【AI成了学者的升职器，却成了科学的紧箍咒】《自然》新研究分析了4000多万篇论文，发现用AI的科研人员发表量是同行的3倍，引用量近5倍，晋升也更快。但代价是整个科学界的多元性萎缩，AI研究高度集中在数据丰富的热门领域，研究方向严重同质化。这背后是评价指标与技术特性的碰撞。高校和基金看重论文数和引用量，而这正是LLM等工具最擅长刷指标的方向。学者为了生存用AI提效，却导致科研走向“平庸的繁荣”。有人担心LLM的统计概率属性会锁死人类知识上限，也有人认为这能解放学者去专注真正的原创探索。若不改变重量轻质的考核机制，工具越高效，科学探索的盲区反而越多。 spectrum.ieee.org/ai-science-research-flattens-discovery 人工智能 AI创造营 学术生态