一項近日發表於《科學》的研究指出，像ChatGPT 這樣的人工智慧（AI）工具正在大幅增加論文產量。但也有不利的一面，AI生成的文本雖然文筆流暢，卻並沒有增加多少科學價值。此類文本數量的不斷增加，使同行評議、資金決策和科研監督變得複雜，因為越來越難區分有意義的研究成果和低價值的內容。

自2022年末ChatGPT廣泛投入使用後，許多研究人員都表示，可以借助這些新工具完成更多工作。與此同時，期刊編輯們發現，文筆流暢但沒有多少科學價值的投稿數量激增。

為了探究大語言模型（LLM）如何影響科學出版，美國康奈爾大學的尹易安（音）團隊收集了2018年1月至2024年6月arXiv、bioRxiv 和社會科學研究網（SSRN）這3個主要預印本平臺公佈的200 多萬篇論文，涵蓋了物理科學、生命科學和社會科學領域。這些論文尚未經過同行評議。研究人員將其中2023 年前據推測由人撰寫的論文與AI生成的文本進行了比較。通過對比，他們構建了一個模型，旨在標記可能借助LLM撰寫的論文。利用這個檢測器，他們估計了哪些作者可能使用LLM 進行寫作，並追蹤了這些科學家利用AI工具前後投遞的論文數量及是否被科學期刊接收。

研究結果表明，使用LLM可以顯著提升科研生產力。在arXiv上，被標記為使用了LLM的科學家公佈的論文數量比那些未使用AI的科學家多出約1/3，而在bioRxiv和SSRN上，這一增幅超過了50%。特別是對於那些英語非母語的科學家來說，這種提升尤為顯著。例如，使用LLM的亞洲機構研究人員比未採用該工具的研究人員，在不同預印本網站公佈的論文數量多了43.0%~89.3%。尹易安預計，這最終可能改變全球科研生產力格局，使那些因語言障礙而受阻的地區迎頭趕上。

該研究還指出，在文獻檢索和引文構建方面，AI工具可能具有潛在優勢——它們在呈現較新論文和相關書籍方面比傳統搜索工具表現更佳。“使用LLM的人能夠接觸更多樣化的知識，這或許能激發更多富有創意的想法。”論文第一作者Keigo Kusumegi說。

儘管LLM能幫助人創作出更多的手稿，但也讓人更難以判斷哪些是真正高質量的科學研究。尹易安表示，這種寫作品質與研究品質之間的差距可能會產生嚴重後果。編輯和審稿人可能更難識別出最具價值的投稿，而大學和資助機構可能會發現，單純的發表數量已不能反映科學貢獻。

研究人員強調，這些發現是觀察性的結果。下一步，他們希望採用控制實驗等方法來測試因果關係。

來源：中國科學報