写作不仅仅是将思想用文字表达出来，更是推动思维过程的重要工具。特别是在科学领域，写作作为科学方法的重要组成部分，不仅帮助研究者传达研究成果，更是梳理思路、激发创新的关键环节。科学写作使研究者能够以结构化和有条理的方式整理多年积累的研究数据和分析结果，形成一个清晰连贯的故事，从而明确研究的核心信息及其影响力。这样的过程远远超出了简单记录事实的范畴，更像是一种深度思维的体现。近年来，伴随着人工智能，尤其是大型语言模型（LLMs）的兴起，科学写作的方式似乎迎来了变革。但事实上，人工智能对科学写作的介入也带来了新的挑战和反思。
手写和打字的差异在促进思维活动中的作用已经被科学研究所证实。研究表明，手写可以促进大脑不同区域的广泛连接，增强学习和记忆能力，这种神经连接的提升对深度理解尤为重要。相比之下，仅靠打字或者依赖人工智能生成文本，可能无法带来同样的认知效益。科学写作的价值不仅在于完成一篇文章，更在于通过写作过程推动自身思考的不断深入。这种思维的梳理和深化极大地帮助了科学家们发现新的研究方向或潜在问题。写作是探索思维的一种方式，是科学发现的内在动力。
虽然大型语言模型能够快速生成符合规范的科学文本，甚至在几分钟内完成整篇论文的撰写，但它们无法替代人类的思考和判断。人工智能缺乏责任感和科学道德的承担，因而目前尚无法成为论文的作者。此外，语言模型生成的内容中存在“幻觉”现象，即可能无中生有错误信息，特别是参考文献经常被伪造或错误引用，这使得依赖人工智能生成的文本需要研究者投入大量时间进行验证，这对节省时间的初衷形成了挑战。对科研人员而言，完全交由人工智能写作或许会忽视了从写作中获得认知洞见和学科反思的宝贵机会。写作不仅是传达，更是一种创造性的思考过程，是对研究内容进行整合和再构的关键。人工智能在科学写作中的合理运用，应侧重于辅助而非替代。
例如，它可以帮助提升语法和表达的准确性，尤其对母语非英语的学者提供语言上的支持。通过总结文献和梳理要点，人工智能也能够提高文献回顾和信息整理的效率。它可以作为思路启发的工具，帮助科研人员打破写作僵局，提供多样化的解释方案，甚至关联不同学科的知识点，激发创新思维。然而，写作的核心——即通过文字进行深度反思和逻辑构建，仍需依赖人类智慧的参与。笔者认为，在面对人工智能的迅速发展，科研社区应持续鼓励强调人类主导的科学写作，用心去“思考”而非简单“生成”。这不仅有助于保证科学文本的质量和责任，也保障了科研者的认知成长和学科发展。
未来，随着技术不断进步，或许能够出现专门针对科学数据库训练的语言模型，这些模型在生成内容的准确性与科学性上会更有保障，或许能在辅助写作上发挥更大作用。但无论技术如何演进，写作作为思考工具的价值依然不可替代。写作是思维的外化，是知识沉淀的平台，是科学交流的纽带，也是激发创新的催化剂。在这个信息爆炸的时代，科学写作教导我们如何筛选、整合、表达复杂的知识，帮助我们在纷繁复杂的事实中寻找秩序。我们应当珍惜和培养这种通过写作锻炼的思维能力，继续坚持人类主导的科学创作，确保科学进步不仅仅是数据的堆积，更是充满智慧与责任的思想结晶。
