美国斯坦福大学4月14日发布的《2026年人工智能（AI）指数报告》显示，2010至2025年间，生命科学、物理科学与地球科学领域提及AI的论文数量增长近30倍。

据《自然》报道，这一数据直观反映出科研人员接纳AI的速度之快。“科研人员已经真正迈入了AI时代。”报告负责人、美国南加州大学的Yolanda Gil表示。

2010至2025年，自然科学AI相关论文数量激增近30倍。图片来源：4kodiak

报告指出，各自然科学领域提及AI的论文比例在6%至9%之间。2025年，超8万篇学术论文、预印本及其他类型成果提及AI，较2024年增长26%。其中，物理科学相关AI论文数量最多（3.3万篇），地球科学提及AI的论文占比最高（9%）。

美国普林斯顿大学的Arvind Narayanan认为，AI相关科研论文激增“并不意外”，但尚不清楚AI的广泛应用对科研是否真正具有价值。“在我看来，这一趋势发展过快，科研规范尚未及时适配，导致研究质量大幅下滑。”

除了AI相关科研论文爆发式增长，报告还罗列了多款全新发布的科学基础模型。这类AI模型经广泛训练可处理各类任务，同时基于特定科学领域的海量数据集进行专项训练。

报告显示，2025年，包含大型语言模型在内的通用基础模型，在专家级测试中的表现继续大幅提升。但这些顶尖AI模型仍会犯基础错误，比如读取指针式钟表时间的错误率高达50%。

Gil表示，积极的一面是，视频生成模型“开始学习真实物理世界的运行规律”。AI领域长期以来一直期望模型能掌握支配世界的基本物理规则，比如重力对弹跳小球的影响。但Narayanan认为：“尽管取得了一些微小进展，但实现这一愿景仍遥不可及。”

不少研究者已开始依赖能自主执行科研流程等操作的AI智能体，但报告对其实际表现持谨慎态度。报告称，AI智能体仍难以可靠地完成多步骤科研流程，表现最优的AI智能体得分仅约为拥有博士学位的人类专家的一半。“AI智能体固然出色，但我们距离掌握其高效使用方法仍有很长的路要走。”Gil说。

Gil称，目前尚无充足证据表明AI提升了科研人员的工作效率。“相关研究很有限”，但科研人员“已经离不开AI了。如果把AI从他们身边撤走，恐怕会引发混乱”。

科研人员使用AI工具已不限于数据分析，更逐步拓展至提出假设、开展科研探索等更广泛的领域，AI智能体的应用正是这一整体趋势的体现。这一发展固然令人振奋，但该报告最终指出，目前“经实验证实的AI科研发现仍寥寥无几”。