出品｜搜狐科技

作者｜ 周錦童

編輯｜楊 錦

在科技的前沿陣地，一場由人工智能驅動的科研范式革命正在悄然興起。

2023年，科技部會同國家自然科學基金委啟動了“人工智能驅動的科學研究”（AI for Science）專項部署工作，重點布局數學、物理、化學等基礎學科的關鍵問題，圍繞藥物研發、基因研究、生物育種、新材料研發等重點領域科研需求展開，布局“人工智能驅動的科學研究”前沿科技研發體系。

AI4S正成為科技創新的重要推動力，它不僅能夠降低研發成本、縮短科研周期、提升研究效率，更重要的是它開辟了全新的科學研究范式，成為了推動科學進步的引擎。

智源研究院發布的報告顯示，大模型引領下的AI4S（AI for Science），已成為推動科學研究范式變革的關鍵力量。過去一年，科研人員使用AI的比例快速增加，AI對科學研究方法和流程的變革效應也開始顯現。

也許，在不遠的將來，那些曾被視為“無解”的科學難題，會因為AI的介入得到新的答案。

這場變革最值得期待的地方在于：當碳基生命與硅基智能真正開始對話的時候，人類對未知世界的探索會步入一個新的紀元嗎？

搜狐科技對話了多位不同學科、不同研究領域的碩博士生、博士后和教授，他們在科研和教學過程中，對人工智能技術的應用有深有淺，有受益，也有一些困惑。

AI不會產生知識

只是知識的“搬運工”

“我個人以Kimi和DeepSeek為主，主要用來計算公式、搜索資料、潤色文稿語言，使用頻率不是特別高，它更像一個搜索引擎，可以精煉搜索結果，幫助快速總結資料，有需求的時候我會優選它為使用工具。”中國科學院理化技術研究所特別研究助理楊曉濤博士說。

楊曉濤所在的單位和導師鼓勵科學家學習使用這種工具，也會讓他們思考如何與科研結合。

“所以我也是抱著學習使用的心態去了解這一項新工具的，我覺得這對科研人員應該不存在降維打擊的可能性，它對現有資料的搜索概括是無法預計實際工作中可能出現的現象及變化的，把它當作資料‘小助手’就行了。”楊曉濤補充道。

談及使用AI進行數據造假的情況，楊曉濤表示：“這是科研誠信問題，數據都應來自于嚴謹且可重復的實驗工作，而不是簡單的人機交互；目前AI對現象機理的預測幾乎不可信，引用的文獻也是錯漏百出。”

“研究數據是搞科研的基礎，如果數據都是假的，那所有的科研都是有問題的，所以數據造假是紅線。而且如果真想學術造假，不用AI也會造假數據。”中國科學院合肥物質科學研究院等離子體物理研究所孟令義博士后和楊曉濤有著相同的看法。

孟令義博士后做的是可控核聚變實驗研究，他表示，AI只能幫助他處理實驗數據，不存在篡改或造假的情況，“畢竟這些實驗數據都是有原始數據記錄的。”

除了利用神經網絡、深度學習處理體量龐大的實驗數據、從中探究規律外，孟令義還會借助DeepSeek、元寶、Kimi等AI工具檢查論文中英文部分的拼寫錯誤，此外，在申請項目時，他也會借助AI工具檢查上百頁文檔中的錯別字、語法等。

“我個人是比較喜歡AI工具的，它可以幫我做一些機械性、重復率高的工作，那種不需要太動腦或者動用物理知識的工作，而且效率高，我以前會用網頁查問題、查資料，現在可能會用DeepSeek等工具。”

孟令義反復對搜狐科技強調：“AI不會產生知識，它只是知識的搬運工，我們產生知識還是要靠做實驗、做物理。”

在孟令義看來，AI對科研人員一定是一種有利的工具。在合肥科學島，從研究院所到課題組，都非常提倡使用AI工具，甚至在學術討論時老師也會鼓勵使用。

西北工業大學生態環境學院教授王堃在與搜狐科技對話時也表示，他會鼓勵大家用這些AI工具，比如可以分析數據、寫寫代碼，有助于提升效率，“但前提是自己必須要懂，畢竟AI現在也沒有這么聰明。”

AI不會代替科學家

“它沒有靈魂”

西北大學生命科學學院教授郭松濤一直致力于用AI賦能動物領域的相關研究，在他看來，AI本身是一種思路，不僅僅是工具，它可以幫研究者采集挖掘新數據，也讓我們更容易打破學科壁壘，產生新的創新思路。

的確如此，AI正在改變著科研的方式。中國科學技術大學江俊教授團隊利用火星隕石成功創制出實用的產氧電催化劑，而整個實驗過程完全由智能機器化學家“小來”自主完成。

他們通過建立龐大的數據庫、自主研發機器指令集源代碼，成功打造出了全球領先的智能機器化學家。借助“小來”的力量，江俊團隊短短5周就開發出了催化劑，而用傳統的實驗試錯方式，可能需要1400年。

“一個好的技術工具的出現應該是帶來更多的可能性的，‘小來’的出現是可以讓大家集中到找問題、提需求、做決策這樣的更能體現思維能力的工作中去，像重復枯燥的‘搬磚’工作就可以交給機器化學家來完成。”江俊教授團隊的趙路遠博士曾對搜狐科技這樣表示道。

再比如，中山大學與阿里云合作，以AI和云計算技術為基礎，發現了180個超群的RNA病毒以及超過16萬種全新RNA病毒，是已知病毒種類的近30倍，極大地提升了業界對RNA病毒多樣性及其演化歷史的理解。

可以說，在某些領域，AI正在從輔助工具逐步變成“合作者”。不過，這也不免會給某些科研工作者帶來擔憂。

“雖然現在AI達不到代替我們的情況，但臨床上有一些患者會拿著AI的診斷治療結果給我看，有時候有點擔憂，怕自己的能力不夠強，畢竟我的知識儲備不如AI的數據庫龐大，而且有些患者甚至信AI勝過信醫生。”上海某醫院正在實習的臨床醫學博士對搜狐科技講述了他的苦惱。

“各行各業，只有頂尖的人才不會被替代。”

或許只有做到像上海交通大學醫療人工智能方向在讀博士微風（化名）對搜狐科技說的這樣，才能減少被替代的風險吧。

清華大學化工系教研系列副教授張如范則對搜狐科技表示：“AI不會代替人，因為它沒有靈魂。我們要做一些機器不能做的事情，要做高水平、有意義、有特色的研究。”

微風觀察到：“無論是碩、博士生還是導師，后臺可能都掛著一個DeepSeek，論文潤色、代碼修改、簡單的文獻總結都可以用到，有時候還可以幫忙生成PPT。”

在他看來，AI只是一個工具，本身不具備威脅，自然也不需要馴服。AI可以達到比較不錯的“大學生水平”，但離專業領域還差的遠。

用AI寫論文怎么樣？

“讓AI提供一些行文思路和寫作靈感，優化一下遣詞造句還可以，但在真正進行學術研究時，AI給出的內容不夠深入，真實性和準確性也需要進一步查驗。”中國科學院大學在讀博士生瑾華（化名）如是說。

瑾華之前用過ChatGPT，但使用頻率比較少，目前DeepSeek和Kimi用的比較多，她覺得主要有三方面的幫助。

一是在框架上如果沒有思路或者寫作沒有任何靈感時，她會讓AI幫忙“捋”一下；二是在遣詞造句方面，AI也可以幫她優化；另外就是AI會給出一些文獻和著作推薦，對于論文的擴展閱讀很有幫助。

如果AI給出的回答很淺薄，或者沒有給文字出處時，瑾華會自己再加一些限制性要求繼續詢問，當然在具體落實寫作時，她也會根據給出的文字出處追溯其真實性。

瑾華稱目前學校導師對AI的使用沒有過多的要求和限制，但AI給出的內容不夠深刻，達不到學術論文甚至導師要求的研究目標，而且AI給出的內容往往是較為公開化的材料，內容來源和渠道無法保證，若將不實的內容作為論文論據的一部分，是導師絕對不允許的。

不過，像復旦大學、中國傳媒大學、天津科技大學等高校都相繼發布了有關AI的學術規定。比如，學生在使用AI完成作業時，需標紅相關內容，且直接生成的內容不能超過全文的20%；使用時須描述使用方式、細節；若本科生畢業論文中生成式AI檢測的結果超過40%，學院將向學生發出警示。

知網、萬方、維普等網站也都上線了AIGC的查詢系統，Turnitin系統也可以檢測英文論文，“含AI率”一測便知。

此外，瑾華是偏史學方向的博士生，“一篇扎實的學位論文需要有很強的史感，這就需要對歷史背景進行深入了解，而且目前有些檔案史料和文獻資料是非公開化的，這也是目前AI偏弱的一面。”瑾華補充道。

的確如此，搜狐科技還對話了其他幾位文科碩博士生，在論文的數據分析和參考文獻提供方面，用他們的話說，就是“純屬瞎編”“幻覺長城”“有校對真實性的時間，還不如自己找”。

不過，AI似乎對于語言專業和法學專業的學生還有其他的優勢。

“如果要看其他語言的文獻，AI軟件可以快速翻譯成中文，把寫好的文章投給它，還可以幫我修改語法錯誤，而且有一些語法和遣詞造句的問題，我會先問DeepSeek，它沒把我教會我再去請教導師。”北京外國語大學的蒂娜表示。

此外，北京某大學法學在讀博士生也對搜狐科技表示：“AI為我的研究提供了更高效、準確的研究工具，比如它可以幫我快速進行法條檢索、判例分析，有時也能幫我理順部分繁瑣的法律文件。”

“AI在信息搜集上有很大幫助，但審判里要考慮的因素太多了，單憑AI肯定是不行的，它確實沒辦法達到我們寫論文的要求程度。”另外一名法學研究生對搜狐科技說道。

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