[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”。

Wiley全球科研人员调查：AI使用率上升，但信任度下降

学术出版商Wiley最新的全球科研人员调查揭示了一个有趣的现象：越来越多的学者开始使用AI，但对其能力的信任度却在下降。这一发现将在即将发布的《ExplanAItions》报告中详细阐述。

关键发现

- AI使用率上升：2025年，84%的科研人员已在研究中使用AI工具，远高于2024年的57%。
- 信任度下降：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。
- 早期用户仍保持信心：早期用户中，仍有59%相信AI能胜过人类。

数据解读

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。”

障碍与担忧

- 错误与幻觉：64%的科研人员担心AI生成错误或出现“幻觉”。
- 安全与隐私：58%的人担忧模型缺乏安全性和隐私保障。
- 伦理与透明度：对伦理和透明度的顾虑也略有上升。
- 整体担忧：超过半数科研人员对AI在研究中的使用抱有担忧。

积极方面

尽管存在诸多担忧，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。

常见使用场景

- 写作辅助：增长最为明显，也是唯一超过半数科研人员尝试过的功能。
- 文档撰写：主要用于论文准备和资料整理等基础性工作。
- 文献阅读：帮助科研人员快速筛选和整理大量文献。

未来展望

尽管存在各种障碍和担忧，83%的受访者认为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。

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”。

结论

这项调查揭示了科研人员对AI态度的复杂性。虽然AI在某些方面确实提高了工作效率，但其局限性和潜在风险也不容忽视。未来，如何在保证研究质量的同时充分发挥AI工具的优势，将成为学术界面临的重要课题。

学术出版商 Wiley 的最新调查结果分析

Wiley 最新的全球科研人员调查揭示了一个有趣的现象：尽管越来越多的学者开始使用 AI 工具，但对 AI 的信任度却在下降。这种现象背后的原因值得我们深入探讨。

使用率与信任度的反比关系

根据 Wiley 的调查，84% 的科研人员已经在研究中使用 AI 工具，这一比例远高于 2024 年的 57%。然而，对 AI 能力的信任度却显著下降。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。这种反比关系表明，随着 AI 使用的普及，科研人员对其实际效果产生了更多的怀疑。

早期用户与后来者的不同体验

早期拥抱 AI 的科研人员仍然保持着较高的信任度，59% 的早期用户相信 AI 能胜过人类。然而，后来者的使用体验显然没有达到预期，导致整体信任度下滑。这可能是因为早期用户在 AI 技术尚处于发展阶段时就已经开始探索其潜力，而后来者则是在 AI 技术已经广泛应用后才开始使用，因此对 AI 的期望值更高。

科研人员对 AI 的担忧

调查数据显示，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。此外，对伦理和透明度的顾虑也在上升。这些担忧反映了科研人员对 AI 技术可靠性的怀疑，以及对潜在风险的关注。

使用障碍的变化

尽管顾虑上升，但一些障碍正在减少。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。这表明科研人员对 AI 的兴趣和探索意愿在增加，但同时也反映出他们在实际使用过程中遇到的挑战。

AI 在科研中的实际应用

尽管存在种种担忧，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。然而，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，未能真正“帮人思考”。

未来展望

尽管存在诸多挑战，科研界对 AI 的未来依然持乐观态度。83% 的受访者认为 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，还需要机构的支持和规范化的培训。

结论

Wiley 的调查结果揭示了科研人员对 AI 使用的复杂心态。虽然 AI 在提高工作效率方面表现出色，但其可靠性和安全性仍需进一步验证。未来的发展方向应该是解决现有的技术和伦理问题，使 AI 成为科研工作的真正助力。

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。