写作作为一种表达和交流的形式，早已超越了单纯记录信息的功能。尤其在科学领域，写作不仅仅是将研究结果向同行展示的手段，更是一种深入思考和理清思路的重要工具。正如《Nature Reviews Bioengineering》在2025年6月发表的社论《Writing is thinking》指出，写作能够帮助科学家们以结构化和有意识的方式整理多年的研究数据和分析，明确科学研究的核心信息和意义。 写作与思考密不可分。当我们把头脑中纷繁复杂、时常跳跃的念头写下来时，思想变得更加清晰、连贯，有助于揭示隐藏在海量数据背后的深层联系和创新点。书写的过程促使作者不得不反复推敲论点，评估证据，从而进一步完善理论框架。
科学写作不仅推动着知识传承，更加速了知识的产生。 科学研究中手写比打字更能促进大脑的广泛连接和记忆效果，相关研究表明，通过手写写作能够激活人脑中多个区域，增强理解和知识掌握。这一事实也间接支持了写作在思维发展里扮演的关键角色。尽管现代科技为写作带来了诸多便利，但人类在表达复杂思想和科研洞察时的独特能力依然不可替代。 近年来，人工智能，尤其是大型语言模型（LLM）的出现，给科学写作领域带来了巨大影响。以ChatGPT等为代表的AI工具能够在极短时间内根据提示生成完整的科研文章初稿，甚至辅助撰写同行评审报告。
这种能力看似提升了科研写作的效率，减轻了研究者的负担。 然而，AI生成的文本并不等同于科学家的思考结晶。机器缺乏责任感，无法像人类作者那样对论述的准确性和创新性承担责任。因此，学术界普遍不认可由AI完全独立完成的论文作为正式发表的内容。使用AI进行语言润色和格式调整可以提高文章质量，但必须明确声明其辅助性质。 值得警惕的是，当前的语言模型存在“幻觉”现象，即生成虚假或错误信息，包括伪造的引用文献。
这不仅可能误导科研工作者，也会损害科研诚信。对AI生成内容的严格审核和验证成为必不可少的环节。有时，纠正和修订AI文本消耗的时间甚至超过从头撰写的时间，特别是在需要深入理解和判断文本逻辑的情况下。 尽管存在局限，LLM在科学写作中仍有显著价值。对非母语科研人员来说，AI能够改善文章的可读性和语法，使科研成果更顺利地传播。它还能够高效地搜索和总结大量文献，辅助研究者把握学术前沿动态。
AI生成的要点列表和头脑风暴功能，有助于激发新的研究思路和跨学科联系，缓解写作瓶颈，推动创新。 但完全依赖AI完成写作将剥夺科学家深入反思研究领域的机会，也削弱了他们将复杂实验与数据转化为引人入胜叙述的能力。这种写作技能不仅对学术传播至关重要，更是科研人员职业成长和创新发展的核心素养。 未来，科学写作可能走向一种人机结合的新格局。专门针对科学数据库训练的语言模型有望减少错误，提高专业性。此类工具将更加注重辅助而非替代，帮助人类作者发挥创造力和判断力。
科研社区需要制定明确的伦理规范和使用准则，保障写作的原创性和责任性。 综合来看，写作始终是思考的延伸，是科学发现的重要组成部分。人工智能虽然带来便利，但永远不能代替人类独特的批判思维和创造精神。维持对科学写作人文价值的重视，尊重作者的思维过程，是推动科研质量和创新持续提升的基石。未来的科学写作将是一场人类智慧与AI技术协同进化的旅程，只有正确认识双方的优劣势，充分发挥各自的长处，才能造就更高效、更深刻的科学传播生态。
