IT之家 1 月 17 日消息，芝加哥大學(xué)社會學(xué)家詹姆斯 · 埃文斯（James Evans）團(tuán)隊(duì)于 2026 年 1 月 14 日在《Nature》發(fā)表重磅研究，揭示了人工智能在科學(xué)界的“雙刃劍”效應(yīng)。

該團(tuán)隊(duì)深入分析了 4130 萬篇研究論文，量化評估了人工智能工具對科學(xué)發(fā)現(xiàn)的雙重影響。結(jié)果顯示，AI 雖然極大地?cái)U(kuò)展了科學(xué)家個(gè)人的研究能力，卻意外地收縮了科學(xué)探索的集體邊界，導(dǎo)致科研重心過度集中，潛在的創(chuàng)新領(lǐng)域遭到冷落。

數(shù)據(jù)表明，擁抱 AI 的科學(xué)家在個(gè)人產(chǎn)出上獲得了壓倒性優(yōu)勢。與不使用 AI 的同行相比，AI 輔助的研究人員發(fā)表論文的數(shù)量是其 3.02 倍，獲得的引用次數(shù)更是高達(dá) 4.85 倍。

此外，AI 的加持還加速了職業(yè)晉升路徑，讓這些科學(xué)家平均提前 1.4 年成長為各自領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。AI 工具在處理數(shù)據(jù)和生成假設(shè)方面的驚人效率，顯然已成為個(gè)人學(xué)術(shù)競爭力的核心倍增器。

然而，個(gè)人層面的繁榮并未轉(zhuǎn)化為科學(xué)界的百花齊放。研究發(fā)現(xiàn)，隨著 AI 的普及，科學(xué)研究的整體議題數(shù)量反而縮減了 4.63%，科學(xué)家之間的學(xué)術(shù)互動也下降了 22%。

埃文斯將這種現(xiàn)象稱為“孤獨(dú)的人群”（Lonely Crowds）：熱門話題雖然吸引了大量關(guān)注，但引用同一作品的論文之間卻缺乏實(shí)質(zhì)性互動?？茖W(xué)家們傾向于利用 AI 在已知問題上通過趨同的方法尋找解決方案，而非通過協(xié)作去開辟全新的未知領(lǐng)域。

造成這一現(xiàn)象的根本原因在于 AI 的“數(shù)據(jù)趨光性”?？茖W(xué)家們正大規(guī)模向擁有豐富數(shù)據(jù)的領(lǐng)域遷移，因?yàn)樵谶@些領(lǐng)域，AI 工具能基于易于評估的基準(zhǔn)快速產(chǎn)出成果。

這種趨勢導(dǎo)致了“方法論單一化”（Methodological Monocultures），科學(xué)界正面臨過早收斂于既定范式的風(fēng)險(xiǎn)。大量缺乏數(shù)據(jù)但可能蘊(yùn)含重大突破的領(lǐng)域因此變得無人問津，科學(xué)探索的多樣性正遭到前所未有的侵蝕。

IT之家附上參考地址

• Artificial intelligence tools expand scientists’ impact but contract science’s focus

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