复旦大学：2026科学智能（上）：科研人员 AI 应用现状调查报告（中译版）（17页）.pdf

核心结论速览： 全球10,480名科研人员调研显示，近半数研究人员频繁使用AI辅助信息收集（43.8%）和论文编辑（44.6%）：AI的渗透已从实验性工具演变为科研工作流的常规组成部分。信息收集和论文改进是AI支持最多的两项科研活动，“每次使用”或“大部分时间使用”的比例均超过43%。 通用大语言模型占据绝对主导，占所有AI工具使用的75.9%：ChatGPT以36.8%的使用提及率遥遥领先，其次是Gemini（18.4%）和Claude（6.5%）。写作编辑工具（7.2%）、文献发现工具（5.6%）和搜索工具（5.3%）的占比远低于通用模型。 AI使用率随科研资历增加而下降：资深研究者更倾向“不使用”而非“少用”：在论文编辑任务中，20年以上经验的研究者“从不使用”AI的比例达22.5%，而3年以下经验者仅7-8%。东亚地区呈现相反趋势——日本资深研究者中仍有8.6%为“重度AI使用者”。 东亚国家“重度AI使用者”比例约为全球均值的2倍：韩国（11.4%）、中国（10.3%）和日本（9.4%）的研究者主要或完全依赖AI工具进行内容发现，远高于全球均值5.7%。美国（4.5%）、英国（3.3%）和加拿大（3.9%）的比例显著更低。 仅11.1%的研究者由机构付费使用AI工具，45.4%使用免费版本，41.3%自行付费：机构资助在AI工具使用中仍属少数。医院领域研究者自行付费比例最高（49.1%），在受严格隐私监管的环境中，个人采购工具的潜在风险尤为突出。 研究者对AI在内容发现中的满意度达65.2%，但准确性与幻觉问题是最主要担忧：满意度主要源于AI能够指向可靠来源并提供参考文献支撑（235次提及）以及输出的准确性（148次提及）。但准确性与幻觉问题是研究者最频繁提及的担忧（4,935次提及），远超对批判性思维丧失的担忧（1,167次）。研究背景与全景图谱。2026年3月，复旦大学、上海科学智能研究院与施普林格·自然旗下Nature Research Intelligence联合开展了“科研人员AI使用现状”全球调研，共收集来自117个国家或地区的10,480份有效问卷，覆盖12个科研学科。调研旨在揭示全球科研社区如何应对AI从实验工具向科研基础设施的转变。报告指出，科研人员对AI的采用呈现出“信息与文本密集型任务集中，判断密集型任务回避”的清晰模式。AI主要强化科研的探索与生成阶段，而依赖问责机制和专业判断的任务则基本未被触及。这一发现呼应了艾伦·图灵1951年的提问——“如果机器能够思考，它可能比我们思考得更聪明，那么我们该何去何从？”——当前AI正从一个思想实验逐步走向科研的现实常态。（数据来源：复旦大学/施普林格·自然《AI for Science 2026》）。AI工具使用频率与科研活动类型。AI在信息收集和论文改进任务中的使用最为频繁。43.8%的受访者在信息收集时“每次”或“大部分时间”使用AI，仅9.2%从不使用。论文改进和编辑的采用率最高（44.6%），其次是研究规划（40.9%）。而在依赖判断的任务中，AI的使用率显著降低——仅23.5%在审稿中使用AI，25.7%在投稿决策中使用，31.8%和26.7%分别“从不使用”。尽管研究者每周或每日进行协作（59.0%）和行政工作（58.1%）的频率很高，但AI在这两类任务中的使用率仅为31.3%和26.0%。AI工具使用与科研资历的关系。频繁AI使用率随科研资历增加而下降，主要由资深研究者“选择退出”驱动。在论文编辑任务中，3年以下经验者“每次”或“大部分时间”使用AI的比例为46.8%，20年以上经验者降至36.1%。信息收集任务呈现同样趋势，从47.8%降至33.4%。排除“从不使用”组后，活跃使用者随资历增加呈“使用强度递减”模式。信息收集任务中，频繁使用从最年轻组的51.9%稳定降至最资深组的43.6%（下降8.3个百分点）。AI工具选择的地理分布与渗透率。通用模型占所有AI工具提及的75.9%。ChatGPT在全部6个地区排名第一，渗透率在韩国达79.0%、美国66.5%、中国64.0%。Gemini是稳定的第二选择，但渗透率从加拿大的21.3%到韩国的69.3%差异显著。DeepSeek在中国渗透率高达48.8%，在其他国家通常低于10%。Claude在美国渗透率21.3%，Microsoft Copilot在澳大拉西亚渗透率28.8%（可能与其企业软件捆绑有关）。“其他”类别在中国达46.8%，在法国达53.5%，反映本地模型（中国的通义千问、法国的Mistral）未被单独列出。重度AI使用者的地理分布特征。定义“重度AI使用者”为主要或完全依赖AI工具发现相关内容的研究者（占比约5.7%），东亚国家比例最高——韩国11.4%、中国10.3%、日本9.4%，约为全球均值的2倍。美国4.5%、英国3.3%、加拿大3.9%。东亚国家的领先优势在跨经验层级的对比中依然成立。3年以下经验组中，日本（21.2%）和中国（15.2%）的重度用户比例显著高于美国（5.7%）和欧洲（8.9%）。在10年以上经验组中，日本（8.6%）和中国（6.0%）仍高于美国（5.2%）和欧洲（4.3%）。逻辑回归分析显示，在控制研究经验、所属部门和学科等因素后，韩国、中国和日本研究者成为重度用户的概率仍然显著更高。3-10年经验组（12.3%）和3年以下经验组（11.4%）的重度用户占比约为资深组（5.9%和5.1%）的2倍。AI工具的付费模式。45.4%的受访者免费使用主要AI工具，41.3%自行付费，仅11.1%由机构付费。DeepSeek 93.9%的用户使用免费版本，Microsoft Copilot是唯一主要依赖机构付费的工具（48.5%），可能与其嵌入企业软件许可有关。按组织类型看，咨询公司（56.9%）和政府机构（54.0%）免费使用比例最高。医院（49.1%）自行付费比例最高（在受严格隐私监管的环境中，个人采购工具的潜在风险突出）。慈善/NGO（24.1%）和工业界（22.0%）机构付费比例最高。逻辑回归表明，自行付费的研究者成为重度AI使用者的概率是机构付费者的约2倍。AI满意度与质性反馈。65.2%的受访者对AI在内容发现中的表现表示满意或非常满意，29.5%中立，仅5.3%不满意。满意度主要源于“指向可靠来源并提供参考文献支撑”（235次提及）和“输出准确性”（148次提及）。质性反馈显示，AI被视为工作流加速器而非研究者替代品。研究者希望AI能提升生产力（3,442次提及）、加速文献发现（2,019次提及）、降低研究门槛。担忧方面，准确性与幻觉问题（4,935次提及）超过所有单项希望，其次为批判性思维丧失（1,167次提及）和研究诚信（702次提及）。延伸阅读。以上为报告核心内容分析，如需获取完整报告详细数据及全部调研结果，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ。Q1：调研覆盖了多少科研人员？主要发现是什么？调研覆盖10,480名来自117个国家或地区的科研人员。主要发现：近半数研究人员频繁使用AI辅助信息收集和论文编辑，但AI在审稿、投稿决策等需要判断力的任务中使用率显著较低。Q2：科研人员最常使用哪些AI工具？通用大语言模型（ChatGPT 36.8%、Gemini 18.4%、Claude 6.5%）占所有工具使用的75.9%。写作编辑工具（7.2%）、文献发现工具（5.6%）和搜索工具（5.3%）占比较低。Q3：不同国家/地区的AI使用差异如何？东亚国家“重度AI使用者”比例最高（韩国11.4%、中国10.3%、日本9.4%），约为全球均值5.7%的2倍。美国4.5%、英国3.3%。DeepSeek在中国渗透率48.8%，其他国家通常低于10%。Q4：科研人员对AI的主要担忧是什么？准确性与幻觉问题是最主要担忧（4,935次提及），超过对批判性思维丧失（1,167次提及）和研究诚信（702次提及）的担忧。研究者希望AI输出能提供可验证的参考文献来源。Q5：AI工具主要由谁付费？45.4%免费使用，41.3%自行付费，仅11.1%由机构付费。自行付费的研究者成为重度AI使用者的概率是机构付费者的约2倍。数据来源说明。本报告数据来源于复旦大学、上海科学智能研究院与施普林格·自然《AI for Science 2026》报告（2026年），基于2026年3月2日至30日开展的全球科研人员AI使用现状调研，共收集10,480份有效问卷。