科技的前沿阵地，一场由人工智能驱动的科研范式革命正在悄然兴起。
2023年，科技部会同国家自然科学基金委启动了“人工智能驱动的科学研究”（AI for Science）专项部署工作，重点布局数学、物理、化学等基础学科的关键问题，围绕药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域科研需求展开，布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系。
AI4S正成为科技创新的重要推动力，它不仅能够降低研发成本、缩短科研周期、提升研究效率，更重要的是它开辟了全新的科学研究范式，成为了推动科学进步的引擎。
智源研究院发布的报告显示，大模型引领下的AI4S（AI for Science），已成为推动科学研究范式变革的关键力量。过去一年，科研人员使用AI的比例快速增加，AI对科学研究方法和流程的变革效应也开始显现。
也许，在不远的将来，那些曾被视为“无解”的科学难题，会因为AI的介入得到新的答案。
这场变革最值得期待的地方在于：当碳基生命与硅基智能真正开始对话的时候，人类对未知世界的探索会步入一个新的纪元吗？
搜狐科技对话了多位不同学科、不同研究领域的硕博士生、博士后和教授，他们在科研和教学过程中，对人工智能技术的应用有深有浅，有受益，也有一些困惑。
AI不会产生知识，只是知识的“搬运工”
“我个人以Kimi和DeepSeek为主，主要用来计算公式、搜索资料、润色文稿语言，使用频率不是特别高，它更像一个搜索引擎，可以精炼搜索结果，帮助快速总结资料，有需求的时候我会优选它为使用工具。”中国科学院理化技术研究所特别研究助理杨晓涛博士说。
杨晓涛所在的单位和导师鼓励科学家学习使用这种工具，也会让他们思考如何与科研结合。
“所以我也是抱着学习使用的心态去了解这一项新工具的，我觉得这对科研人员应该不存在降维打击的可能性，它对现有资料的搜索概括是无法预计实际工作中可能出现的现象及变化的，把它当作资料‘小助手’就行了。”杨晓涛补充道。
谈及使用AI进行数据造假的情况，杨晓涛表示：“这是科研诚信问题，数据都应来自于严谨且可重复的实验工作，而不是简单的人机交互；目前AI对现象机理的预测几乎不可信，引用的文献也是错漏百出。”
“研究数据是搞科研的基础，如果数据都是假的，那所有的科研都是有问题的，所以数据造假是红线。而且如果真想学术造假，不用AI也会造假数据。”中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所孟令义博士后和杨晓涛有着相同的看法。
孟令义博士后做的是可控核聚变实验研究，他表示，AI只能帮助他处理实验数据，不存在篡改或造假的情况，“毕竟这些实验数据都是有原始数据记录的。”
除了利用神经网络、深度学习处理体量庞大的实验数据、从中探究规律外，孟令义还会借助DeepSeek、元宝、Kimi等AI工具检查论文中英文部分的拼写错误，此外，在申请项目时，他也会借助AI工具检查上百页文档中的错别字、语法等。
“我个人是比较喜欢AI工具的，它可以帮我做一些机械性、重复率高的工作，那种不需要太动脑或者动用物理知识的工作，而且效率高，我以前会用网页查问题、查资料，现在可能会用DeepSeek等工具。”
孟令义反复对搜狐科技强调：“AI不会产生知识，它只是知识的搬运工，我们产生知识还是要靠做实验、做物理。”
在孟令义看来，AI对科研人员一定是一种有利的工具。在合肥科学岛，从研究院所到课题组，都非常提倡使用AI工具，甚至在学术讨论时老师也会鼓励使用。
西北工业大学生态环境学院教授王堃在与搜狐科技对话时也表示，他会鼓励大家用这些AI工具，比如可以分析数据、写写代码，有助于提升效率，“但前提是自己必须要懂，毕竟AI现在也没有这么聪明。”
AI不会代替科学家，“它没有灵魂”
西北大学生命科学学院教授郭松涛一直致力于用AI赋能动物领域的相关研究，在他看来，AI本身是一种思路，不仅仅是工具，它可以帮研究者采集挖掘新数据，也让我们更容易打破学科壁垒，产生新的创新思路。
的确如此，AI正在改变着科研的方式。中国科学技术大学江俊教授团队利用火星陨石成功创制出实用的产氧电催化剂，而整个实验过程完全由智能机器化学家“小来”自主完成。
他们通过建立庞大的数据库、自主研发机器指令集源代码，成功打造出了全球领先的智能机器化学家。借助“小来”的力量，江俊团队短短5周就开发出了催化剂，而用传统的实验试错方式，可能需要1400年。
“一个好的技术工具的出现应该是带来更多的可能性的，‘小来’的出现是可以让大家集中到找问题、提需求、做决策这样的更能体现思维能力的工作中去，像重复枯燥的‘搬砖’工作就可以交给机器化学家来完成。”江俊教授团队的赵路远博士曾对搜狐科技这样表示道。
再比如，中山大学与阿里云合作，以AI和云计算技术为基础，发现了180个超群的RNA病毒以及超过16万种全新RNA病毒，是已知病毒种类的近30倍，极大地提升了业界对RNA病毒多样性及其演化历史的理解。
可以说，在某些领域，AI正在从辅助工具逐步变成“合作者”。不过，这也不免会给某些科研工作者带来担忧。
“虽然现在AI达不到代替我们的情况，但临床上有一些患者会拿着AI的诊断治疗结果给我看，有时候有点担忧，怕自己的能力不够强，毕竟我的知识储备不如AI的数据库庞大，而且有些患者甚至信AI胜过信医生。”上海某医院正在实习的临床医学博士对搜狐科技讲述了他的苦恼。
“各行各业，只有顶尖的人才不会被替代。”
或许只有做到像上海交通大学医疗人工智能方向在读博士微风（化名）对搜狐科技说的这样，才能减少被替代的风险吧。
清华大学化工系教研系列副教授张如范则对搜狐科技表示：“AI不会代替人，因为它没有灵魂。我们要做一些机器不能做的事情，要做高水平、有意义、有特色的研究。”
微风观察到：“无论是硕、博士生还是导师，后台可能都挂着一个DeepSeek，论文润色、代码修改、简单的文献总结都可以用到，有时候还可以帮忙生成PPT。”
在他看来，AI只是一个工具，本身不具备威胁，自然也不需要驯服。AI可以达到比较不错的“大学生水平”，但离专业领域还差的远。
用AI写论文怎么样？
“让AI提供一些行文思路和写作灵感，优化一下遣词造句还可以，但在真正进行学术研究时，AI给出的内容不够深入，真实性和准确性也需要进一步查验。”中国科学院大学在读博士生瑾华（化名）如是说。
瑾华之前用过ChatGPT，但使用频率比较少，目前DeepSeek和Kimi用的比较多，她觉得主要有三方面的帮助。
一是在框架上如果没有思路或者写作没有任何灵感时，她会让AI帮忙“捋”一下；二是在遣词造句方面，AI也可以帮她优化；另外就是AI会给出一些文献和著作推荐，对于论文的扩展阅读很有帮助。
如果AI给出的回答很浅薄，或者没有给文字出处时，瑾华会自己再加一些限制性要求继续询问，当然在具体落实写作时，她也会根据给出的文字出处追溯其真实性。
瑾华称目前学校导师对AI的使用没有过多的要求和限制，但AI给出的内容不够深刻，达不到学术论文甚至导师要求的研究目标，而且AI给出的内容往往是较为公开化的材料，内容来源和渠道无法保证，若将不实的内容作为论文论据的一部分，是导师绝对不允许的。
不过，像复旦大学、中国传媒大学、天津科技大学等高校都相继发布了有关AI的学术规定。比如，学生在使用AI完成作业时，需标红相关内容，且直接生成的内容不能超过全文的20%；使用时须描述使用方式、细节；若本科生毕业论文中生成式AI检测的结果超过40%，学院将向学生发出警示。
知网、万方、维普等网站也都上线了AIGC的查询系统，Turnitin系统也可以检测英文论文，“含AI率”一测便知。
此外，瑾华是偏史学方向的博士生，“一篇扎实的学位论文需要有很强的史感，这就需要对历史背景进行深入了解，而且目前有些档案史料和文献资料是非公开化的，这也是目前AI偏弱的一面。”瑾华补充道。
的确如此，搜狐科技还对话了其他几位文科硕博士生，在论文的数据分析和参考文献提供方面，用他们的话说，就是“纯属瞎编”“幻觉长城”“有校对真实性的时间，还不如自己找”。
不过，AI似乎对于语言专业和法学专业的学生还有其他的优势。
“如果要看其他语言的文献，AI软件可以快速翻译成中文，把写好的文章投给它，还可以帮我修改语法错误，而且有一些语法和遣词造句的问题，我会先问DeepSeek，它没把我教会我再去请教导师。”北京外国语大学的蒂娜表示。
此外，北京某大学法学在读博士生也对搜狐科技表示：“AI为我的研究提供了更高效、准确的研究工具，比如它可以帮我快速进行法条检索、判例分析，有时也能帮我理顺部分繁琐的法律文件。”
“AI在信息搜集上有很大帮助，但审判里要考虑的因素太多了，单凭AI肯定是不行的，它确实没办法达到我们写论文的要求程度。”另外一名法学研究生对搜狐科技说道。
