科研人员自报 AI 节省时间，成果增益仍待独立验证

Google、Google DeepMind 与 MIT FutureTech 等机构研究者发布的预印本《AI in Science: Early Insights》，试图观察 AI 如何进入日常科研流程。论文分析约 1500 万次 Gemini 原始交互，其中约 36 万次被归为科研交互；另汇集超过 2600 个专用科研模型，并调查美国和英国 637 名科研人员。三类材料回答的问题不同，不能把原始交互次数当成科研交互次数，更不能把它们直接当成全球科学家的使用比例。

论文称，受访科学家平均自报每周节省接近 7 小时，节省的时间主要重新投入研究；约 84% 的受访者还自报，过去三年实验室或专业成果出现净增加。这是对感知收益的调查，不是对成果的独立计量。作者同时报告，部分研究人员积累了更多尚未检验的假设，还需要投入精力验证 AI 输出。

研究团队自己列出多项限制：交互数据只来自 Google 的服务，不包括企业账号；专用模型清单不能代表所有领域模型；637 人调查没有加权，也未必能代表科学家总体。这些限制意味着“节省近 7 小时”应被读作该调查样本的自报结果，而非对所有科研人员的确定估计。

这项研究更值得追问的是验证能力：当生成假设和处理资料变快，实验设施、审稿与复核是否跟得上？目前这篇未经同行评审的预印本提供的是早期使用与自报成果图景，尚不足以独立证明 AI 已经提高长期科研产出。