上海
过去几年，大语言模型（LLM）正在被广泛用于学术论文写作。
8月20日，Nature官网刊发题为Staggering 90% of biomedical papers now show signs of AI help的报道文章。
文章介绍，研究人员通过分析PMC中的1,194,287篇生物医学论文，发现到2025年12月底，近90%的PMC论文被检测出LLM辅助写作或编辑的痕迹，显著高于此前类似的研究结论。
值得一提的是，该研究并非使用常见的AI 检测器来确定论文是否使用AI辅助写作，而是提出并验证了一种基于词频变化的验证方法。
其核心原理是LLM在学术写作中使用的词汇呈现出明显的偏好，如"these""potential""delves"等，通过分析这些LLM 常用词汇的出现频率，可以检测出论文中使用AI辅助写作的痕迹。
基于此，研究勾勒出了一条清晰的增长曲线，2023年，所有论文全文中估计存在LLM辅助痕迹的比例约为19%；2024年迅速上升至52%；2025年全年已经达到77%。而到了2025年12月，这一数字直接攀升至89%。
但LLM 在论文不同部分部分的使用率并不相同。其中，Discussion部分的LLM使用估计达到68%，Abstracts为67%，Introduction为59%，Results为46%，而Methods最低，仅为32%。
研究人员表示，相较于Methods部分AI撰写的影响，论文Discussion部分使用AI辅助撰写的受到LLM幻觉的影响最大，甚至可能会扭曲一个领域的主导思想。
此外，研究者还按第一作者所属国家对论文进行了分组，发现母语非英语的科研人员，在科研工作中使用LLM 的情况更为普遍。
其中，韩国论文LLM使用比例达到85%，中国为82%，伊朗为78%；相比之下，美国约为39%，英国约为28%。如果把英语母语国家整体与其他国家比较，前者估计为37%，后者高达72%。
研究人员认为这并不意外，因为母语非英语的人通常使用 LLM 来翻译文本和润色语法。未来研究应不仅关注谁在使用 LLM，还应关注他们如何使用 LLM。
对此，研究者提出了LLM辅助学术写作的3个担忧：一是LLM可能产生幻觉病错误归因，如果学者审查不细致，这些错误就可能成为正式的科学结论；二是大大提升的写作效率给同行评议体系带来巨大的压力，这点目前已有征兆；三是影响科研思维的多样性，反复思考并将想法转化为文字是科学过程中不可或缺的一部分，而依赖 LLM 撰写论文会消除这一重要的思考过程，并最终导致个人创造力的丧失。
当然，研究人员也认可LLM辅助写作并非只有负面。它可以通过克服语言障碍增加学术公平性，还可以提高写作效率，让科学家将更多时间投入研究。更关键的是，AI进入科研写作已经是大势所趋难以逆转了，就像“牙膏挤出来就不可能再塞回去了”。科学界真正需要思考的是，如何保证对论文所表达的科学结论负责的始终是人类科学家。
撰文 | 梅斯医学综合整理
编辑 | 木白
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