近日，一项发表于《Nature》的研究引发了科学界对人工智能影响的深度思考。芝加哥大学社会学家詹姆斯 · 埃文斯（James Evans）带领的研究团队通过分析海量科研数据，揭示了AI技术在推动科学发展的同时所引发的一系列深层问题。
该研究基于对4130万篇学术论文的系统性考察，首次量化评估了人工智能工具对现代科学研究的影响。研究发现，虽然AI显著提升了单个科研人员的生产能力，但这种提升却导致了一个令人担忧的趋势——科研领域的整体多样性正在下降。
从个体层面来看，采用AI工具的科研人员展现出明显优势。数据显示，使用AI辅助研究的学者平均每年发表论文数量是传统研究方式的3.02倍，且其论文被引次数更是高出4.85倍。
更进一步的是，AI的应用显著加速了科研人员的职业发展进程。数据显示，借助AI工具的研究者比同行平均提前1.4年就能在各自领域崭露头角，并成为学术领军人才。这种效率的提升主要得益于AI在数据分析和研究假设生成方面的能力。
但这种个体层面的成功并未带来预期中的科学繁荣。研究发现，AI的普及反而导致科研领域的”注意力经济”效应加剧。具体表现为：热门研究方向吸引了越来越多的关注，而冷门领域却逐渐被忽视。
AI与非AI论文的知识范围对比图
这种现象被研究者形象地称为”孤独的人群”(Lonely Crowds)。大量科研人员涌入热门领域，却缺乏真正意义上的学术互动。科学家们更倾向于利用AI在已知问题上寻求趋同解决方案，而不是通过合作探索新的未知领域。
究其根源，在于AI工具的”数据趋光性”特性。研究者普遍向数据资源丰富、易于评估结果的领域迁移，因为这些领域能充分发挥AI的优势。这种趋势导致了科研领域的”马太效应”愈发明显。
更令人担忧的是，科学研究正在形成单一化的研究范式(Methodological Monocultures)。大量缺乏数据支撑但可能带来重大突破的新兴领域被忽视，科学探索的多样性面临前所未有的挑战。
附上参考地址
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Artificial intelligence tools expand scientists’ impact but contract science’s focus
相关阅读：
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《研究显示：用 AI 的科研人员论文产出量暴增，但质量隐忧浮现》
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