新智元報(bào)道

編輯：LRST

【新智元導(dǎo)讀】清華在Nature上發(fā)表的最新研究發(fā)現(xiàn)，AI使科學(xué)家更聚焦于數(shù)據(jù)豐富、問題明確的領(lǐng)域，導(dǎo)致創(chuàng)新單一化，跨界合作減少。研究團(tuán)隊(duì)提出「全流程科研智能體系統(tǒng)」，推動(dòng)AI從工具進(jìn)化為伙伴，拓展科學(xué)邊界。

當(dāng)AlphaFold預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、ChatGPT輔助科研寫作、AI實(shí)驗(yàn)室自主設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)成為常態(tài)，我們不禁要問：AI真的在加速科學(xué)進(jìn)步嗎？還是在悄悄改變科學(xué)探索的「游戲規(guī)則」？

2026年1月，清華大學(xué)電子工程系徐豐力、李勇教授聯(lián)合芝加哥大學(xué)團(tuán)隊(duì)在《Nature》發(fā)表重磅研究，通過對(duì)4100余萬篇科研論文的跨45年分析，首次揭示了一個(gè)令人深思的矛盾現(xiàn)象：AI正顯著提升科學(xué)家的個(gè)人生產(chǎn)力，卻在無形中收縮了科學(xué)探索的集體疆域。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09922-y

Science跟進(jìn)報(bào)道https://www.science.org/content/article/ai-has-supercharged-scientists-may-have-shrunk-science

Nature深度解讀：https://www.nature.com/articles/d41586-025-04092-3

研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了全球首個(gè)AI賦能科研全景知識(shí)圖譜，通過高質(zhì)量專家標(biāo)注與大規(guī)模語言模型訓(xùn)練，精準(zhǔn)識(shí)別了跨越「機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、生成式AI」三個(gè)時(shí)代的AI增強(qiáng)型科研論文。

分析顯示，使用AI的科學(xué)家在個(gè)人層面獲得顯著優(yōu)勢(shì)：年均發(fā)表論文量高出3.02倍；獲得引用量高出4.84倍；從初級(jí)晉升資深平均提前1.37年；AI論文年均引用量高出98.7%

「這表明AI工具確實(shí)有效提升了科學(xué)家的產(chǎn)出效率和影響力。」清華大學(xué)電子工程系徐豐力助理教授表示。

然而，當(dāng)視角從個(gè)體轉(zhuǎn)向集體，研究發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人擔(dān)憂的現(xiàn)象：

• AI驅(qū)動(dòng)研究的集體知識(shí)廣度下降4.63%

• 科學(xué)家間的跨界互動(dòng)減少22%

• AI論文引文呈現(xiàn)「星型結(jié)構(gòu)」，創(chuàng)新活力趨向集中和單一化

李勇教授解釋道，「我們發(fā)現(xiàn)，AI的高效引導(dǎo)了研究者集體涌向少數(shù)適合AI研究的熱門山峰，這種群體登山模式雖加速了已知問題的解決，卻無形中固化了科學(xué)探索的路徑，系統(tǒng)性地削弱了科學(xué)家向未知山峰探索的廣度。」

登山效應(yīng)實(shí)例圖

為什么AI會(huì)「縮小」科學(xué)疆域？

研究團(tuán)隊(duì)深入分析發(fā)現(xiàn)，AI的「偏好」源于數(shù)據(jù)可及性：AI更傾向于在「數(shù)據(jù)豐富、問題明確」的領(lǐng)域發(fā)力，而數(shù)據(jù)匱乏、問題模糊的前沿領(lǐng)域則被邊緣化。

研究團(tuán)隊(duì)指出，「AI不是不善于創(chuàng)新，而是更容易在數(shù)據(jù)充足、問題清晰的領(lǐng)域發(fā)力。當(dāng)AI被廣泛應(yīng)用于科研，它引導(dǎo)科學(xué)家集體涌向那些數(shù)據(jù)豐富、問題明確的熱門山峰，導(dǎo)致科學(xué)探索的趨同優(yōu)化。」

這與我們對(duì)科學(xué)進(jìn)步的期待形成鮮明對(duì)比：科學(xué)的真正價(jià)值不僅在于解決問題，更在于提出問題。

從「輔助工具」到「合作伙伴」

AI科研的范式升級(jí)

面對(duì)這一「內(nèi)卷悖論」，徐豐力、李勇教授團(tuán)隊(duì)提出全新解決方案：「全流程科研智能體系統(tǒng)」（OmniScientist.ai）。

訪問鏈接：OmniScientist.ai

該系統(tǒng)通過深度挖掘大模型智能體的通用推理能力，實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科、全流程、多模態(tài)的廣譜科研賦能，推動(dòng)AI從「輔助工具」進(jìn)化為具備「主動(dòng)提出假說、自主設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、分析結(jié)果并形成理論」的「AI科學(xué)家」。

「我們正在構(gòu)建的，是一個(gè)加速接近現(xiàn)有知識(shí)邊界的科學(xué)世界，而不是一個(gè)能不斷揭示新知識(shí)邊界的未來世界?！剐熵S力教授強(qiáng)調(diào)，「未來AI需要拓展的不僅是認(rèn)知能力，更是感知與實(shí)驗(yàn)?zāi)芰Α！?/p>

未來啟示

警惕「科學(xué)內(nèi)卷」，拓展認(rèn)知邊界

論文的發(fā)現(xiàn)，為科學(xué)政策制定者和AI研究者敲響了警鐘：AI在加速個(gè)體科研產(chǎn)出的同時(shí)，可能正在系統(tǒng)性地削弱科學(xué)探索的多樣性。

「我們需要重新思考AI在科學(xué)中的定位，」李勇教授表示，「AI不應(yīng)只是認(rèn)知能力的放大器，更應(yīng)成為感知與實(shí)驗(yàn)?zāi)芰Φ耐卣蛊?。?/p>

AI在科研中的應(yīng)用正從「工具」走向「伙伴」，但這場(chǎng)范式升級(jí)絕非一帆風(fēng)順。

當(dāng)AI讓科學(xué)家們「跑得更快」，我們更需要警惕：我們是否在加速走向一個(gè)「科學(xué)內(nèi)卷」的未來？

正如研究指出，「科學(xué)的真正價(jià)值不僅在于解決問題，更在于提出問題?！?/p>

在這個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，我們更需要保持對(duì)未知的熱忱，讓AI成為探索邊界的開拓者，而非舒適區(qū)的守衛(wèi)者。

作者介紹

該研究由清華大學(xué)電子工程系徐豐力（助理教授）、李勇（教授）與芝加哥大學(xué)社會(huì)學(xué)系James Evans教授聯(lián)合主導(dǎo)，清華大學(xué)電子工程系博士生郝千越為第一作者。

徐豐力：清華大學(xué)電子工程系助理教授，專注于人工智能與科學(xué)發(fā)現(xiàn)的交叉研究

李勇：清華大學(xué)電子工程系教授，國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者，長(zhǎng)期致力于智能科學(xué)與工程研究

James Evans：芝加哥大學(xué)知識(shí)實(shí)驗(yàn)室主任，社會(huì)學(xué)教授，科學(xué)計(jì)量學(xué)權(quán)威

研究獲國(guó)家自然科學(xué)基金支持，完成單位為清華大學(xué)電子工程系、芝加哥大學(xué)社會(huì)學(xué)系。

參考資料：

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09922-y