写作作为一种沟通方式，已经存在了千百年，而在科学领域，写作更是一种不可或缺的思维工具。科学写作不仅仅是简单地报告实验数据和研究结论，更是科学家整理思绪、梳理逻辑、发现新观点的重要过程。通过写作，研究人员能够将分散的研究内容串联成一个有机的整体，从而更清晰地确认研究的核心信息和主要贡献。写作使得科学思想得以结构化和系统化，这种过程正是深入思考的体现。 近年来，随着人工智能尤其是大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的快速发展，科学写作的方式发生了显著变化。借助这些先进的技术，研究人员可以在极短时间内生成布局合理、语言流畅的科学文本，甚至能够辅助完成同行评审报告。
然而，尽管人工智能看似极大地提高了写作效率，却带来了诸多深刻的反思和挑战。 首先，写作与思考密切相关的事实不容忽视。科学写作是一种认知过程，通过将思绪表达成文字，促进了对问题的深入理解。研究表明，手写能够激发大脑不同区域的广泛连接，提升学习能力和记忆效果。相比之下，若将写作完全托付给人工智能，这一思维锻炼的过程可能会被削弱或替代，造成科学思维能力的退化。 其次，使用当前的语言模型进行科学写作存在一定风险。
所谓“幻觉”现象指的是人工智能生成的内容可能包含错误甚至虚构的信息，例如伪造参考文献或不准确的数据，这对科学严谨性构成挑战。为了保证科学质量，研究人员必须对由LLM生成的文本进行严格的审查和核实。事实上，这种验证工作有时可能比自己从零开始写作更加耗时耗力，因此，人工智能未必真的节省了写作的时间。 然而，人工智能并非毫无价值的辅助工具。对于非母语为英语的科学家来说，LLM可以有效地帮助修饰语言，提高文本的流畅度和可读性。此外，AI在文献检索和综述、整理关键观点、启发头脑风暴等方面也有积极作用。
科学家可以利用这些工具克服写作瓶颈，从而专注于研究内容的创新和逻辑表达。 尽管如此，将整个写作过程完全外包给人工智能存在深远隐患。科学写作不仅仅是文字的堆砌，更是一场思想的锻造和研究成果内涵的提炼。主动写作能够促进学者对研究领域的反思，培养科学批判思维和学术表达能力，而这些能力在科学事业和职业发展中具有不可替代的重要性。人工智能应被视为辅助而非替代，保持人类主导的写作过程尤为关键。 未来，随着专门针对科学文献语料训练的语言模型不断成熟，这些系统有望在专业性和准确性上取得突破，从而更好地辅助科学写作。
届时，科学家们可以将更多注意力放在研究的创造性和深度上，而非文字表述的细枝末节。然而，无论技术如何进步，写作作为思考工具的核心价值不会改变。只有通过亲自书写，研究人员才能真正理解、内化并创新他们的科学发现。 总结来看，写作不仅是记录和传播科学知识的媒介，更是推动科学思维和创新的重要途径。大型语言模型的发展为科学写作带来了强大便利，但同时也引发了对知识准确性、责任归属及思维深度的担忧。科学界应当理性看待人工智能的角色，既要充分发挥其辅助优势，也要坚守人为创造的核心地位。
写作即思考，保持主动写作的热情和习惯，是每一位科研工作者持续成长与贡献科学进步的关键所在。
