一項近日發(fā)表于《科學(xué)》的研究指出，像ChatGPT 這樣的人工智能（AI）工具正在大幅增加論文產(chǎn)量。但也有不利的一面，AI生成的文本雖然文筆流暢，卻并沒有增加多少科學(xué)價值。此類文本數(shù)量的不斷增加，使同行評議、資金決策和科研監(jiān)督變得復(fù)雜，因為越來越難區(qū)分有意義的研究成果和低價值的內(nèi)容。

自2022年末ChatGPT廣泛投入使用后，許多研究人員都表示，可以借助這些新工具完成更多工作。與此同時，期刊編輯們發(fā)現(xiàn)，文筆流暢但沒有多少科學(xué)價值的投稿數(shù)量激增。

為了探究大語言模型（LLM）如何影響科學(xué)出版，美國康奈爾大學(xué)的尹易安（音）團隊收集了2018年1月至2024年6月arXiv、bioRxiv 和社會科學(xué)研究網(wǎng)（SSRN）這3個主要預(yù)印本平臺公布的200 多萬篇論文，涵蓋了物理科學(xué)、生命科學(xué)和社會科學(xué)領(lǐng)域。這些論文尚未經(jīng)過同行評議。研究人員將其中2023 年前據(jù)推測由人撰寫的論文與AI生成的文本進行了比較。通過對比，他們構(gòu)建了一個模型，旨在標(biāo)記可能借助LLM撰寫的論文。利用這個檢測器，他們估計了哪些作者可能使用LLM 進行寫作，并追蹤了這些科學(xué)家利用AI工具前后投遞的論文數(shù)量及是否被科學(xué)期刊接收。

研究結(jié)果表明，使用LLM可以顯著提升科研生產(chǎn)力。在arXiv上，被標(biāo)記為使用了LLM的科學(xué)家公布的論文數(shù)量比那些未使用AI的科學(xué)家多出約1/3，而在bioRxiv和SSRN上，這一增幅超過了50%。特別是對于那些英語非母語的科學(xué)家來說，這種提升尤為顯著。例如，使用LLM的亞洲機構(gòu)研究人員比未采用該工具的研究人員，在不同預(yù)印本網(wǎng)站公布的論文數(shù)量多了43.0%~89.3%。尹易安預(yù)計，這最終可能改變?nèi)蚩蒲猩a(chǎn)力格局，使那些因語言障礙而受阻的地區(qū)迎頭趕上。

該研究還指出，在文獻檢索和引文構(gòu)建方面，AI工具可能具有潛在優(yōu)勢——它們在呈現(xiàn)較新論文和相關(guān)書籍方面比傳統(tǒng)搜索工具表現(xiàn)更佳?！笆褂肔LM的人能夠接觸更多樣化的知識，這或許能激發(fā)更多富有創(chuàng)意的想法?！闭撐牡谝蛔髡逰eigo Kusumegi說。

盡管LLM能幫助人創(chuàng)作出更多的手稿，但也讓人更難以判斷哪些是真正高質(zhì)量的科學(xué)研究。尹易安表示，這種寫作質(zhì)量與研究質(zhì)量之間的差距可能會產(chǎn)生嚴(yán)重后果。編輯和審稿人可能更難識別出最具價值的投稿，而大學(xué)和資助機構(gòu)可能會發(fā)現(xiàn)，單純的發(fā)表數(shù)量已不能反映科學(xué)貢獻。

研究人員強調(diào)，這些發(fā)現(xiàn)是觀察性的結(jié)果。下一步，他們希望采用控制實驗等方法來測試因果關(guān)系。

相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1126/science.adw3000

《中國科學(xué)報》 (2025-12-26 第2版 國際)

（原標(biāo)題為《AI工具極大提升科學(xué)產(chǎn)出 論文質(zhì)量卻有所下降》）