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2进入 2026 年， AI 对科研的渗透已远超辅助工具的范畴。 Nature 连续刊发两项研究：一是 AI 文献综述的引用准确率超过人类专家；二是 AI 机器人独立完成从构思、实验、写作到同行评议的全流程。这释放了一个明确信号： AI 正在重塑科研的基础设施、生产关系和评价逻辑。
当 AI 能独立完成从构思到实验、写作再到同行评议的科研全流程，当 AI 撰写的文献综述引用准确率超越人类专家，一场关于科研的深层变革已然到来。
曾经， AI 只是科研路上的辅助工具，而今，它正一步步重塑科研的基础设施、生产关系与评价逻辑，从实验执行到论文撰写，从科研训练到成果评价，科研的各个环节都因 AI 迎来新的可能与挑战。
与此同时，一个根本性问题浮出水面：当 AI 能提出假设、设计实验、分析数据甚至撰写论文，人类科学家的价值在哪里？科研训练、论文发表、学术评价体系将何去何从？我们花费数十年建立的科研训练体系、学术出版彻底颠覆掉？
为了深入探讨这些问题，本期 DeepTalk 邀请到三位前沿研究者：香港中文大学（深圳）副教授朱熹、多伦多大学博士张鹏松、芝加哥大学博士刘昊琨。围绕 AI 科学家的能力边界、科研论文的价值变迁、评价体系的未来走向，展开了一场深度对谈。
时间线
09:51-25:38｜什么是 AI 科学家，对当前的冲击如何
25:38-33:52｜ AI 对基础科研能力训练的提升作用
52:00-1:09:17｜ AI 写论文是理解知识还是概率匹配？
1:09:17-1:13:33｜同行评议的危机：顶会投稿量暴增与评审质量下滑
1:13:33-1:20:15｜社交媒体 vs 传统期刊：科学传播的新媒介
1:20:15-01:30:04｜ AI Native 一代：科研人员将如何成长
