Nature正刊收录！清华FIB实验室揭示：AI提升科学家个人影响力，却收缩科学整体探索空间

在当代科研中，人工智能（AI）不仅提升了研究效率，还改变了科研活动的结构。随着AI工具的广泛应用，论文产出和引用回报显著提高，但效率的提升未必意味着科学探索的拓展。当AI更擅长处理数据充足、问题明确的任务时，科研活动可能向这些方向集中，从而改变科学知识的分布与演化方式。

清华大学FIB实验室的一项大规模实证研究揭示了这一现象，论文《Artificial Intelligence Tools Expand Scientists’ Impact but Contract Science’s Focus》已被Nature正刊收录。研究基于1980-2025年间超过4000万篇论文和500多万名研究人员的数据，发现AI显著放大了个体科学家的学术影响力，但科学整体的研究范围和互动结构却在收缩。

研究显示，使用AI的科学家论文发表数量是未使用者的3.02倍，引用数量是4.84倍，并且职业发展更快，平均提前1.37年成为研究负责人。然而，从整体来看，AI研究的知识广度平均收缩4.63%，学术互动减少22%。这表明，AI在提升个体科研回报的同时，也使科学研究更加集中，探索空间随之缩小。

研究团队指出，这种现象并非因为研究人员缺乏创造力，而是AI更容易在数据丰富的领域带来高效表现，促使资源向这些方向倾斜。数据稀缺但可能更具开创性的研究问题则被边缘化。研究提醒，如果学术评价体系继续奖励快速产出和高引用，AI可能让科学研究变得高效却保守。

论文的一作是清华大学博士生郝千越，通讯作者包括清华大学徐丰力助理教授、李勇教授和芝加哥大学James Evans教授。研究团队还提出了一个名为OmniScientist的科研智能体系统，旨在通过全流程协同与跨学科探索缓解AI对科研路径的过度吸引，引导其服务于更广泛的科学目标。

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09922-y
OmniScientist访问地址：OmniScientist.ai