华盛顿大学的Carl Bergstrom与北卡罗来纳州立大学的Kevin Gross通过数学建模指出，稿件激增与评审资源不足可能形成自我强化的负向循环，并讨论付费评审、调整学术评价等潜在缓解措施。

从波士顿到班加罗尔，越来越多科研人员开始把写作润色、文献梳理和数据初筛等日常环节交由人工智能工具完成。相关工具可在数分钟内完成过去需要数周的工作，使研究流程整体提速。但在效率提升的同时，科研界也出现担忧：当“更快”成为默认目标，科学工作是否会被推向更安全、更衍生的路径，从而挤压原创性与冒险性。 速度、引用与“平坦化”发现的隐忧 一些早期研究与出版数据分析显示，使用人工智能工具的研究人员在学术竞争中