一项新研究揭示了人工智能(ai)工具在科学研究中的双刃剑效应：ai显著提升了年轻科学家的职业发展，却可能导致科学研究的整体视野收窄。
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芝加哥大学和清华大学的研究人员对6800万篇跨越六个科学领域的论文（生物学、医学、化学、物理学、材料学和地质学）进行了分析。结果显示，运用AI技术的论文引用率更高，但研究主题却更加集中和重复。 研究人员发现，AI使用越多，科学家越倾向于研究那些数据充足、易于解答的已有问题，而较少探索数据稀缺、可能开拓全新研究方向的基础性问题。
“AI显著提高了科学家在现有体系内晋升的可能性，这令人震惊。”芝加哥大学知识实验室主任James Evans教授指出，“在竞争激烈的科研环境中，使用AI成为了一种生存策略。”
论文链接: https://www.php.cn/link/02d18fa99b3e5f5bf0f1836ebdf07d2e
研究涵盖了1980年至2024年发表的论文。数据显示，使用AI工具的科学家平均每年发表论文数量多67%，论文引用次数更是未采用AI的科学家的三倍以上。
对350万名科学家的职业轨迹研究进一步证实了这一现象：使用AI的初级科学家晋升为资深科学家的概率高出32%，且晋升速度更快。反之，未采用AI的科学家更有可能离开学术界。
然而，这种个人成功的背后是科学整体创新性的潜在下降。研究表明，使用AI的研究主题范围缩小了5%，且AI研究中，高引用率论文占据主导地位，导致后续研究参与度降低了24%。
研究人员总结道，AI在科学领域的应用导致研究主题过于集中，从而限制了科学整体的知识范围和多样性。Evans教授认为，这与互联网和学术期刊的出现带来的影响类似。
相关论文链接: https://www.php.cn/link/cd69510f4a69bc0ef6ba504331b9d546
Evans教授强调，他并非反对AI技术，但呼吁调整科研激励机制，鼓励科学家探索更广泛的研究领域，避免过度依赖AI工具，从而维护科学研究的整体活力和创新性。 “我们需要放慢将资源完全倾斜到AI相关研究的步伐，保留一些探索性研究。” 他补充道。
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