第一部分：2026年研究人员使用人工智能的状况
景观：人工智能的采纳与渗透
- 关键发现：
- 人工智能主要集中在信息和文本密集型任务上，如信息收集和论文编辑，但在需要判断的任务（如论文审阅）中作用减弱。
- ChatGPT 在全球范围内使用率最高，但在中国的 DeepSeek 使用率远高于其他国家。
- 研究人员更倾向于支付给自己使用 AI 工具的费用。
- AI 工具在内容发现方面表现出色，满意度主要源于其识别相关研究的能力。
- 研究人员对 AI 的满意度较高，但对其信任度受准确性与“幻觉”问题的担忧、以及批判性思维、研究诚信和数据安全等方面的顾虑所限制。
- 年轻研究人员比资深研究人员更频繁地使用 AI。
- AI 工具在研究工作流程中的采用是不均衡的，研究人员拥抱那些最易于自动化的任务，却抵制那些依赖人工评估和判断的任务。
第二章：实践中：研究工作流程中的 AI 工具
- 最常用的 AI 工具：通用大语言模型（LLM）占主导地位，其中 ChatGPT 使用率最高，其次是 Gemini 和 Claude。
- 地理采用模式：不同工具的地理采用模式存在差异，DeepSeek 在中国使用率最高，Claude 在北美地区集中，微软 Copilot 在澳大拉西亚地区渗透率最高。
- 资金渠道：大部分 AI 工具使用基于免费或个人付费，机构资助不常见，微软 Copilot 是唯一主要通过机构资助获取的工具。
第三章：谁付款：为人工智能工具提供资金
- 资金渠道：45.4% 的受访者免费使用其主要的 AI 工具，41.3% 的人自行出资，只有 11.1% 的人报告称其机构支付了许可证费用。
- 免费获取现象：在 DeepSeek 上最为明显，而 Microsoft Copilot 是唯一一个主要通过机构资助获取的工具。
- 内容发现重度 AI 用户：约 5.7% 的研究人员主要或完全依赖 AI 工具来识别相关研究，东亚国家的该比例约为两倍。
- 重度用户特征：在早期职业研究人员中更为常见，与个人为人工智能工具付费的关系更为密切，而非与机构资金的关系。
第四章：内容发现中的 AI 满意度
- 满意度：约三分之二的研究人员对 AI 工具在发现新研究内容方面的支持感到满意或非常满意。
- 满意度原因：AI 能够为研究人员指出可靠来源并以参考文献支持研究结果，输出结果的准确性，以及效率提升。
- 重度用户满意度：重度用户对 AI 工具的满意度较高，主要原因是 AI 能够检索精确且与上下文相关的答案，并识别出直接回应特定研究问题的论文。
第六章：地平线：人工智能研究中的希望与担忧
- 希望：
- 提高生产力：节省时间、减少重复性工作，并加速研究工作流程。
- 文献发现：提高搜索精度、更快地挖掘出相关论文，并发现邻近领域或被忽视的研究。
- 无障碍与包容性：使研究更具包容性，特别是通过降低资源受限环境下工作者的参与门槛。
- 担忧：
- 准确性与幻觉：AI 可能会生成虚假、误导性或无法核实的信息。
- 批判性思维的丧失：过度依赖 AI 可能会削弱研究人员的专业知识，并损害高质量研究所需的学术严谨性。
- 透明度与问责制：人工智能工具的潜在滥用，包括将其用于不道德目的或可能损害研究诚信的方式。
- 科研诚信：完全由 AI 生成且未经真实研究支持的论文、剽窃增加、未经适当注明来源而使用 AI 生成内容，以及低质量或表面化出版物的泛滥。
- 数据安全与知识产权：对数据治理的担忧，以及人工智能工具如何处理和保护敏感信息。
结论
- 研究人员越来越依赖人工智能进行重要的研究任务，尤其是在收集信息和编辑文稿方面。
- 亚洲研究人员占经常使用人工智能的最大比例，而与他们的资深同事相比，初级研究人员更有可能依赖人工智能。
- 尽管机构资金仍然稀缺，像 ChatGPT、Gemini 和 Glaude 这样的通用模型在全球范围内被广泛使用。
- 研究人员对人工智能的整体态度谨慎乐观，重视其加速文献发现、提供与支持性引文链接的输出以及减少重复性工作时间的潜力。
- 关于准确性、幻觉、研究诚信和数据安全的担忧仍然存在。
- 无论人工智能看起来思考得多好，它在研究中的价值最终将取决于研究人员对其输出结果进行批判性评估的程度，以及他们核实其生成信息的严谨程度。
