美報告稱AI相關論文爆發式增長

美國斯坦福大學4月14日發布的《2026年人工智能（AI）指數報告》顯示，2010至2025年間，生命科學、物理科學與地球科學領域提及AI的論文數量增長近30倍。

據《自然》報道，這一數據直觀反映出科研人員接納AI的速度之快。“科研人員已經真正邁入了AI時代。”報告負責人、美國南加州大學的Yolanda Gil表示。

2010至2025年，自然科學AI相關論文數量激增近30倍。圖片來源：4kodiak

報告指出，各自然科學領域提及AI的論文比例在6%至9%之間。2025年，超8萬篇學術論文、預印本及其他類型成果提及AI，較2024年增長26%。其中，物理科學相關AI論文數量最多（3.3萬篇），地球科學提及AI的論文占比最高（9%）。

美國普林斯頓大學的Arvind Narayanan認為，AI相關科研論文激增“并不意外”，但尚不清楚AI的廣泛應用對科研是否真正具有價值。“在我看來，這一趨勢發展過快，科研規范尚未及時適配，導致研究質量大幅下滑。”

除了AI相關科研論文爆發式增長，報告還羅列了多款全新發布的科學基礎模型。這類AI模型經廣泛訓練可處理各類任務，同時基于特定科學領域的海量數據集進行專項訓練。

報告顯示，2025年，包含大型語言模型在內的通用基礎模型，在專家級測試中的表現繼續大幅提升。但這些頂尖AI模型仍會犯基礎錯誤，比如讀取指針式鐘表時間的錯誤率高達50%。

Gil表示，積極的一面是，視頻生成模型“開始學習真實物理世界的運行規律”。AI領域長期以來一直期望模型能掌握支配世界的基本物理規則，比如重力對彈跳小球的影響。但Narayanan認為：“盡管取得了一些微小進展，但實現這一愿景仍遙不可及。”

不少研究者已開始依賴能自主執行科研流程等操作的AI智能體，但報告對其實際表現持謹慎態度。報告稱，AI智能體仍難以可靠地完成多步驟科研流程，表現最優的AI智能體得分僅約為擁有博士學位的人類專家的一半。“AI智能體固然出色，但我們距離掌握其高效使用方法仍有很長的路要走。”Gil說。

Gil稱，目前尚無充足證據表明AI提升了科研人員的工作效率。“相關研究很有限”，但科研人員“已經離不開AI了。如果把AI從他們身邊撤走，恐怕會引發混亂”。

科研人員使用AI工具已不限于數據分析，更逐步拓展至提出假設、開展科研探索等更廣泛的領域，AI智能體的應用正是這一整體趨勢的體現。這一發展固然令人振奮，但該報告最終指出，目前“經實驗證實的AI科研發現仍寥寥無幾”。