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在2025年12月《科學》（
Science) 雜志發表的《大語言模型時代的科學生產新范式》 （
Scientific production in the era of large language models）一文中，日本學者久壽米木啟悟（ Kusumegi Keigo ）與同事們以 arXiv 、 bioRxiv 和 SSRN 三大預印本平臺的大規模數據為基礎，考察了大語言模型（ LLM ）對科學論文產出的影響，揭示了三個核心發現：
LLM顯著提升了研究者的論文產出率，非英語母語者尤甚；語言復雜度作為論文質量信號的效力正在失效甚至逆轉；AI輔助搜索拓寬而非收窄了文獻發現的路徑。
這項研究聚焦于科學論文的寫作、發表與引用，但已經用扎實的實證工作向我們展示，大語言模型的確已開始重塑科學生產模式。
值得注意的是，科學知識生產是一個復雜的系統工程，從問題發現、假設生成、實驗設計、數據收集與分析，到同行評審、知識傳播，AI的滲透遠不止于論文寫作環節。這一視角上的局限，恰恰為我們進一步思考AI對科學事業的全面影響提供了重要起點。
科研生產力的提升可能源于生成式AI在多個研究任務中的應用，比如大語言模型已經能夠幫助研究者識別文獻空白、建立跨領域概念聯系，甚至提出可檢驗的假設。從“AI科學家”（AI Scientist）到AI輔助的高維數據模式識別，研究方法本身正在被重構。要充分理解AI對科學生產新范式、新格局的重塑，需要充分認識到AI滲透科學知識生產網絡的深度與廣度。
盡管該文揭示的只是更大變革的一個切面，卻引導我們注意到一個重要的事實：AI對科學生產新范式的塑造，伴隨著對科學研究傳統認知的不斷挑戰和反思。
AI作為新型的認知技術，不斷實現對人類認知過程的“技術性替代”，正是通過這種“技術性替代”，我們發現一些以往在科研過程中被高估的因素，如英語寫作技巧、語言復雜度等，可能與科學研究的質量并無本質關聯。以技術的手段突破這些技能或技巧上的約束、緩解其差異之后，科學生產的格局將發生重大變化，比如非英語母語學者的科研生產力得到更大程度的提升。
與此同時，包括科學研究質量的評判標準也會面臨新的挑戰。正如該文指出的，當生成精煉文本的成本和精力因技術而降低時，其作為衡量作者專業領域掌握程度的信號價值也隨之減弱。
隨著LLM的改進和AI技術的不斷發展，以及將AI整合到科研工作中的新方式，AI“技術性替代”對傳統科學研究過程的挑戰、反思和重塑可能會更加廣泛和深刻。為此，當下和未來的科學事業必須與不斷迭代的人工智能技術保持同步。
這項研究也為科學社會學與科技政策研究提出了若干需要深入探討的新議題。
第一，科學知識生產的全球格局將如何演變？文章發現姓名具有亞洲特征的學者在采用LLM后獲得了最顯著的生產力提升，暗示AI正在重塑科學勞動的全球分工。但這種新格局是否可以持續？當語言門檻降低，其他形式的不平等（如數據獲取、計算資源、機構網絡）是否會變得更加突出？
第二，學術不端行為的重新界定。LLM對人類認知行為的“技術性替代”的邊界在哪里？文章的檢測方法幾乎可能會漏檢那些對LLM生成文本進行深度編輯的使用行為。這一技術局限背后是更根本的規范問題：什么程度的AI使用是“輔助”，什么程度的“替代”是可接受和需要規范的？當AI可以獨立完成大部分智識工作時，作者身份意味著什么？現有的科研誠信框架是否需要重建？
第三，如何平衡科學研究的速度與質量。科研生產力大幅提升意味著文獻增長將進一步加速。該文樂觀地指出AI幫助研究人員克服了認知局限，使其能夠更充分地探索不斷擴展的科學文獻領域。但這種擴展是否是有限度的？科學文獻的快速增長是否帶來科研質量的降低？科學系統如何在“快”與“好”之間找到平衡？
AI技術變革正在以超出預期的速度重塑科學生產的新范式、新格局，需要科學共同體、政策制定者和公眾的共同關注與審慎應對。
李正風
清華大學社會學系教授
清華大學科技與社會研究中心主任
-本文刊載于《世界科學》雜志2026年第2期“卷首語”欄目-
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