導語

盡管生成式人工智能（Gen AI）在各學科中快速被接受的興奮（和擔憂）日益增長，但實證證據仍然零散，對大型語言模型（LLMs）在科學領域影響的系統(tǒng)理解仍然有限。

美國康奈爾大學的殷裔安教授及其團隊于2025年12月18日發(fā)表在Science的論文分析了三大主要預印本庫的大規(guī)模數據，表明使用大型語言模型加速了手稿產出，減少了非英語母語者的障礙，并豐富了既有文獻的發(fā)現。然而，傳統(tǒng)的科學質量信號，如語言復雜性，正逐漸成為不可靠的價值指標，正如我們正經歷科學工作數量的上升。隨著人工智能系統(tǒng)的進步，它們將挑戰(zhàn)我們對研究質量、學術交流以及知識勞動本質的基本假設?？茖W政策制定者必須考慮如何發(fā)展我們的科學機構，以適應快速變化的科學生產過程。

關鍵詞：大語言模型（LLM），科學學，學術寫作，語言公平

任筱芃丨作者

殷裔安、趙思怡丨審校

論文題目：Scientific production in the era of large language models: With the production process rapidly evolving, science policy must consider how institutions could evolve 論文鏈接：https://doi.org/10.1126/science.adw3000 發(fā)表時間：2025年12月18日 論文來源：Science

研究背景與問題

科學生產的歷史性轉折

科學研究始終與技術革新緊密相連。從顯微鏡的發(fā)明到超級計算機的出現，技術進步不斷推動著研究前沿的拓展。近年來，大語言模型在蛋白質結構預測、材料發(fā)現等領域的成功應用，展示了AI在特定科學任務中的巨大價值。但這些成功案例大多可以被歸類為碎片化的證據，其對科學整體生產流程的宏觀影響（macro-level impact）仍待解答。

康奈爾大學殷裔安團隊收集了三個主要預印本數據庫的數據，涵蓋2018年至2024年的210多萬篇論文：arXiv（數學、物理、計算機科學等領域）、bioRxiv（生命科學）和SSRN（社會科學、法律、人文）。選擇預印本有兩個好處：其一，發(fā)布時間更接近研究完成時點，更適合做論文被采用前后的動態(tài)比較；其二，覆蓋面廣，能觀察到不同學科的共同趨勢，而不被單一領域的短期熱點帶偏。這些大型數據集為理解LLMs對科學研究的宏觀影響提供了實證基礎。

核心研究問題

研究聚焦于四個關鍵問題：

1. 生產力效應：LLM使用是否讓研究者單位時間內產出更多論文？

2. 語言公平性：這種效率提升是否跨越了語言背景的界限？

3. 質量評估挑戰(zhàn)：當寫作能力被技術標準化后，傳統(tǒng)評價指標是否還能有效識別研究質量？

4. 對已有知識的使用：LLM使用是否改變研究者對已有文獻的閱讀和引用行為?

該研究團隊訓練了一個基于文本特征的AI檢測算法，通過比較2023年ChatGPT發(fā)布前后的摘要詞匯分布變化，識別出可能使用LLM輔助的論文。這種方法雖不完美，但在現有技術條件下提供了最可行的實證路徑。

主要研究發(fā)現

生產力躍升

在嚴格控制了AI領域自身研究熱潮帶來的干擾后，研究團隊發(fā)現，LLM采用者的論文產出增長在不同學科呈現出普遍性：arXiv增長36.2%，bioRxiv達52.9%，SSRN更是高達59.8%。更關鍵的是，盡管不同的 LLM 識別方法及統(tǒng)計模型值會影響估計系數的大小，敏感性分析顯示生產力效應在不同的模型下都保持穩(wěn)健。

圖1：以作者首次被檢測為 LLM-assisted所在月份為 0（豎虛線），橫軸為相對月份，縱軸為采用者相對未采用者的產出變化（%）；點為估計值，豎線代表 95% 置信區(qū)間。圖中可見采用后產出在多個后續(xù)月份保持在更高水平。

LLM最早、最直接的影響往往發(fā)生在程序性的部分——摘要、引言、相關工作、措辭潤色、結構整理、語法糾錯等。這些操作都屬于高頻、耗時、卻相對可被語言模型接管的工作。但需要注意的是，這是一種采用LLM與產出上升的強相關，并不等同于嚴格意義的因果關系。

更重要的發(fā)現是，在寫作層面，LLM 有潛力降低語言門檻，并且這種收益并不平均。例如，在SSRN中，亞洲姓名研究者+亞洲機構生產力增幅達到了88.9%，遠超英語國家研究者的46.2%。長期以來，非英語母語學者承受著雙重負擔——既要做出一流研究，又要用外語精準表達學術思想的微妙之處。這意味著，LLMs正在一定程度上緩解非英語母語研究者在學術寫作中的劣勢。

質量信號失靈

然而，研究團隊發(fā)現了一個更為復雜的現象。在LLM輔助的論文中，寫作復雜度與發(fā)表概率之間出現了傳統(tǒng)預期的逆轉。

圖2：橫軸為寫作復雜度，縱軸為稿件最終發(fā)表（同行評審期刊/會議）的概率；橙線為 LLM-assisted樣本，藍線為 non–LLM-assisted樣本，陰影為 95% 置信區(qū)間。非 LLM 文本里復雜度越高，發(fā)表概率越高；但在 LLM 輔助文本里，復雜度越高對應更低的發(fā)表概率。

研究團隊基于Flesch Reading Ease來衡量論文語言學上的復雜度。這個復雜性指標綜合了平均句長與每詞音節(jié)數進行量化。分數越高，代表文本越復雜、越難讀。對于 2023 年之后發(fā)布的預印本，研究團隊考察其是否在 2024 年 6 月之前發(fā)表于同行評議的期刊或會議，并以此作為論文科學質量的近似衡量。這一指標當然并非完美的質量定義，但它提供了一個跨學科可比、且與學術體系獎勵機制高度相關的結果變量。

研究團隊發(fā)現，傳統(tǒng)的人類撰寫的論文遵循"語言越復雜精致，越容易被接收"的預期。這符合學術界的直覺，長難句反映深厚功力、精準定義或傳遞復雜性的能力。但在LLM輔助論文中，這條法則被顛覆：那些語言結構最復雜、詞匯最艱深的稿件，反而更可能被拒稿。研究團隊還用多種替代指標復現這一點：詞匯復雜度、形態(tài)復雜度（如分詞從句比例），以及“促銷性語言”（例如過度使用“前所未有”“顛覆性”這類營銷式表述）等，都顯示出 LLM 文本與人類寫作在統(tǒng)計特征上的顯著差異。

這一發(fā)現在所有三個數據庫中都得到了驗證。為了進一步檢驗這一現象是否與不同期刊和會議的過審機制有關，研究團隊引入 ICLR-2024 會議數據，涵蓋7243 篇投稿、約 2.8 萬份評審報告。用評審分數作為科學質量的結果變量后，研究團隊發(fā)現相關性仍然成立，即在 LLM 輔助文本中語言復雜度不再是正向信號。這也許在指代當AI能夠輕松生成復雜、專業(yè)的學術語言時，語言復雜度作為研究質量信號的價值正在消失。

研究團隊據此提出一個更一般的機制解釋：寫作復雜度過去之所以能當作質量信號，是因為它與作者投入的時間、語言訓練與學術社會化高度相關；而 LLM 降低了生成復雜語言的成本，于是在語句上的與學術上的投入解耦。由此帶來的次級風險是更容易出現“看起來很像優(yōu)秀論文”的文本，擁塞學術交流通道，增加評審負擔，并削弱傳統(tǒng)篩選機制。

知識流動的新圖景

生產力與評審只是科研流程的一部分。更隱蔽、但更長期的影響，可以從文獻與引用結構的變化觀測。研究團隊從搜索行為的社會實驗，以及采用前后的引用行為對比兩個角度觀察"AI會強化經典文獻馬太效應"的擔憂是否為真。

2023年2月，Bing 推出集成 GPT-4 的對話式搜索。作者利用一個大規(guī)模的行為數據集：2.46 億次 arXiv 論文瀏覽/下載記錄，并區(qū)分訪問來源（Bing、Google）。

圖3：以 Bing Chat 發(fā)布當周為 0 周（豎虛線），點表示“Bing 引流用戶 vs Google 引流用戶”的差異估計，豎線為 95% 置信區(qū)間。上圖顯示上線后 Bing 用戶訪問書籍的比例顯著上升；下圖顯示上線后 Bing 用戶訪問到的文獻中位年齡下降（平均約新 2.1 個月）。

在DID框架下，研究團隊比較 Bing 引流用戶在上線前后的變化，并以 Google 引流用戶作為對照。結果顯示，Bing 用戶在 GPT-4（ChatGPT-4顯然也是一個大語言模型）集成后訪問書籍的比例提高26.3%、訪問文獻的中位已發(fā)表時間下降0.18 年且并未更偏向高被引經典而是更多接觸到已有的引用較少的工作。

如果把搜索引擎理解為一個注意力窗口，那么這組結果意味著 LLM 可能在一定程度上降低了發(fā)現長文本和冷門新文獻的門檻。它不只是把用戶帶向最熱門、最匹配的結構，而可能擴展了可見的知識邊界。

研究團隊進一步把三大預印本庫連接到 OpenAlex 與 Semantic Scholar，得到 1.016 億條引用關系，并用事件研究比較作者采用前后的引用模式變化，發(fā)現了與上述結果高度一致的變化：科學家在使用LLM后：

• 更可能引用書籍（總體上 +11.9%，但在 SSRN 不顯著）；

• 所引文獻平均更“年輕”（平均已發(fā)表時間減少 0.379 年）；

• 所引文獻的引用影響更低（平均對數被引下降 2.34%）。

把兩部分放在一起看，采用LLM 可能把注意力引向一個更多樣化的知識基礎，而不是一味強化既有正典（scientific canons）。研究團隊的解釋是LLM 既可能通過寫作輔助降低整合文獻的成本，也可能通過對話式搜索改變信息獲取路徑，從而讓研究者更容易進入新的、分散的、非經典的文本空間。

審稿人怎么辦

如果復雜、工整的語言不再可靠，那審稿人到底要看什么？在信息過載的現實里，最容易發(fā)生的并不是大家突然變得更嚴謹，而是大家用更省力的但是新型的啟發(fā)式做判斷。例如作者出身、機構名頭、學術血統(tǒng)重新變成質量的，或者說用地位標記來替代語言的，標記。這會讓 LLM 帶來的語言平權顯得有點像遞弱代償。舊的門檻被抬走了一部分，新的門檻卻可能在別的地方又豎起來。

作者給出的回應是，既然語言模型讓表面信號失靈，一種可能的方案是將LLM技術拉進評審流程——引入“審稿代理”（reviewer agent），去提示方法不一致、核驗關鍵聲明、甚至輔助判斷新穎性，嘗試把注意力重新拉回研究的實質。這種可規(guī)?；脑u審輔助，究竟會讓同行評審更重實證，還是會引入新的偏差與意料之外的副作用——這本身就是 LLM 時代的一項關鍵不確定性。

該研究的局限性

研究團隊坦誠了AI檢測方法面臨的挑戰(zhàn)。他們使用的基于文本的AI檢測算法雖然能夠識別LLM輔助寫作的統(tǒng)計特征，但存在以下局限：

1. 僅基于摘要：檢測僅限于論文摘要，無法擴展到全文

2. 無法定位具體作者：無法確定團隊中哪位具體作者使用了LLM

3. 可能漏檢：可能無法檢測到對LLM輸出進行大量修改的使用情況

4. 技術演進過快：當新模型具備更強的推理、“深度研究”等能力后，影響可能擴大或嬗變

5. 因果解釋需要強假設：社會交互中采用 LLM 與產出、引用、語言信號之間一系列一致的變化難以控制變量

6. 選擇偏差：“首次被檢測為采用”的時間點，可能與生產力變化本身糾纏在一起

這些局限性提醒我們，在快速發(fā)展的AI時代，保持科學的批判性思維和方法學嚴謹性比以往任何時候都更重要。

論文作者：

AI+Science 讀書會

AI+Science 是近年興起的將人工智能和科學相結合的一種趨勢。 一方面是 AI for Science，機器學習和其他 AI 技術可以用來解決科學研究中的問題，從預測天氣和蛋白質結構，到模擬星系碰撞、設計優(yōu)化核聚變反應堆，甚至像科學家一樣進行科學發(fā)現，被稱為科學發(fā)現的“第五范式”。 另一方面是 Science for AI，科學尤其是物理學中的規(guī)律和思想啟發(fā)機器學習理論，為人工智能的發(fā)展提供全新的視角和方法。

集智俱樂部聯合斯坦福大學計算機科學系博士后研究員吳泰霖（Jure Leskovec 教授指導）、哈佛量子計劃研究員扈鴻業(yè)、麻省理工學院物理系博士生劉子鳴（Max Tegmark 教授指導），共同發(fā)起以”為主題的讀書會，探討該領域的重要問題，共學共研相關文獻。 讀書會已完結，現在報名可加入社群并解鎖回放視頻權限。

詳情請見：

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