科技日報記者 張夢然
包括美國康奈爾大學在內的聯合團隊于《科學》雜志發表最新研究證實，自人工智能（AI）工具ChatGPT向公眾開放以來，大型語言模型顯著提高了科研人員的論文產出率，但由此激增的平庸論文也為學術評價體系帶來了新問題。
研究團隊收集了2018年1月至2024年6月期間發表在arXiv、bioRxiv和社會科學研究網（SSRN）3個主要預印本平臺上的超過200萬篇論文作為分析樣本。通過對比2023年前人類撰寫的論文與AI生成文本的特征，團隊開發出一套檢測模型，用以識別可能由AI輔助完成的論文，并進一步追蹤這些論文的后續發表情況。
分析結果顯示，使用AI寫作的科研論文產量顯著增長。在arXiv平臺上，使用AI的科研論文發表量比未使用者高出約1/3，而在bioRxiv和SSRN上，這一增幅更是超過了50%。AI搜索工具能幫助科研人員發現更新穎、更多元的文獻資源，這可能有助于激發更具創造性的研究思路。
然而，AI的普及也給學術質量評估帶來了新的困境。研究發現，對于人類撰寫的論文，語言的復雜性通常是衡量其學術質量的有效指標；但對于AI生成的論文，盡管其文字流暢度很高，卻往往未能通過期刊評審的嚴格篩選，表明其科學價值并未獲得認可。這種“寫作質量”與“科學質量”之間的脫節，正使得期刊編輯、資助機構等難以單憑論文產出來有效評估科學家的真實貢獻，這對當前的學術評價體系提出了嚴峻考驗。
團隊成員表示，當前結論基于觀察性數據，下一步計劃通過隨機對照實驗等方式進行因果性驗證。他們同時呼吁，隨著AI日益成為科研工作中的“協作者”，政策制定者亟須為這一快速發展的技術領域建立相應的規范與指引。
總編輯圈點
這項研究像一面鏡子，照出了AI進入科研界后的真實景象。它提示人們，警惕“表面繁榮”陷阱——看起來高產了，但創新含量可能不升反降。更深一步去想，如果拼寫作數量比拼思想深度更重要，那學術生態無疑也將走向浮躁。這項研究最大的啟示也在于此：我們如何在擁抱AI效率的同時，守住科研中最珍貴的東西？即那些需要時間積累的洞察力、在試錯中迸發的靈感，以及真正推動人類認知邊界的原創思想。
