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IT之家 1 月 17 日消息ღ✿◈，芝加哥大学社会学家詹姆斯 · 埃文斯（James Evans）团队于 2026 年 1 月 14 日在《Nature》发表重磅研究金泽文子ღ✿◈，揭示了人工智能在科学界的“双刃剑”效应ღ✿◈。
该团队深入分析了 4130 万篇研究论文ღ✿◈，量化评估了人工智能工具对科学发现的双重影响ღ✿◈。结果显示ღ✿◈，AI 虽然极大地扩展了科学家个人的研究能力ღ✿◈，却意外地收缩了科学探索的集体边界必发ღ✿◈，导致科研重心过度集中必发ღ✿◈，潜在的创新领域遭到冷落ღ✿◈。
数据表明必发ღ✿◈，拥抱 AI 的科学家在个人产出上获得了压倒性优势必发ღ✿◈。与不使用 AI 的同行相比ღ✿◈，AI 辅助的研究人员发表论文的数量是其 3.02 倍ღ✿◈，获得的引用次数更是高达 4.85 倍ღ✿◈。
此外ღ✿◈，AI 的加持还加速了职业晋升路径ღ✿◈，让这些科学家平均提前 1.4 年成长为各自领域的领军人物ღ✿◈。AI 工具在处理数据和生成假设方面的惊人效率必发ღ✿◈，显然已成为个人学术竞争力的核心倍增器ღ✿◈。
然而必发ღ✿◈，个人层面的繁荣并未转化为科学界的百花齐放ღ✿◈。研究发现必发ღ✿◈，随着 AI 的普及ღ✿◈，科学研究的整体议题数量反而缩减了 4.63%ღ✿◈，科学家之间的学术互动也下降了 22%ღ✿◈。
埃文斯将这种现象称为“孤独的人群”（Lonely Crowds）ღ✿◈：热门话题虽然吸引了大量关注ღ✿◈，但引用同一作品的论文之间却缺乏实质性互动金泽文子ღ✿◈。科学家们倾向于利用 AI 在已知问题上通过趋同的方法寻找解决方案ღ✿◈，而非通过协作去开辟全新的未知领域金泽文子ღ✿◈。
造成这一现象的根本原因在于 AI 的“数据趋光性”ღ✿◈。科学家们正大规模向拥有丰富数据的领域迁移必发ღ✿◈，因为在这些领域金泽文子ღ✿◈，AI 工具能基于易于评估的基准快速产出成果金泽文子ღ✿◈。
这种趋势导致了“方法论单一化”（Methodological Monocultures）ღ✿◈，科学界正面临过早收敛于既定范式的风险ღ✿◈。大量缺乏数据但可能蕴含重大突破的领域因此变得无人问津ღ✿◈，科学探索的多样性正遭到前所未有的侵蚀ღ✿◈。必发bifa必发ღ✿◈，运输服务ღ✿◈！必发ღ✿◈，
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