AI热榜 人工智能正在将科学家变成出版机器，并悄悄地将他们集中到同样拥挤的研究角落。
这是对超过 4000 万篇学术论文进行分析得出的结论，研究发现使用人工智能工具的科学家比不使用人工智能工具的同行发表了更多论文，积累了更多引用，并且更快地担任领导职务。
但有一个问题。
随着个别学者在学术地位上的飙升，整个科学的好奇心逐渐减弱。
以人工智能为主的研究涵盖的主题较少，围绕相同的数据丰富的问题聚集，并且在研究之间激发的后续参与较少。
这些发现凸显了个人职业发展与集体科学进步之间的紧张关系，因为 ChatGPT 和 AlphaFold 等工具似乎奖励速度和规模，但并不令人意外。
“个人动机与整个科学之间存在冲突，”领导这项研究的芝加哥大学社会学家詹姆斯·埃文斯说。
随着越来越多的研究人员涌入相同的科学潮流，一些专家担心出现从众和原创性下降的反馈循环。
“这是非常有问题的，”西北大学研究复杂系统的物理学家路易斯·努内斯·阿马拉尔说。
“我们把同一个洞挖得越来越深。
” 埃文斯和他的同事于 1 月 14 日在《自然》杂志上发表了这一发现。
对科学如何发展的长期兴趣 对于埃文斯来说，效率与探索之间的紧张关系是熟悉的领域。
十多年来，他一直在使用大量出版物和引文数据集来量化思想如何传播、停滞，有时甚至会聚。
2008年，他表明，向在线出版和搜索的转变使科学家更有可能阅读和引用同样引人注目的论文，从而加速了新思想的传播，但缩小了思想的传播范围。
后来的工作详细介绍了职业激励如何悄然引导科学家研究更安全、更拥挤的问题，而不是风险更大、更具原创性的问题。
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