AI如何重塑科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)新格局？︱科學(xué)學(xué)

設(shè)置星標(biāo)★關(guān)注，從此你的世界多點(diǎn)科學(xué)~

在2025年12月《科學(xué)》（

Science

Scientific production in the era of large language models

LLM顯著提升了研究者的論文產(chǎn)出率，非英語(yǔ)母語(yǔ)者尤甚；語(yǔ)言復(fù)雜度作為論文質(zhì)量信號(hào)的效力正在失效甚至逆轉(zhuǎn)；AI輔助搜索拓寬而非收窄了文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)的路徑。

這項(xiàng)研究聚焦于科學(xué)論文的寫(xiě)作、發(fā)表與引用，但已經(jīng)用扎實(shí)的實(shí)證工作向我們展示，大語(yǔ)言模型的確已開(kāi)始重塑科學(xué)生產(chǎn)模式。

值得注意的是，科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，從問(wèn)題發(fā)現(xiàn)、假設(shè)生成、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析，到同行評(píng)審、知識(shí)傳播，AI的滲透遠(yuǎn)不止于論文寫(xiě)作環(huán)節(jié)。這一視角上的局限，恰恰為我們進(jìn)一步思考AI對(duì)科學(xué)事業(yè)的全面影響提供了重要起點(diǎn)。

科研生產(chǎn)力的提升可能源于生成式AI在多個(gè)研究任務(wù)中的應(yīng)用，比如大語(yǔ)言模型已經(jīng)能夠幫助研究者識(shí)別文獻(xiàn)空白、建立跨領(lǐng)域概念聯(lián)系，甚至提出可檢驗(yàn)的假設(shè)。從“AI科學(xué)家”（AI Scientist）到AI輔助的高維數(shù)據(jù)模式識(shí)別，研究方法本身正在被重構(gòu)。要充分理解AI對(duì)科學(xué)生產(chǎn)新范式、新格局的重塑，需要充分認(rèn)識(shí)到AI滲透科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的深度與廣度。

盡管該文揭示的只是更大變革的一個(gè)切面，卻引導(dǎo)我們注意到一個(gè)重要的事實(shí)：AI對(duì)科學(xué)生產(chǎn)新范式的塑造，伴隨著對(duì)科學(xué)研究傳統(tǒng)認(rèn)知的不斷挑戰(zhàn)和反思。

AI作為新型的認(rèn)知技術(shù)，不斷實(shí)現(xiàn)對(duì)人類(lèi)認(rèn)知過(guò)程的“技術(shù)性替代”，正是通過(guò)這種“技術(shù)性替代”，我們發(fā)現(xiàn)一些以往在科研過(guò)程中被高估的因素，如英語(yǔ)寫(xiě)作技巧、語(yǔ)言復(fù)雜度等，可能與科學(xué)研究的質(zhì)量并無(wú)本質(zhì)關(guān)聯(lián)。以技術(shù)的手段突破這些技能或技巧上的約束、緩解其差異之后，科學(xué)生產(chǎn)的格局將發(fā)生重大變化，比如非英語(yǔ)母語(yǔ)學(xué)者的科研生產(chǎn)力得到更大程度的提升。

與此同時(shí)，包括科學(xué)研究質(zhì)量的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)面臨新的挑戰(zhàn)。正如該文指出的，當(dāng)生成精煉文本的成本和精力因技術(shù)而降低時(shí)，其作為衡量作者專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域掌握程度的信號(hào)價(jià)值也隨之減弱。

隨著LLM的改進(jìn)和AI技術(shù)的不斷發(fā)展，以及將AI整合到科研工作中的新方式，AI“技術(shù)性替代”對(duì)傳統(tǒng)科學(xué)研究過(guò)程的挑戰(zhàn)、反思和重塑可能會(huì)更加廣泛和深刻。為此，當(dāng)下和未來(lái)的科學(xué)事業(yè)必須與不斷迭代的人工智能技術(shù)保持同步。

這項(xiàng)研究也為科學(xué)社會(huì)學(xué)與科技政策研究提出了若干需要深入探討的新議題。

第一，科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)的全球格局將如何演變？文章發(fā)現(xiàn)姓名具有亞洲特征的學(xué)者在采用LLM后獲得了最顯著的生產(chǎn)力提升，暗示AI正在重塑科學(xué)勞動(dòng)的全球分工。但這種新格局是否可以持續(xù)？當(dāng)語(yǔ)言門(mén)檻降低，其他形式的不平等（如數(shù)據(jù)獲取、計(jì)算資源、機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)）是否會(huì)變得更加突出？

第二，學(xué)術(shù)不端行為的重新界定。LLM對(duì)人類(lèi)認(rèn)知行為的“技術(shù)性替代”的邊界在哪里？文章的檢測(cè)方法幾乎可能會(huì)漏檢那些對(duì)LLM生成文本進(jìn)行深度編輯的使用行為。這一技術(shù)局限背后是更根本的規(guī)范問(wèn)題：什么程度的AI使用是“輔助”，什么程度的“替代”是可接受和需要規(guī)范的？當(dāng)AI可以獨(dú)立完成大部分智識(shí)工作時(shí)，作者身份意味著什么？現(xiàn)有的科研誠(chéng)信框架是否需要重建？

第三，如何平衡科學(xué)研究的速度與質(zhì)量。科研生產(chǎn)力大幅提升意味著文獻(xiàn)增長(zhǎng)將進(jìn)一步加速。該文樂(lè)觀地指出AI幫助研究人員克服了認(rèn)知局限，使其能夠更充分地探索不斷擴(kuò)展的科學(xué)文獻(xiàn)領(lǐng)域。但這種擴(kuò)展是否是有限度的？科學(xué)文獻(xiàn)的快速增長(zhǎng)是否帶來(lái)科研質(zhì)量的降低？科學(xué)系統(tǒng)如何在“快”與“好”之間找到平衡？

AI技術(shù)變革正在以超出預(yù)期的速度重塑科學(xué)生產(chǎn)的新范式、新格局，需要科學(xué)共同體、政策制定者和公眾的共同關(guān)注與審慎應(yīng)對(duì)。

李正風(fēng)

清華大學(xué)社會(huì)學(xué)系教授

清華大學(xué)科技與社會(huì)研究中心主任

-本文刊載于《世界科學(xué)》雜志2026年第2期“卷首語(yǔ)”欄目-

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