写作长久以来一直被视为知识传递的桥梁，特别是在科学领域，写作更是研究方法的重要组成部分。科学家通过撰写论文来分享实验数据、分析结果以及研究结论。然而，写作远不止于简单的汇报，它更是促使思维系统化和深化的过程。我们通常的思考是零散而非线性的，思绪如同漫无目的的游走，难以形成清晰的结构。而写作则要求我们将分散的想法组织成有逻辑、有条理的脉络，这不仅帮助读者理解，也让作者自己明确研究的核心观点和意义。近期科学研究显示，手写文字能够激活大面积的大脑连接，并且对学习和记忆产生积极影响，这为写作作为认知工具的价值提供了有力支持。
尽管如此，在当今人工智能技术迅猛发展的时代，写作的核心价值似乎正面临新的挑战。大型语言模型（LLMs）可以通过简单的提示，迅速生成高质量的科学文章甚至同行评审报告，这种技术的发展表面上节约了大量时间和精力，极大地改变了学术写作的生态。然而，人工智能生成的内容并不具备作者的责任感，这意味着科学文献中使用AI全权创作的稿件尚无社会认可的出版身份。此外，所谓的“思考”是人类独有的意识活动，而由LLMs生成的文本，只是对已有信息的整理与模拟，无法真正体现科学家个体的思想和灵感。人工智能生成内容还存在一个严重问题：幻觉现象。即模型会生成不准确甚至虚假的信息，包括捏造的参考文献，这使得依赖AI写作带来的时间节省变得值得怀疑。
事实上，编辑和核实AI生成的文本有时比从头写作还要耗时，因为需要深刻理解文章的推理才能有效纠正和完善。此外，一些研究人员指出，针对科学领域进行训练的专门AI模型可能在未来部分解决这些问题，这为科技时代的写作工具提供了新的可能性。虽然如此，我们不能忽视大型语言模型在辅助科学写作中的积极作用。对于母语非英语的研究者来说，AI在提升文章的可读性和语法准确性方面有着巨大的帮助。AI还能快速搜集和总结多元化的文献资料，有效支持研究者获取信息。它们还能为科研人员提供头脑风暴的点子，帮助克服写作障碍，有时提出不同视角的解释，使得思维更为多元和开阔。
此外，AI还可能发现看似无关的领域之间的联系，从而激发创新思维。然而，完全将写作过程外包给AI，则可能失去反思研究方向和深入理解研究内容的机会。写作不仅仅是技术操作，它是塑造科学叙述、表达研究价值的艺术，也是培养逻辑思维和创造力的重要训练。这些能力在学术界之外同样有极大的应用意义。总结而言，写作作为思考的重要载体，依然是科学研究不可或缺的部分。大型语言模型应被视为辅助工具，而非取代者。
科研人员应当珍惜人类原创写作带来的认知和创造力价值，坚持原创写作，确保所呈现的内容不仅准确且富有个人理解和学术诚信。未来，随着技术的进步，科学写作的方式和工具或许会不断演化，但写作作为促进深度思考和知识创造的本质角色将一如既往地重要。在科技日新月异的时代，平衡人工智能技术与人类智慧的结合，理解写作的深刻内涵，无疑是促进科学探索和学术进步的关键所在。
