人工智能正在以前所未有的速度渗透至科研的每个环节。从筛选海量数据、分析基因序列，到总结文献、生成文章草稿，AI正在成为科研工作者不可或缺的助手。

然而，一个矛盾的现实是：一方面，AI在科研领域的使用率加速攀升；另一方面，许多科研人员也对AI带来的负面影响表示担忧。

Nature新闻近期也发文探讨，科研对AI的依赖可能会付出隐性代价。

图片来源Nature 新闻：https://www.nature.com/articles/d41586-025-03936-2

文中引用了全球性学术出版机构一项涵盖超过2400名研究者的调查，数据显示，62%的受访者在研究或发表相关工作中使用AI，这一比例在2024年还是45%（受访者1043人），增长迅猛。

具体来看，在2059名受访者中，85%的人认同AI提升了效率，77%的人认为它增加了工作产出，73%的人表示它改善了工作质量。但与此同时，也有高达87%的研究者对AI的“幻觉”错误、数据安全、伦理及算法不透明等问题表示担忧。

2024年arXiv的一篇预印本研究揭示了AI使用的另一个侧面。该研究发现，使用AI的研究者平均发表论文更多，获得引用更广，且比未使用者提前约四年成为团队负责人。这种加速效应在数据丰富的成熟领域尤为显著。

由此，研究的作者们提出了一个尖锐的观点：AI可能正在无形中削弱科学的多样性。当算法倾向于数据丰富的研究领域时，那些边缘、新兴或数据稀缺的领域，其声音可能被进一步忽视。

长此以往，科研人员习惯借助AI工具完成文献综述、起草框架，其独立思考与提出颠覆性设想的潜力可能被潜在地削弱。

习惯AI算法对于主流研究的推荐，小众但有突破潜力的研究方向就可能被更多人忽略。在众多媒体报道与技术解读中，也不难发现AI在完成简单工作中下限相对较低，人类智慧在推动科研进程的关键节点中，仍是现阶段不可或缺的一环。

因此，真人专家编辑的价值十分重要，他们可以帮助科研作者守好发表的最后一关，凭借深厚的科学素养以及批判性思考，识别那些可能被忽略的独特价值，从根本上提升科研成果的竞争力。

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