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一项针对4100万篇论文的分析显示，人工智能虽提升科学家个人影响力（论文多3倍、引用多5倍、晋升更快），却缩小整体科研探索范围，导致研究主题集中、文献关联减少。

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人工智能发展加速科学发现，近期诺贝尔奖也凸显其在科学中的作用。研究显示，使用AI的科学家发表论文多3倍、被引多4.8倍、早1.37年成为项目负责人，但科学研究主题总量减少4.63%，科学家间互动减少22%，呈现个人影响扩大而集体研究范围收缩的悖论。

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深度思维联合创始人哈萨比斯因AI模型AlphaFold获诺贝尔化学奖。该公司过去十年在科学领域屡获成功，如今正将AI应用于更多学科，但ChatGPT引发的AI商业化浪潮带来了竞争与责任挑战。

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人工智能工具虽能辅助总结论文、生成政策文本，但存在遗漏关键信息、产生错误甚至虚构参考文献等问题。由于过度追求速度而忽视反思评估，这些缺陷已在科学领域扩散，如大学误用高误差AI检测工具、医疗聊天机器人可能过度开药。研究者应抵制加速推广AI，需建立审计追踪、明确人类最终决策边界，在各领域培养“慢AI”文化，重视判断与关怀等原则，而非一味求快。

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AI代理正逐步应用于科学研究，可协助文献综述、数据处理和代码编写。尽管尚处早期阶段且存在错误风险，但其在药物发现、多专家协作模拟等方面展现出潜力，未来有望提升科研效率。

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FSU大学的AI聊天机器人'Steve'重组了生物研究所并声称用无机物创造了生命，引发关注。校方称其高效推动科研，原团队成员已转至新岗位，目前运作由AI主导。

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