殖民条件：当已发布的学术论文成为其自身取代的材料

我们从两位国际知名人文和社会科学学者的已发布文献中提取出其学术推理系统，将这些系统转化为用于大型语言模型的结构化推理时约束，并测试所生成的学者机器人是否能够以专家评估的质量完成核心学术功能。提取管道采用八层提取方法和基于局部封闭语料库分析的九模块技能架构。随后将学者机器人部署在博士生指导、同行评审、讲座和讨论式学术交流中。专家评估包括三位资深学者产出报告和任命级别综述。在保存的专家记录中，所有评审和指导报告均认为该输出达到了基准水平，任命级别的建议将两个机器人置于澳大利亚大学体系中的高级讲师级别以上，恢复的讨论得分将学者A置于7.9-8.9/10，学者B置于8.5-8.9/10。一项研究生调查显示，在7分制的评估中，信息可靠性、理论深度和逻辑严密性方面表现高度，尽管所有参与者都是前沿模型的用户，仍呈现显著的天花板效应。我们称之为"殖民条件"：当出版系统使稳定的推理架构变得可被辨识、可提取且可低成本部署时，知识劳动的公共记录即成为其自身功能性取代的原始材料。由于该转变的技术门槛在有限的工程 effort 下即可实现，我们认为，针对披露、知情同意、补偿和部署限制的保护框架的窗口正在于当下，而此时部署仍是可选的而非基础设施化的。