1月17日，芝加哥大学社会学家詹姆斯·埃文斯团队在《Nature》杂志发表研究，探讨了人工智能在科学界的双重效应。该研究分析了4130万篇论文，发现AI极大地扩展了科学家的研究能力，但同时导致科学探索的集体边界收缩，科研重心过度集中，潜在创新领域被忽视。数据显示，使用AI的科学家发表论文数量是不使用AI的3.02倍，获得引用次数是4.85倍，职业晋升速度也更快。

研究发现，AI的普及导致科学研究的整体议题数量缩减了4.63%，科学家之间的学术互动下降了22%。这种现象被称为“孤独的人群”，即热门话题吸引了大量关注，但引用同一作品的论文之间缺乏实质性互动。科学家们倾向于利用AI在已知问题上寻找解决方案，而非开辟新领域。AI的“数据趋光性”导致科学家大规模向数据丰富的领域迁移，这导致了“方法论单一化”，科学界面临过早收敛于既定范式的风险，缺乏数据但可能蕴含重大突破的领域变得无人问津。