的思考黑箱。
信息过载，导致了深度工作能力的退化
我听导师说，他们那个年代，找文献得去图书馆翻纸质书，或者在只有 2G网速的电脑前等一篇PDF加载半小时。因为获取难，所以每一篇都视若珍宝，都要读烂。
现在的学生，硬盘里躺着几千篇文献，Z-Library随便下，公众号每天推送顶刊速递。看起来资源多了，但注意力 成了最稀缺的资源。
我观察过很多师弟师妹，他们很难在桌前安安静静地坐两个小时，只为思考一个问题。他们习惯了碎片化的信息获取。看文献像刷抖音一样，看个标题，看个摘要，就觉得自己懂了。稍微遇到点难啃的理论，第一反应不是去钻研，而是去搜有没有 3分钟读懂XXX的短视频。
这种快餐式的学习习惯，让现在的研究生知识面很广，什么名词都听过；但知识密度极低，稍微往深了一问，就露馅了。
导师眼里的浮躁，其实是大家在信息洪流中，丧失了深度阅读和深度思考的能力。
学历贬值，导致了目标函数的错位
这是最现实的一点。十年前，读研的人大部分是真的想做点学问，或者至少是不讨厌科研的。那时候硕士是稀缺资源，读出来大概率能有好工作。
现在呢？考研人数几百万，硕士几乎成了找工作的标配门槛。这就导致，坐在实验室里的很多人，他们的目标函数 根本不是科研。
我有个师妹很坦诚地跟我说：学长，我读研就是为了混个文凭，方便考公或者进国企。发论文对我来说，只是为了满足毕业要求，多一分努力我都觉得亏。
既然目标是拿证走人，那么在科研上的投入自然是最小化成本。选最简单的题目，用最成熟（甚至过时）的方法，凑一篇中规中矩的论文。
在导师看来，这叫没有学术追求，叫质量下滑。但在学生看来，这叫性价比最高的生存策略。这是供需关系变化后的必然结果，不是学生变坏了，是赛道变拥挤了。
总而言之，现在的研究生，论检索能力、论工具使用、论 眼界开阔度，绝对吊打十年前的前辈。所谓的下滑，更多时候是因为我们走得太快，把灵魂（思考的厚度）落在了后面。
总结
所以，如果你不想被贴上水货的标签，老师给你个建议：在这个AI能帮你写代码、翻译文献的时代，别去卷那些 机器能做的事。多花点时间，去慢下来。 去把那个被工具封装起来的黑箱打开看看；去关掉手机，花一下午死磕一篇经典文献；去问问自己，除了那个显著的P值，这串数据背后到底代表了什么真实世界的逻辑。当所有人都在用AI加速的时候，那个愿意减速思考的人，才是这个时代真正的稀缺品。
