【AI让科研人发了3倍论文，但科学本身正在收缩：什么才是科研人真正需要的AI？】

2026 年 1 月，一项覆盖 4,130 万篇论文的大规模研究显示：使用 AI 工具的科学家发表论文数量是不使用者的 3.02 倍，获得的引用量达到 4.85 倍，晋升为课题负责人的时间平均提前了 1.4 年。但在集体层面，AI 的采用使科研主题的总覆盖面缩减了 4.63%，科学家之间的互动下降了 22%。

论文作者、芝加哥大学社会学教授 James Evans 将这种现象称为“孤独的人群”（lonely crowds）。大量研究者涌入相同的热门方向，产出高度重叠的成果，却越来越少地与彼此的工作对话。AI 没有拓宽科学的疆域，而是把科研人集中到了数据最丰富的已知领域。效率在提升，探索却在萎缩。

与此同时，另一场危机正在文献层面蔓延。

2026 年 5 月，#哥伦比亚大学# 数据科学研究所在《柳叶刀》（The Lancet）上发表了一项审计。研究团队扫描了 PubMed Central 开放获取子集中的 250 万篇论文和 9,700 万条引用，发现 AI 生成的虚假引用数量在过去三年增长了超过 12 倍。

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