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获得优势。根据Jan的说法，人工智能使用者的论文引用次数持续高于未使用者，且产出速度接近“工业规模”。在以论文数量与引用表现作为重要评价指标的环境下，这种差距强化了使用工具的激励：如果终身教职评审与科研资助更倾向奖励产量与影响力，不使用人工智能可能被视为职业风险。

相关评论文章指出，采用者与持守者之间的差距正在扩大，“老派”学者在与将人工智能视为战略资产的同行竞争时可能处于不利位置，这一现象在Jul及另一篇《新时代》的引用中有所体现。在这种压力下，节奏更慢、风险更高的探索性项目，可能更难与连续、快速的人工智能辅助产出竞争，从而使原创性被边缘化。

与此同时，人工智能的作用并不局限于提升引用或产出，它也在成为科研工作流的“引擎”。用于总结文献、建议措辞、标记统计异常的工具，被支持者描述为提升学术写作效率与质量的关键手段，使研究者能把精力更多放在思想而非格式上。一项关于人工智能在研究生命周期中应用的综述则提到，算法已被用于从假设生成到同行评审、出版等多个环节；自动化检查被认为有望在不牺牲严谨性的前提下加快决策流程，这一点也在另一篇At the的引用中得到强化。相关观点认为，人工智能若被用于释放研究者时间，可能为更具创造性的思考腾出空间，但前提是机构不将“更快产出”简单等同于“更好科学”。

诚信、创造力与人工智能使用的新规范

效率提升的另一面，是科研诚信风险的上升。一项关于研究不端行为的综述警告称，人工智能普及带来了更复杂的数据伪造、篡改与抄袭手段，使编辑部与科研机构在维护公众对科学记录的信任方面面临新挑战；Jul的文章对此有更详细描述，并在另一篇While AI的引用中得到呼应。

临床出版领域已开始制定应对框架。美国胃肠病学会及其出版商Wolters Kluwer提出的相关框架指出，大型语言模型可能生成伪造参考文献；如果作者与审稿人不逐条核验引用来源，错误信息可能在文献体系中连锁扩散。上述担忧在美国胃肠病学会的指导意见及另一篇ACG的引用中得到阐述，并强调了Wolters Kluwer的作用。

相关讨论认为，这类问题并非个别现象：一旦研究者将人工智能生成的文本或参考文献视为权威，可能把看似合理但实际不存在的内容带入学术记录，后续清理成本远高于事前防范。