来源：《自然》（Nature）
芝加哥大学团队分析4130万篇论文发现，使用AI的科学家论文产量增加3.02倍、引用量提升4.85倍、更早成为研究领袖，但整体科学界的研究主题范围却收缩了4.63%，学者间的互动减少22%。原因是AI驱动研究向数据密集领域集中，形成“孤独的拥挤”——热门主题吸引大量重叠研究，却减少了跨领域探索与合作。这可能导致方法单一化和科学范式过早固化。研究者呼吁政策干预，激励在数据贫乏领域开展研究，并开发能扩展感知与实验能力（而非仅优化现有数据分析）的AI系统，以促进可持续的科学创新。