不是用AI更快地做同样的事,而是借助AI做别人没做过的事【生态学时空 | 人工智能 | 一起读顶刊】

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作者：微信文章



“人工智能不会取代你，但使用人工智能的人可能会”

这句在智能时代流传甚广的话，看似是个体竞争的警示，实则揭露了一个更深层的矛盾：当 AI 成为每个人提升效率的“标配，我们可能正在陷入一场 “个体受益、集体受损” 的集体困境。当我们都依赖 AI 追求快速成功，谁来守护那些需要长期探索的未知地带？



一、个体的快车道：AI 催生的赢家效应

在智能时代，AI 给个体带来的优势几乎是碾压级的，这也是集体困境的起点 —— 理性的个体选择，最终汇聚成了集体的非理性结果。

这项覆盖 1980-2025 年、横跨生物、医学、物理等六大领域的研究发现，AI使用者的成功捷径十分明确：

（1）产出效率翻倍：使用 AI 的科学家发表的论文数量是同行的 3 倍，每年单篇论文引用量接近未使用 AI 论文的两倍，总引用量更是高达五倍；（2）职业路径更顺：青年科学家借助 AI，退出学术界的概率大幅降低，晋升为研究带头人的速度也更快；

（3）竞争门槛降低：无论是早期的机器学习，还是如今的ChatGPT等大型语言模型，都能帮人快速处理文献、分析数据、撰写文稿，省去大量重复劳动。

这是原文原文中的一段话，翻译过来就是：从 20 世纪 80 年代至今，使用人工智能的论文每年获得的引用量几乎是未使用人工智能论文的两倍；采用人工智能的科学家发表的论文数量是同行的三倍，获得的引用量更是接近五倍。使用人工智能的青年科学家退出学术界的可能性更低，更有可能成为资深研究带头人。
对大学生来说，这种赢家效应同样明显：写课程论文时用 AI 整理框架，做数据分析时用 AI 生成图表，确实能更快完成任务、拿到不错的成绩。但当所有人都选择这条捷径，集体困境便悄然形成 —— 大家都在追求高效产出，却没人愿意投入那些慢热但关键的探索。
二、集体的窄化陷阱：AI 带来的探索收缩危机

智能时代的集体困境，核心在于：个体的理性选择（用 AI 追求高效成功），最终导致了集体创新力的萎缩。科研圈的现状，正是这种困境的集中体现：

研究领域扎堆：AI 驱动的研究覆盖的主题范围，比传统研究窄了 4.6%。简单说，大家都盯着少数热门问题 —— 这些问题数据充足，AI 用着顺手，容易出成果；而那些冷门但可能有重大突破的方向，却无人问津；知识网络断裂：科学进步的本质，是不同研究相互引用、相互启发形成的创新网络。但 AI 驱动的论文，相互借鉴、深度互动的比例下降了 22%，更多论文只围着AlphaFold（蛋白质折叠模型）这类明星研究打转，形成单点聚集而非全网联动；反馈循环锁死：这种扎堆形成了难以打破的恶性循环 —— 热门问题→数据多→AI 易应用→成果快→更多人加入→冷门领域更冷。我们就像群居动物，都往一条路上挤，最终把路走窄，却忘了还有大片荒野没探索。

这种集体困境，早已超出科研圈。大学生写论文时都用 AI 生成相似框架，做项目时都依赖 AI 做相同维度的分析，长期下去，整个群体的创新思维会被同质化；职场中，大家都用 AI 优化现有工作，却没人愿意尝试全新方向 —— 智能时代的集体短视，正在悄悄削弱我们的长期竞争力。



三、困境的根源：AI的工具属性与人类的选择惯性

为什么智能时代会陷入这样的集体困境？核心是两个因素的叠加：

AI的能力边界：AI擅长处理有大量数据、有明确答案的已知问题，却不擅长探索无章可循、数据稀缺的未知领域。它是效率工具，而非探索工具；人类的选择惯性：在竞争压力下，个体更倾向于选择低风险、高回报 的路径。AI 恰好降低了热门领域的探索成本，自然吸引所有人扎堆。

这就形成了一个无解的闭环：AI让热门领域的成功更易实现，成功又吸引更多人依赖AI深耕热门领域，最终导致集体探索范围不断收缩。当所有人都想着在AlphaFold的基础上抢跑，谁还会去关注那些暂时无法用AI突破的基础科学问题？
四、走出困境：在智能时代守护集体探索力

面对这场集体困境，我们不需要拒绝 AI，而是要重新定义人与 AI 的关系—— 让AI成为解放双手的工具，而非束缚思维的枷锁。对即将踏入智能时代核心战场的大学生来说，这几点尤为重要：

给AI定边界：把 AI 用于重复劳动（数据整理、格式排版、基础分析），但把核心的选题、逻辑、创新点留给自己。比如用A 整理文献，但自己判断哪些冷门方向值得深挖；主动跳出圈：不要被 AI 的优势领域绑架，刻意给自己安排无AI探索时间—— 比如不用AI辅助，独立完成一次课题设计，或者关注那些AI暂时无法覆盖的领域（如需要深度思辨、跨学科融合的方向）；培养批判性思维：对 AI 的输出保持质疑，比如验证AI生成数据的准确性，反思AI给出结论的逻辑漏洞。这种能力，是区分 “AI 使用者” 和 “AI 引领者” 的关键，也是打破集体困境的核心。

五、总结：集体困境的破解，始于个体的反惯性选择

智能时代的集体困境，本质上是效率与创新的失衡。AI 让我们能更快地抵达已知的山峰，却也让我们失去了探索未知荒野的动力。但科学的进步、人类的发展，从来都依赖于对未知的好奇与勇气 —— 这正是 AI 无法替代的人类价值。

对我们每个人来说，破解集体困境的关键，不在于拒绝AI，而在于保持反惯性选择的勇气：在所有人都扎堆热门领域时，敢于关注冷门；在所有人都依赖AI时，守住独立思考的能力。毕竟，智能时代真正的竞争力，不是用AI更快地做同样的事，而是借助AI，去做别人没做过的事。

解读文献：

https://doi.org/10.1126/science.aef6710

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