图片由AI生成

包括美国康奈尔大学在内的联合团队于《科学》杂志发表最新研究证实，自人工智能（AI）工具ChatGPT向公众开放以来，大型语言模型显著提高了科研人员的论文产出率，但由此激增的平庸论文也为学术评价体系带来了新问题。

研究团队收集了2018年1月至2024年6月期间发表在arXiv、bioRxiv和社会科学研究网（SSRN）3个主要预印本平台上的超过200万篇论文作为分析样本。通过对比2023年前人类撰写的论文与AI生成文本的特征，团队开发出一套检测模型，用以识别可能由AI辅助完成的论文，并进一步追踪这些论文的后续发表情况。

分析结果显示，使用AI写作的科研论文产量显著增长。在arXiv平台上，使用AI的科研论文发表量比未使用者高出约1/3，而在bioRxiv和SSRN上，这一增幅更是超过了50%。AI搜索工具能帮助科研人员发现更新颖、更多元的文献资源，这可能有助于激发更具创造性的研究思路。

然而，AI的普及也给学术质量评估带来了新的困境。研究发现，对于人类撰写的论文，语言的复杂性通常是衡量其学术质量的有效指标；但对于AI生成的论文，尽管其文字流畅度很高，却往往未能通过期刊评审的严格筛选，表明其科学价值并未获得认可。这种“写作质量”与“科学质量”之间的脱节，正使得期刊编辑、资助机构等难以单凭论文产出来有效评估科学家的真实贡献，这对当前的学术评价体系提出了严峻考验。

团队成员表示，当前结论基于观察性数据，下一步计划通过随机对照实验等方式进行因果性验证。他们同时呼吁，随着AI日益成为科研工作中的“协作者”，政策制定者亟须为这一快速发展的技术领域建立相应的规范与指引。

【总编辑圈点】

这项研究像一面镜子，照出了AI进入科研界后的真实景象。它提示人们，警惕“表面繁荣”陷阱——看起来高产了，但创新含量可能不升反降。更深一步去想，如果拼写作数量比拼思想深度更重要，那学术生态无疑也将走向浮躁。这项研究最大的启示也在于此：我们如何在拥抱AI效率的同时，守住科研中最珍贵的东西？即那些需要时间积累的洞察力、在试错中迸发的灵感，以及真正推动人类认知边界的原创思想。