一句话看懂：一项针对 PubMed Central 上超过 119 万篇英语生物医学论文的分析显示，到 2025 年约 77% 的论文存在明显的 AI 辅助写作痕迹，学术界开始呼吁制定使用规范，而非简单禁用。
事件核心：发生了什么
研究团队对 PubMed Central 平台上的 119 万篇英语生物医学论文进行了分析，结果发现生成式 AI 在学术写作中的渗透速度远超预期。论文中出现 AI 辅助写作或编辑痕迹的比例，从 2023 年的 19% 跃升至 2024 年的 52%，到 2025 年已达到约 77%。这一数据覆盖的并非预印本或低影响力期刊，而是经过同行评议后入库的正式论文。
从论文章节来看，讨论部分的 AI 辅助痕迹最为明显，约 78% 的论文在此处表现出 AI 参与的迹象；摘要、引言、结果和方法部分的比例分别为 68%、63%、58% 和 54%。从地域分布看，韩国、中国等非英语母语国家的研究者使用 AI 的比例超过 80%，明显高于英国、美国等英语国家。研究者认为，这一差异主要源于 AI 在语法修正和学术表达方面的实际帮助。
为什么重要
这项研究揭示了一个容易被忽视的现实：AI 已经从“辅助工具”变成了学术写作基础设施的一部分。当超过四分之三的论文在写作环节依赖大模型时，学术出版的信任基础正在被重新定义。大模型在流畅生成语句的同时，也可能编造虚假事实和不存在的参考文献，且往往以高度自信的语气呈现这些错误。
更值得关注的是，部分作者并未在论文中披露使用了 AI 工具。这种不透明的使用方式，叠加 AI 本身可能产生的误导性内容，正在侵蚀科学文献的可信度。行业目前缺乏统一的披露标准和核查机制，这一问题比 AI 是否被使用本身更为紧迫。
对用户/开发者/创作者的影响
对于学术写作者和科研人员而言，这项研究意味着 AI 辅助写作已经处于“事实上的普遍使用”状态，但“制度上的规范”仍处空白。研究者呼吁的重点不是封杀 AI 工具，而是建立明确的事实核查、参考文献真实性和 AI 使用披露要求。对于使用大模型 API 进行学术写作工具开发的开发者来说，如何在产品设计中嵌入可验证的引用来源和事实核查机制，将成为下一阶段竞争的关键差异点。
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对于普通内容创作者，这一趋势同样有参考价值：AI 生成内容的“自信式错误”并非生物医学论文独有，任何依赖大模型输出的场景都需要建立人工复核流程，尤其是涉及数据、引用和事实陈述时。
值得关注的后续
以下几个方向值得观察：第一，学术出版机构是否会跟进制定统一的 AI 使用披露标准，以及期刊审稿流程是否会引入 AI 痕迹检测工具；第二，面向学术场景的 AI 工具是否会推出更严格的引用验证功能，例如自动比对参考文献真实性；第三，非英语国家研究者对 AI 的高依赖是否会引发学术评价体系对语言公平性的新一轮讨论。
目前公开信息显示，该项研究仅针对 PubMed Central 平台的英语论文，其他学科领域及非英语学术文献中 AI 的使用情况尚缺乏同类大规模数据，后续是否会扩展分析范围值得关注。
来源：AIbase
