題圖 | Nicolas Economou/NurPhoto via Getty

撰文 | 宋文法

在AI技術(shù)日益普及的今天，學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域正面臨著前所未有的變革。隨著生成式AI的廣泛可用，越來越多的研究人員開始使用LLM（大型語言模型）來輔助撰寫學(xué)術(shù)論文，但它們存在局限性，可能會(huì)產(chǎn)生不準(zhǔn)確的信息并加劇現(xiàn)有偏見。

2025年7月2日，Nature發(fā)表了一篇題為" Signs of AI-generated text found in 14% of biomedical abstracts last year "的新聞報(bào)道。

文章顯示，2024年，約有14%的生物醫(yī)學(xué)研究摘要，在撰寫過程中使用了AI工具，這引發(fā)了對研究完整性、準(zhǔn)確性的擔(dān)憂，強(qiáng)調(diào)了學(xué)術(shù)界需警惕AI使用風(fēng)險(xiǎn)。

圖：Nature截圖

同時(shí)，這項(xiàng)研究以" Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary "為題，于2025年7月2日發(fā)表在了"Science Advances"期刊上。

圖：論文截圖

在這項(xiàng)研究中，研究人員分析了PubMed數(shù)據(jù)庫中2024年的150萬篇生物醫(yī)學(xué)研究摘要，通過尋找ChatGPT廣泛可用后出現(xiàn)頻率異常增加的詞匯，這些詞匯主要是與研究內(nèi)容無關(guān)的風(fēng)格詞，如動(dòng)詞和形容詞，分析了2024年生物醫(yī)學(xué)研究摘要使用AI的頻率。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，2023-2024年間，某些風(fēng)格詞的出現(xiàn)頻率顯著增加，這些詞匯是AI工具喜歡使用的動(dòng)詞和形容詞，而非與內(nèi)容相關(guān)的名詞。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，2024年，大約有14%的生物醫(yī)學(xué)研究摘要可能在撰寫過程中使用了AI工具。

圖：論文截圖

此外，在不同學(xué)科、國家和期刊之間，這一數(shù)據(jù)存在差異。例如：在中國和韓國等國家，以及生物信息學(xué)等領(lǐng)域，使用AI撰寫摘要的比例超過20%。

研究人員指出，隨著AI使用趨勢的增長，預(yù)計(jì)今年這一數(shù)字會(huì)更高。

研究強(qiáng)調(diào)，AI對生物醫(yī)學(xué)論文摘要撰寫產(chǎn)生了前所未有的影響，這種影響主要體現(xiàn)在風(fēng)格上，而非內(nèi)容上。盡管論文寫作可以合理的應(yīng)用AI（如潤色文本），但如在沒有適當(dāng)監(jiān)督的情況下生成大量文本，這這引發(fā)了對研究完整性、準(zhǔn)確性的擔(dān)憂，強(qiáng)調(diào)了學(xué)術(shù)界需警惕AI使用風(fēng)險(xiǎn)。

綜上，這項(xiàng)研究揭示了LLM在生物醫(yī)學(xué)研究摘要撰寫中的廣泛使用，并指出了可能帶來的問題。學(xué)術(shù)界需要對AI在學(xué)術(shù)寫作中的使用保持警惕，以確保學(xué)術(shù)研究的質(zhì)量和完整性。

AI，或是科研人員面臨的新風(fēng)險(xiǎn)

對于科研人員而言，AI技術(shù)的應(yīng)用不僅帶來了便利，也引發(fā)了新的學(xué)術(shù)誠信危機(jī)。

一方面，AI寫作工具可能會(huì)在不經(jīng)意間留下痕跡，如獨(dú)特的語言風(fēng)格、邏輯結(jié)構(gòu)等，這些都可能被AI系統(tǒng)識(shí)別出來，從而導(dǎo)致學(xué)術(shù)成果被質(zhì)疑。

另一方面，醫(yī)學(xué)科研涉及大量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，一旦在論文撰寫過程中使用了AI工具，稍有不慎就可能引發(fā)抄襲或數(shù)據(jù)造假的嫌疑。

例如，某論文中引用了根本不存在的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，后證實(shí)是AI生成的“虛構(gòu)參考文獻(xiàn)”。這種情況下，即使科研人員的研究成果本身是真實(shí)的，也可能會(huì)被撤稿，給個(gè)人的職業(yè)生涯帶來巨大影響。

從市場上來看，一些公司推出了相關(guān)的AI工具，但在技術(shù)層面仍存在局限性。這些工具往往只能提供寫作輔助功能，如文獻(xiàn)整理、語言層面等，但對于學(xué)術(shù)不端行為的檢測和防范能力相對較弱。相反，專業(yè)的AI工具需要具備對文本原創(chuàng)性的深度分析，能夠識(shí)別出更復(fù)雜的抄襲和改寫行為等。

保密性？數(shù)據(jù)泄露？版權(quán)問題？

值得注意的是，部分AI查重等系統(tǒng)會(huì)將論文存入私有數(shù)據(jù)庫，未來可能用于比對其他文稿，從而導(dǎo)致未發(fā)表的研究被第三方獲取。如果論文被AI查重系統(tǒng)收錄，未來可能被誤判為自己“抄襲”自己。

更有甚者，某些AI平臺(tái)可能會(huì)將論文數(shù)據(jù)出售給第三方，或論文工廠等。此外，部分平臺(tái)的用戶協(xié)議聲稱對上傳內(nèi)容有“使用權(quán)”，可能影響后續(xù)稿件的版權(quán)。

結(jié)語

面對AI工具爆發(fā)式增長浪潮，醫(yī)諾維作為學(xué)術(shù)服務(wù)公司，我們以專業(yè)視角為研究者厘清AI使用邊界，助力在效率與學(xué)術(shù)價(jià)值間找到黃金平衡點(diǎn)。

選擇學(xué)術(shù)合作伙伴時(shí)，更應(yīng)擦亮雙眼。拒絕華而不實(shí)的宣傳噱頭，認(rèn)準(zhǔn)真正具備扎實(shí)學(xué)術(shù)功底、秉持嚴(yán)謹(jǐn)治學(xué)態(tài)度的團(tuán)隊(duì)。他們能在研究關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)提供實(shí)質(zhì)性指導(dǎo)，與您攜手攻克科研難題。

我們呼吁每一位科研工作者，理性看待AI工具的利弊，以審慎態(tài)度駕馭科技，讓AI成為科研征途上的加速器，而非學(xué)術(shù)不端的催化劑。

參考文獻(xiàn)：

https://www.nature.com/articles/d41586-025-02097-6

https://doi.org/10.1126/sciadv.adt3813

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