[智能应用]用AI的学者越来越多，认为AI够格的却越来越少 [复制链接]

学术出版商 Wiley 最新的全球科研人员调查发现，越来越多学者开始使用 AI，但相信 AI“真的够格”的人却越来越少。
其在即将发布的《ExplanAItions》报告预览中指出，科研人员的 AI 使用率和对其能力的信心呈反比关系。虽然不少人承认 AI 在辅助工作方面确实有帮助，但整体信任度下滑才是最引人注目的结论。
Wiley 今年调查了来自全球的 2430 名科研人员，结果显示 84% 的人已在研究中使用 AI 工具，远高于 2024 年的 57%。
IT之家从数据中获悉，相对应的是，去年还有 53% 的受访者认为 AI 在部分任务中已超越人类，但今年这一比例已经骤降至三分之一以下。
换句话说，早期拥抱 AI 的科研人员热情高涨，但后来者的使用体验显然没那么理想。今年的结果也印证了这一点：早期用户中，仍有 59% 相信 AI 能胜过人类。
不过，Wiley 试图用更正面的方式解读这些数据。报告称，科研人员正在“更深入地理解 AI 的当前局限与未来潜力”，而非简单地发现 AI 在复杂研究中“并不那么好用”。
Wiley 研究与学习业务执行副总裁 Jay Flynn 表示：“科研人员在使用 AI 上的心态出现了成熟变化 —— 随着使用量大增，他们开始大幅调整自己的预期。”
从数据深处看，几乎所有与 AI 应用障碍有关的指标都比去年更高。64% 的科研人员担心 AI 生成错误或出现“幻觉”，58% 的人担忧模型缺乏安全性和隐私保障；对伦理和透明度的顾虑也略有上升。整体来看，超过半数科研人员对 AI 在研究中的使用抱有担忧。
Wiley 发言人告诉《The Register》，虽然顾虑上升，但也有些障碍正在减少，例如“没时间了解 AI 工具”的人变少了，更多研究者开始尝试探索 AI 的使用方式。
值得注意的是，2025 年的调查样本仅为去年的一半左右。这意味着可能存在自我筛选效应 —— 对 AI 最热衷的人未必继续参与调查。
科研人员的谨慎并非空穴来风。AI 在论文写作中的应用屡受质疑，卡内基梅隆大学的研究更发现，AI 智能体在约 70% 的任务上表现失败。与此同时，麻省理工学院的报告指出，仅约 5% 的生成式 AI 企业试点取得了可量化回报。
AI 在科学和医学领域承诺的革命性突破也尚未兑现，就连行业领军者也开始承认，现有模型恐怕无法实现早先的宏大承诺。
即便如此，大多数使用 AI 的科研人员仍表示，这项技术确实让他们的工作更高效。Wiley 的数据显示，85% 的人认为 AI 提高了效率，77% 的人产出更多成果，73% 的人认为工作质量有所提升，70% 的人喜欢用 AI 来头脑风暴。
但 AI 似乎并不能真正“帮人思考”。呼应麻省理工学院一项指出 AI 会降低脑部活动的研究，仅有 48% 的科研人员认为 AI 有助于批判性思维。
至于最常见的使用场景，Wiley 表示，科研人员主要用 AI 来进行写作辅助、文档撰写和文献阅读。写作辅助的增长最为明显，也是唯一超过半数科研人员尝试过的功能。整体来看，AI 在科研中的应用仍集中在论文准备和资料整理等基础性工作。
换句话说，科研人员使用 AI 的方式，与企业白领并无太大差别。
无论是将 AI 视为“助力”还是“负担”，83% 的受访者都认为 AI 将在 2027 年前成为科研工作的重要组成部分。但要让 AI 真正发挥作用，还离不开机构支持 ——57% 的科研人员表示，缺乏使用规范和培训是推广障碍。
科研界的乐观情绪依然存在。Wiley 指出：“如果出现足够成熟的 AI 智能体工具，平均有 57% 的科研人员愿意让它在研究中自主执行任务。”换言之，科研人员已做好准备，只等 AI 真的“变得更靠谱”。

学者对AI的使用率大幅提升，但信任度反而下滑，呈现“高使用、低信任”的矛盾趋势。

📌 核心矛盾：使用率与信任度的反向变化
Wiley 2025年全球调查显示，84%的科研人员已在研究中使用AI工具，较2024年的57%显著增长；但认为AI“真的够格”的比例却下降，整体信任度下滑12。这种反差源于学者在实践中更深入认识到AI的局限——尽管AI在基础工作中提升效率，但尚未实现科研领域的革命性突破1。

🧩 关键数据与现象
📊 AI使用与评价数据对比
维度    数据详情
使用率    84%（2025年）vs 57%（2024年），增长显著12
效率提升    85%认为AI提高效率，77%产出更多成果，73%提升工作质量12
主要应用场景    写作辅助（超半数使用）、文档撰写、文献阅读，集中于基础性工作12
未来预期    83%认为AI将在2027年前成为科研重要组成部分12
✅ 信任度下滑的核心原因
功能局限：AI仍缺乏对复杂科学规律的理解，如物理逻辑推理能力不足4。
应用浅层化：使用场景集中于论文准备、资料整理，与企业白领的AI使用方式类似，未触及核心科研创新12。
预期调整：学者从初期热情转向理性，认识到AI无法兑现“革命性突破”的早期承诺1。
✅ 趋势总结：理性使用与规范需求
学者对AI的态度正从“尝鲜”转向“成熟应用”：一方面依赖其提升效率，另一方面明确其辅助定位。未来推广需解决两大问题：

规范与培训：57%的科研人员认为缺乏使用规范和培训是主要障碍2；
技术突破：需突破现有模型局限，实现从“基础辅助”到“深度科研支持”的跨越。

Wiley最新全球科研人员调查结果分析

Wiley最新的全球科研人员调查显示，尽管AI工具的使用率显著增加，但科研人员对AI的信任度却在下降。这种现象背后的原因及其对科研界的影响值得深入探讨。

AI使用率与信任度的反比关系

- 使用率增长：2025年，84%的科研人员已经在研究中使用AI工具，相较于2024年的57%，这一数字有了显著提升。
- 信任度下降：然而，对AI能力的信任度却在下降。去年还有53%的受访者认为AI在某些任务上已超越人类，但今年这一比例已降至三分之一以下。

这种反比关系表明，随着更多科研人员开始使用AI，他们对AI的实际效果产生了更为现实的认识。早期用户中仍有59%相信AI能胜过人类，但后来者的使用体验显然没有达到预期。

科研人员的主要担忧

- 错误和幻觉：64%的科研人员担心AI生成错误或出现“幻觉”。
- 安全性和隐私：58%的人担忧AI模型缺乏安全性和隐私保障。
- 伦理和透明度：对伦理和透明度的顾虑也在上升。

这些担忧反映出科研人员对AI可靠性的怀疑，尤其是在涉及重要研究任务时。

使用体验与期望调整

- 效率提升：尽管存在诸多担忧，85%的科研人员认为AI提高了工作效率。
- 成果产出：77%的人表示AI帮助他们产出了更多研究成果。
- 工作质量：73%的人认为AI提升了工作质量。
- 头脑风暴：70%的人喜欢用AI来进行头脑风暴。

然而，AI在批判性思维方面的帮助有限，仅有48%的科研人员认为AI有助于批判性思维。

AI的应用场景

- 写作辅助：这是科研人员使用最多的AI功能，超过半数的科研人员尝试过。
- 文档撰写和文献阅读：这些也是常见的应用场景。

整体来看，AI在科研中的应用仍集中在论文准备和资料整理等基础性工作上，与企业白领的使用方式相似。

未来展望与挑战

- 机构支持的重要性：57%的科研人员表示，缺乏使用规范和培训是推广AI的主要障碍。
- 自主执行任务：如果出现足够成熟的AI智能体工具，57%的科研人员愿意让它在研究中自主执行任务。

这表明科研人员对AI的未来发展持乐观态度，但仍需克服一系列技术和伦理挑战。

结论

Wiley的调查结果揭示了科研人员对AI工具使用的复杂心态。尽管AI在提高工作效率和产出方面表现出色，但其可靠性和安全性仍需进一步验证。未来，随着技术的进步和规范的完善，AI有望在科研工作中发挥更大的作用。然而，要实现这一目标，还需要科研机构和科技公司的共同努力。