科学写作不仅仅是科研成果的展示，更是思考的延伸和深化。写作的过程是人类大脑进行结构化思考的体现，通过文字将繁杂的研究数据、信息和理论整理成清晰、连贯的叙述。正因如此，写作成为科学方法中不可或缺的一环，是推动知识进步和促进学术交流的桥梁。在人工智能技术日益普及的今天，特别是大型语言模型（LLM）能够快速生成文本的背景下，仍然必须认识到人类亲自撰写的重要性和独特价值。写作是思考的过程，人类科学家在这一过程中既塑造了思想，也深化了对自己研究的理解。写作是人类思维表达的外化，同时也是指导思维前进的工具。
与人类自由联合、跳跃式思考不同，写作要求逻辑的严谨性和条理性，促使研究者以更有序的方式审视并连接各类信息，识别研究重点和核心贡献。科学研究杂乱无章的数据和理论，唯有通过写作整理，才能形成有意义的科学叙事和发现新的联系。研究发现，比如手写行为对于大脑连通性的积极影响，为写作与认知关系提供了科学依据。手写使得多种脑区之间产生广泛的联系，有助于记忆与理解的提升，显示写作不仅影响表达，更在根本上塑造思维过程。现代社会大多依赖电子设备打字，机械化的文字处理虽然高效，却难以替代手写带来的认知益处。写作之于科学，既是一种沟通工具，也是一种认知工具。
近年大型语言模型的出现，为科学写作带来了诸多方便。利用LMM，科学家能够快速生成草稿，改进语法，提升可读性，甚至在文献综述和信息检索中提供便利。对于非母语科学家而言，这些工具能够帮助克服语言障碍，使科学成果得以更广泛传播。大型语言模型在辅助头脑风暴和构思阶段，也能启发新的思路，发现研究主题间潜在的联系，突破写作瓶颈。然而，现有技术并不能完全替代人类写作。一方面，LLM容易出现“幻觉”现象，生成不准确乃至虚假的内容和伪造引用，需科研人员逐一核实，保证学术严谨性。
因而，使用AI赋能的写作并非节省时间的“捷径”，往往需要更多精力去校正与改写。更关键的是，LLM不具备作者的责任感，缺乏意识和判断力，不能独立承担学术责任。因此，学术界普遍不接受完全由AI撰写的论文，同时鼓励在文本润色和辅助场景中公开声明AI的使用。科学写作的主体仍然是人类，写作不仅是信息转述，也是一种思想呈现，体现研究者的洞见、分析与批判能力。写作的过程激发原创性思考，促使作者反思研究的意义和未来方向，能力的培养远超技术操作本身。将写作完全外包给人工智能，可能剥夺科研人员深入思考和表达观点的契机，弱化了科研工作中的创造力和责任担当。
阅读他人科学作品亦是一种思考活动，可以借鉴写作中体现的逻辑和观念，深化理解和启发新见解。科学传播作为知识传递的重要环节，既依赖技术工具，也需坚持人文精神和伦理规范。未来，能否开发专门训练于科学数据和文献的大型语言模型，是人工智能与科研深度融合的关键方向。针对科学文本优化的AI工具或能减少“幻觉”问题，提高辅助写作效果，但终究无法替代作者的思考和创造。总之，写作在科学研究中既是一种思考的外化形式，也是一种创新的催化剂。人类的科学写作能够将纷繁复杂的研究内容转化为结构清晰、逻辑严密的知识体系，推动学科发展和学术交流。
在AI技术不断进步的时代，应强调科学写作的核心价值，坚持人类作者的主导地位，合理利用AI辅助，促进科学思想更为深入和广泛的传播。写作不仅仅是记录，更是对知识的反思、挖掘与重构，是科学家智慧的结晶和思想的火花。正如既往，科学世界离不开书写，更离不开通过书写所激发的思想光芒。
