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近三成博士论文摘要被检测出AI文本,博士培养面临新挑战

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10月21日,OpenAI披露了一项令人惊讶的科研成果:数千个AI智能体协同工作,仅用32分钟,就完成了对数百万个小鼠脑细胞数据的分析,发现了与阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病有关的潜在研究线索。

按照研究团队估算,如果由人类研究人员完成类似的数据分析和文献研究,可能需要数月甚至一年。这些发现仍有待实验验证,但AI已经展现出参与科学探索的能力,也对传统科研训练和人才培养提出了新的挑战。

近期,国内多所高校开始要求研究生使用AI开展科研、完成学位论文时披露使用情况,部分高校还要求保留提示词和生成记录。

AI究竟已经深入博士研究到什么程度?一项覆盖美国22.6万余名理工科博士毕业生的研究发现,2026年前5个月,近三成博士论文摘要被检测出AI生成文本。三年前,这一比例仅为1.7%。

10月16日,《Nature》报道了这项研究。相关论文由美国杜克大学、多伦多大学研究人员完成,发表于美国国家经济研究局(NBER)10月工作论文系列。

三年间,AI文本检出比例从1.7%升至29.4%

研究团队收集了2019年至2026年5月美国高校226591名STEM(科学、技术、工程和数学)博士毕业生的论文摘要,使用AI文本检测工具Pangram进行分析,并抽取340篇论文全文进行验证。

2022年以前,博士论文摘要中几乎检测不到AI生成文本。2023年,AI文本检出比例为1.7%;2024年升至5.5%;2025年达到18.8%;2026年前5个月进一步攀升至29.4%。



△2019-2026年美国STEM博士论文AI文本检出情况。图A为年度趋势,图B、图C为2026年不同学科对比。2026年数据截至5月

不同学科之间存在明显差异。2026年,数学与计算机科学领域的AI文本检出比例达到36%,工程学为35%,生命科学为26%,物理科学为22%。细分学科中,计算机科学达到48%,土木工程更是高达51%。

哪些博士生更常使用AI写作?

研究发现,博士生的教育背景、所在高校及学科排名,与论文中的AI文本检出情况存在明显关联。

2026年,非英语国家教育背景博士生的AI文本检出比例达到41%,明显高于英语国家教育背景博士生的23%。按此前接受教育的国家划分,伊朗背景博士生为51%,韩国49%,中国44%,印度43%(上述数据均来自美国高校的博士毕业生,不代表各国本土情况)。研究人员认为,这可能与英语学术写作的难度有关。AI能够帮助非英语母语研究者改善语言表达,降低学术写作门槛。

高校之间同样存在差异。美国研究活动水平最高的R1大学,博士论文AI文本检出比例为28%;R2大学为31%;其他博士培养机构达到37%。在2025—2026年毕业生中,学科排名前十的博士项目,AI文本检出比例约为15%;排名90至100位的项目达到26%。



△不同背景博士论文的AI文本检出比例。图A为语言及国家背景差异,图B为不同类型高校对比,图C为不同学科排名的博士项目对比。

用AI写论文的博士,更可能离开学术界?

研究还有一个值得关注的发现:论文中被检测出AI文本的博士毕业生,进入学术界的可能性更低,进入产业界的可能性更高。

研究团队将博士论文与LinkedIn就业履历匹配,分析2023年至2025年美国R1大学博士毕业生的就业情况。结果显示,在美国本土教育背景的博士毕业生中,与未检出AI文本者相比,论文被检测出AI文本的毕业生,进入学术界的概率相对低17%,进入产业界的概率相对高16%。

这种关联并不能证明AI写作导致博士毕业生离开学术界。一种可能是,过度依赖AI削弱了科研能力训练;另一种可能是,原本就不打算从事学术研究的博士生,更倾向于借助AI完成论文。

当AI越来越会做科研,博士培养还需要训练什么?

NBER研究团队提出了一项重要担忧:科研写作不仅是呈现成果的过程,也是发现逻辑漏洞、检验研究方法、深化专业理解的重要训练。将这些工作交给AI,可能提高短期效率,却削弱研究者长期积累专业能力的机会。

当文献检索、数据分析乃至部分科学推理越来越容易被自动化,提出有价值的科学问题、判断研究结果是否可靠、设计和验证实验,反而变得更加重要。

博士培养的核心,从来不只是完成一篇论文,而是培养能够独立发现问题、探索未知的研究者。AI可以让科研走得更快,但决定科学探索能够走多远的,依然是研究者的独立思考与判断。

本文为EOL教育在线原创文章

作者:阳阳

参考资料:

[1] OpenAI. Using thousands of AI agents to uncover new leads in biological data. 2026年10月21日.

[2] Gross D P, Shvadron D, Zhang H. How Heavily Are PhD Students Offloading Their Scientific Writing to AI? Evidence from US STEM PhD Dissertations. NBER Working Paper No.35859, 2026年10月.

[3] Basu M. PhD students who write dissertations with AI less likely to stay in academia. Nature, 2026年10月16日.

[4] 江南大学研究生院. 《关于规范研究生学位论文使用AI工具及启动学位论文AIGC检测的通知》. 2026年10月8日.

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