MIT 热门研究：AI 工具「带飞」科研，但也严重加速内卷

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文章摘要

MIT博士生Aidan Toner-Rodgers的研究揭示了AI在科研领域的双刃剑效应。AI技术显著提升了科学发现和创新的效率，专利申请量激增39%，产品创新数量增加17%。然而，这种技术进步并非普惠，而是加剧了科研人员之间的能力差距。顶尖10%的科研精英在AI辅助下，研究产出激增81%，而底部三分之一的成员几乎未受益。这种差异源于顶尖科研人员能更有效地筛选AI生成的高潜力材料，而经验较少者在海量数据前显得无所适从。

AI的介入改变了科研工作的结构，创意生成时间大幅减少，而判断任务时间翻倍，材料评估时间增加了74%。这导致82%的科研人员工作满意度下降，认为AI加重了评估负担，73%的人觉得AI未能充分利用他们的技能，53%的人认为工作变得机械化、缺乏创造性。AI的“去人类化”趋势引发了职业不确定性，许多人担心工作被AI取代。

AI在科研中的责任和伦理问题也日益凸显。随着科学发现越来越依赖AI算法和大数据，AI推荐材料或设计实验时的偏差责任归属不明。科研伦理需要更新，以适应AI成为科研主要推动力的新时代。科学界需共同探讨如何在追求效率的同时，兼顾科研人员的福祉。AI的快速发展可能衍生出新的科研问题，需要更多研究者解决，而非仅靠保住不适应AI改造的科研人员。