我是女博士

当AI能在几秒钟内生成任何风格的图像，一个花十年功夫学磨墨、执笔、运腕的画家，价值究竟在哪里？绘画会不会成为下一个被AI“渗入”的行当？本期嘉宾、青年国画家刘禹君的回答干脆利落：AI最大的问题是“没有审美”——它提供的是“平滑的完美”，而创作需要的，恰恰是“不平滑的不完美”。
刘禹君在中国美术学院国画系人物专业从本科一路读到博士，今年刚刚毕业。本期节目，你会听到一位国画家的完整养成——从大一磨墨、执笔学起，到懂得什么叫“比模特更像模特”的精气神；你会明白工笔与写意的真相——一个慢如种田，一个险似行舟；你还会循着“永和九年，岁在癸丑”那场曲水流觞的雅集，看一个题材如何被画了上千年：从政治记录，到文人的理想国，再到市场上附庸风雅的商品。
在这个AI开始作画的时代，这位被命运推着走上国画之路的女博士，对绘画怀有最坚定的信心。在她看来，真正要警惕的从来不是AI，而是那种“懒的气质”；作品最终要回答的只有一个问题——里面有没有“我”（the subject）。
本期嘉宾
刘禹君，青年艺术家，中国美术学院国画系人物专业本科、硕士、博士。2021年在北京大千画廊举办首次个展“浮游”，2024年先后在南京艺术学院美术馆举办个人项目“一次真正的散步”、与沈采在北京大千画廊举办双个展“光晕”，2025年在柏林LODGER与塔拉·玛达尼（Tala Madani）举办双个展“The Cow Jumped Over The Moon”，同年在南京逸空间举办个展“成为我”。
知识点
浙派人物画（又称“新浙派人物画”）
20世纪50—60年代在浙江美术学院（今中国美术学院）形成的写意人物画流派。以李震坚、周昌谷、方增先为开创者，吴山明等为后继代表。该流派立足中国传统写意笔墨，尤其是将花鸟画的没骨点厾、水墨晕染之法引入人物画，同时吸收西方素描的造型观念与写生方法，使写意人物在保持笔墨意趣的同时获得准确坚实的造型能力，形成“以花鸟写意笔墨写人物、以写生为根基”的独特面貌。代表作有周昌谷《两个羊羔》、方增先《粒粒皆辛苦》《说红书》、李震坚《井冈山的斗争》等。浙派人物画是新中国人物画改革中最具影响力的成果之一，与北方以徐悲鸿、蒋兆和为代表的写实人物画体系南北呼应，对当代写意人物画的发展影响深远。为区别于明代以戴进、吴伟为代表的“浙派”，学界常冠以“新”字，称“新浙派人物画”。
工笔/写意
中国画两大技法体系。二者无高下之分，一求尽精微，一求致广大。
工笔以工细的线条勾勒轮廓、层层设色晕染，讲究“三矾九染”，唐代仕女画已臻成熟，宋代院体花鸟为其高峰；它严谨可控，但极耗工时。写意则以简练奔放的笔墨直取物象神韵，南宋梁楷的减笔人物开其端，经明清徐渭、八大山人等推向高峰；它强调书写性与即兴感，落笔定局、无法修改，尤重创作者的胆魄与直觉。
生宣/熟宣/半生熟
宣纸按渗水性能的分类。生宣未经胶矾处理，吸水性强，墨色渗化，一笔落纸干湿浓淡变化万千，宜于写意；熟宣经胶矾水加工，不吸水、不渗化，墨色凝于纸面，经得起工笔的层层渲染；半生熟介于两者之间，吸水而不渗化。作画材料亦不限于纸：绢（丝织品）同样分生绢与熟绢，熟绢细腻匀净，是工笔画的经典载体。
兰亭雅集图（又称“兰亭修禊图”）
以东晋永和九年（353年）王羲之兰亭雅集为题材的绘画。王羲之与谢安等四十余位名士于会稽山阴兰亭修禊雅集，曲水流觞，王羲之乘兴写下《兰亭集序》，后世画家据序文与雅集故事绘图，遂成经典母题。此题材肇始于唐（有托名阎立本之作），至宋代随兰亭帖学的兴盛而定型为文人“雅集图”，之后长盛不衰。兰亭雅集图是雅集题材绘画中最具代表性的类型，熔书法名篇、文人轶事与山水人物画于一炉，体现了诗、书、画互文共生的人文传统，并作为母题延伸至玉雕、瓷器、漆器等多种工艺门类。
时间轴
06:41　考进中国美院国画系时，她连毛笔都不会拿
11:45　为什么人物画不如山水花鸟“连续”？
20:48　当宣纸和墨汁断了供，国画还怎么画？
29:19　AI最大的问题是“没有审美”
40:18　第一次个展《浮游》，与一个重度脸盲的人物画家
45:09　兰亭修禊图的千年流变
57:53　“我见过有天分的人——最大的天分是激情”
本期节目使用的音乐
本期嘉宾推荐
坂本龙一《opus》
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后周世宗郭荣的陵前，祭品有来自北京的泥土；张居正的墓碑前，赫然出现《儿童心理学》；曹操的墓前则堆着不同品牌的布洛芬，有些还贴心地附上了医嘱：“曹公，偏头痛可缓解，痛时半粒。”这种全新的祭扫风尚背后，是一个被称为“史同女”的群体——她们把历史人物当成身边活生生的人那样去爱。

抢互动位、蹲SD、刷末场、跟巡演，张口就是“zgyyj”“人质”……这些则是“剧女”的日常。她们热爱音乐剧，但绝不是普通的音乐剧观众。
同为近年来日益兴盛的亚文化，同以年轻女性为主体，同是粉丝文化的某种演化，“史同女”和“剧女”各自有什么特点，又共享哪些特质？本期嘉宾、来自南京大学文学院戏剧影视艺术系的熊之莺博士，可能是最适合聊这些话题的学者之一——因为她不但是这些文化现象的研究者，也是一位资深“史同女”和长期的音乐剧爱好者。
且听熊博士慢慢道来。
本期嘉宾
熊之莺，复旦大学中国中文系博士，现为南京大学文学院戏剧影视艺术系教师，主要研究方向为当代戏剧理论与批评。
知识点
史同女/史同
以真实历史人物为对象进行二次创作与情感投入的女性爱好者群体。“史同”即“历史同人”的简称，因其参与者主要为女性，故有此称谓。主流的历史解读和历史演义多关注功过是非或传奇故事，史同女则更在意“他们是谁”，从史料的字里行间想象历史人物如何活在世上，想象他们的志向、遗憾、爱意、仇恨……史同女既可以是喜爱某一特定人物的“单推人”，也可以是沉迷想象历史人物之间情感关系的“CP粉”，二者并不互斥，且由此围绕特定人物或人物关系形成松散的兴趣圈层。在研读“自推”史料和产出同人制品（小说、绘画、歌曲、视频、周边产品等）之外，线下的坟茔祭扫和遗迹探访也是当下较为多见的史同实践。
剧女
近年来在中国年轻戏剧观众中流行的一种自称。剧女本意主要指热衷音乐剧的女观众，但目前也逐渐辐射到话剧、舞剧等更多戏剧演出形式的观众中。作为一种自称，剧女指向的是对自我身份标签的认同。这就意味着，并不是愿意买票看戏就自动成为剧女。成为剧女，除了以此自称之外，往往也意味着至少部分认同并参与这一群体的行为模式和社群规范。例如对演出的持续关注、抢票、远征看戏（为看戏而前往外地）、等SD（在演员出入口stage door等待演员上班或下班并进行互动）、与同好分享交流相关经验与感想、做宣传、做周边等等。剧女是中国音乐剧产业的主要票房贡献者，同时也为其付出了大量的劳动力。
时间轴
03:10 史同：一种新鲜的“事死如事生”
11:56 史同女如何追星？查史料、上坟、做周边
22:36 用今天的感情理解古人，历史学家会怎么看？
30:22 为什么说“剧女”不是普通的音乐剧观众
47:49 女性粉丝的狂热为何总被污名化？
56:06 当热爱与研究相逢：把自己当作田野对象
本期节目使用的音乐
本期嘉宾推荐
片头曲 网友二创《张居正：荣耀为我臣服》
片尾曲 音乐剧《Suffs》歌曲《The March》（“We Demand Equality”）
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作为当下最受瞩目、汇聚巨量资源的科技领域，人工智能吸引着无数渴求成功、财富与声望的人。然而，真正能站在前沿、推动突破的，往往并非那些伺机而动的追风者，而是在各自领域深耕多年、最终与浪潮交汇的研究者。
本期嘉宾宋卓异便是这样一位。在她读电气工程本科、自动化硕士的时候，在她博士阶段被迫转向神经生物学的时候，甚至在她与DeepMind创始人Demis Hassabis同处UCL Gatsby计算神经科学部的时候，她都未曾想过自己的专业会和AI产生什么关联。直到近几年与科技巨头的合作，才让她猛然意识到，原来过去二十年的跨学科研究，竟是在铺就一条通往类脑智能的求索之路。
本期节目中，宋博士会科普一系列硬核知识：自动化与反馈控制的核心思想、黑箱系统与白箱系统的差异与意义、如何在电脑里搭建一个“虚拟细胞”，以及AI研究的不同路径。她也会分享作为女性在工科领域摸爬滚打的真实经历，以及她未来最想实现的突破与成就。在她看来，最重要的莫过于fearless——做自己想做的事，承担选择的结果，无怨无悔。
本期嘉宾
宋卓异，英国谢菲尔德大学自动控制与生物医学科学博士，现任职于深圳河套学院，专业方向为脑启发人工智能与计算神经科学的交叉领域，目前专注于构建生物视觉系统的计算模型。
知识点
自动化
自动化是指机器、设备或系统在没有人或较少人直接参与的情况下，按预定的程序或指令自动进行操作或控制的过程。其技术核心是形成“感知-决策-执行”的闭环：通过传感器等装置获取信息（输入），经由控制器或预设逻辑进行分析判断（处理），最后由执行机构完成相应动作（输出）。其根本目的是替代人类的重复性劳动、提高生产效率、保证操作精度和降低安全风险。现代自动化正从基于固定规则的机械执行，向融合人工智能的自主决策方向演进，但本质上它始终是人类意志与能力的延伸工具。
黑箱/白箱
黑箱（Black Box）指那些内部运行机制对观察者不可见或不透明的系统。在自动化领域，观察者只需关注系统的输入（给予什么指令或数据）和输出（得到什么结果或动作），而无需理解内部复杂的运算逻辑或物理过程。例如，当你使用自动驾驶的“跟车模式”时，你踩下油门（输入），车子自动保持距离（输出），但车载芯片内部的神经网络如何决策，对你而言就是一个黑箱。
白箱（White Box / Glass Box）指内部结构、逻辑和原理完全透明、可被理解的系统。观察者不仅知道输入和输出，还能清晰审视其内部的运行规则、算法代码或物理构造。例如，传统的工业机械臂按照你编写的“如果A则B”的PLC代码执行动作，每一步都可追溯、可解释，这就是白箱。
黑箱和白箱核心差异与意义：两者的本质区别在于透明度的不同。传统自动化多追求“白箱”以确保安全与可控，而AI驱动的现代自动化则常引入“黑箱”以换取高性能。这对矛盾提出了新课题：如何在依赖黑箱强大能力的同时，通过“可解释AI”等手段，尽可能向“灰箱”靠拢，以满足关键领域的合规与信任需求。
神经动力学（Neurodynamics）
神经动力学是神经科学、物理学与数学交叉形成的研究领域，核心在于从动态系统的视角，揭示神经系统在时间维度上的演化规律与计算原理。传统神经科学侧重静态的解剖结构或简单的刺激-反应映射，而神经动力学则将大脑视为一个高维非线性动态系统。它关注的核心变量是神经活动的时空模式——即神经元集群的电活动如何随时间流动与变化。
计算神经科学（Computational Neuroscience）
计算神经科学是一门通过数学模型和计算仿真来研究神经系统信息处理功能的交叉学科。计算神经科学与神经动力学虽同属交叉领域且研究对象重合，但二者的核心关切与解释路径存在本质差异。计算神经科学着眼于大脑的功能性计算，试图从信息论和算法层面回答神经系统“完成了什么任务”以及“如何编码与解码信息”，其典型问题涉及视觉重建、决策推理等输入-输出映射关系；而神经动力学则聚焦于机制性过程，关注神经活动在时间轴上的具体演化规律，其分析工具以常微分方程等动力系统分析工具为主。然而，二者绝非彼此割裂，而是互补互促：神经动力学为任何计算模型提供了生物物理层面的“硬件约束”，确保其理论建构不违背真实的动态特性；计算神经科学则为观测到的动力学现象赋予认知层面的“功能释义”，解释动力学机制究竟服务于何种智能目的。
类脑智能（Brain-Inspired Intelligence）
类脑智能是以计算建模为手段，受脑神经机制和认知行为机制启发，通过软硬件协同实现的机器智能。它的核心理念并非简单复制大脑解剖结构，而是抽象和借鉴大脑信息处理的基本规律，在算法、芯片和计算系统等多个层面实现本质性变革。如突破传统人工智能的两大瓶颈：极高能耗和对认知任务处理能力不足。
类脑智能是计算神经科学和神经动力学理论向工程应用的延伸。计算神经科学揭示的神经元与神经系统的编码规则，是类脑算法的生物与模型基础，而神经动力学描述的振荡、同步等时间演化规律，可被抽象出来设计更具动态适应性的类脑芯片与计算架构。从这个意义上说，类脑智能是连接“大脑如何工作”（科学）与“机器如何计算”（工程）的桥梁。
时间轴
08:20 自动化究竟是什么？
14:18 博士转课题：从黑箱到白箱
17:50在电脑上搭建了神经元的全细胞模型
29:45不能只为建模而建模，而要用模型实现深刻的科学洞察
38:02计算神经科学到底有多“交叉”
45:36与华为合作，把过去的研究全串了起来
50:27 AI研发的不同路径：没有哪个山头是终极答案
01:08:41 工科女生的尴尬处境与应对之道
01:16:18 No fear，no regret
本期节目使用的音乐
本期嘉宾推荐
片头曲久石让《天空之城》
片尾曲Taylor Swift《Fearless》
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世界正迈入所谓的AI时代。从大语言模型到生成式人工智能，从自动驾驶到自动化决策，技术迭代的速度不断刷新人们的认知边界。资本陷入狂热，政府展开博弈，而公众则被期待与焦虑交织的群体情绪席卷。
在令人目眩的技术高光之下，那些支撑AI神话的底层劳动者的处境与命运，却很少被真正看见。根本性的问题被反复遮蔽：谁在定义劳动的标准？谁在控制劳动的过程？谁又在承受这场技术重构所催生的结构性代价？当算法替代部分人类决策，当数字平台重塑千万人的就业形态，当新自由主义编织起“自我企业家”的意识形态，当产业链上下游的工人在技术的迷雾中彼此隐匿——workers of the world，是否还能联结？
本期节目的嘉宾、来自浙江大学社会学系的吴桐雨博士，试图回应这些问题。她的研究聚焦于AI产业链中的数字劳动，考察企业、政府与社会组织如何共同组织新型劳动形态；她亦在中美科技产业的比较中，追问不同的政治经济制度与数字文化如何塑造科技企业的劳动控制、劳动秩序与员工体验。贯穿这些研究的核心关怀是：技术从来不只是工具，它重新分配权力、组织劳动，并制造着新的不平等。
本期嘉宾
吴桐雨，俄勒冈大学人文社会科学学院社会学博士，现为浙江大学社会学系长聘副教授，研究技术如何重塑劳动、权力与社会不平等。
知识点
《牛马游戏》
《牛马游戏》基于吴桐雨在美国硅谷一家顶尖科技公司长达13个月的田野调查。她发现，公司将闯关、竞速、积分、徽章和角色扮演嵌入研发流程，调动“玩家一代”工程师的冒险欲、英雄主义与解题快感，诱使他们主动选择高风险、高回报的创新路径。“牛马游戏”由此揭示了一种以游戏激发创造力，同时占有创造力的劳动机制。对于科技资本而言，真正稀缺的并不是工程师更多的工作时间，而是最难以靠命令获得的灵感、判断和技术捷径。游戏的作用，正是让工程师把公司的创新目标体验为自己的挑战、兴趣与自我实现。这也是现代科技资本主义更隐蔽、更深入的控制：它不再满足于让知识劳动者服从，而是让他们在感觉自己自由创造时，主动交出最有价值的创造力。
数据劳工
数据标注劳动，是把原始世界翻译成机器能够理解的世界。图片、声音、文字和行为记录并不能天然成为AI的知识；它们必须先经过人的筛选、分类、判断和标注，才能变成机器可识别、可计算、可学习的数据。因此，数据标注并不是AI产业链上的简单辅助工作，而是连接现实世界与算法系统的关键环节。数据劳动者不仅告诉机器“这是什么”，还在训练它如何区分对错、判断优劣，以及什么才算“正确、得体、符合人类价值的答案”。
劳动控制论
劳动控制，是资本将劳动者“能够工作”的潜在能力，转化为符合企业目标的实际产出的过程。劳动合同购买的是劳动者的一段时间，却无法预先保证其投入多少努力、运用多少知识或创造多少价值。因此，资本主义管理的核心难题始终是：如何把不确定的劳动能力，转化为可预测、可衡量、可获利的劳动成果。这一经典问题最初由哈里·布雷弗曼系统阐释。他指出，现代管理通过将“概念”与“执行”分离，把生产知识从劳动者手中转移到管理层：管理者拆解工作、规定流程、制定标准，劳动者则负责执行被预先设计的任务。这样，复杂劳动被改造成更容易监督、衡量和替代的活动。这一过程在提高管理控制力的同时，也可能导致“去技能化”：劳动者逐渐失去对生产知识、工作节奏和完整劳动过程的掌握。
时间轴
07:42 甜甜圈邮件：一个玩笑如何变成福柯式的监视工具
16:32 职场女性的无解困境：太像男人不行，太“女人”也不行
24:38 劳动社会学者的愿景：用学术建立或展现所有劳动者之间的联结
31:15 中国数据标注的特殊模式：内循环
40:10 如何在技术迭代的当下更新经典的劳动研究理论
52:48 为什么优秀的劳动研究者大多是女性？
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片头曲 Natalie Merchant 《Which Side Are You On?》
片尾曲 Green Day 《Minority》
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提到蚯蚓，你会想起什么？
也许是上中学时的第一堂生物学解剖课，也许是鱼饵盒里缠绕成团的红色虫体，也许是那个流传甚广的传说——“把它砍成两段，就能变成两条”。
无论如何，蚯蚓不能算是一种很讨喜的动物。
然而，达尔文在他生平最后一本著作《腐殖土的形成与蚯蚓的作用》（The Formation of Vegetable Mould, Through the Action of Worms with Observation on Their Habits）中，给了蚯蚓极为隆重的赞美，说它是“地球上最有价值的动物”，并表示“蚯蚓在世界历史进程中发挥的作用，远超人们乍看之下的想象。”
本期嘉宾、来自上海交通大学农业与生物学院的赵琦博士，管理着国内规模最大的蚯蚓标本馆，馆藏标本超过12万条。她会告诉你，蚯蚓为什么能在地球上绵延5亿年，躲过了五次生物大灭绝；面对这些长得几乎一模一样的虫子，分类学家到底靠什么区分和命名新物种；蚯蚓在养分循环和土壤结构里扮演的角色有多关键；以及，除了“钻土”和“做鱼饵”，它还能做什么。
本期嘉宾
赵琦，法国雷恩第一大学生物学博士，上海交通大学生态学博士。现为上海交通大学农业与生物学院副教授，以蚯蚓为核心，进行土壤健康、有机废弃物资源化利用和蚯蚓生物多样性等领域的研究。
知识点
蚯蚓物种的分类鉴定与命名
蚯蚓属于环节动物门，寡毛纲，单向蚓目。我们现在用形态解剖学和分子生物学的“双重认证”。首先，在解剖镜下，观察蚯蚓的外部特征和内部解剖特征，如刚毛、前列腺，乳突等，根据国际上经典的蚯蚓分类体系，确定蚯蚓大类。其次，对蚯蚓进行DNA的提取和比对。如果形态上和分子标记上都表明这是新物种，那我们就判定它是一个新的蚯蚓。
蚯蚓名字的来由蚯蚓命名采用国际通用的拉丁文双名法。第一个词是它的属名，第二个词是种名。我们可以根据蚯蚓的特征，或采集地，或姓氏名等对它进行命名。
孤雌生殖
也称单性生殖，是指卵细胞不经过受精也能发育成新个体的生殖现象。
蚯蚓堆肥
利用蚯蚓的生物降解功能与微生物群落协同作用，将秸秆、畜禽粪便等农业废弃物转化为优质有机肥的生物处理技术，产生的蚯蚓粪通常被称为有机肥之王。
时间轴
04:21 如何摆脱对蚯蚓的恐惧？——脱敏疗法
13:49 绵延5亿年的“地球老住户”：蚯蚓凭什么熬过五次大灭绝？
24:48 花20年攒下12万条标本：蚯蚓标本馆到底有多重要？
33:22 发现新物种后，怎么给它取名字？
38:24 如果蚯蚓一夜之间消失，地球会怎样？
46:00 从“地龙入药”到“火星探测”：蚯蚓的应用潜力有多大？
54:19 把人生当成“通关游戏”：一位女博士的升级打怪心得
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片头曲 “溪畔谧雨”（陈丽丽）
片尾曲 “故乡的原风景”（宗次郎）
【本期主播】

红总：传播学博士，一个留学咨询师

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