在2026世界人工智能大会科学智能开放论坛上，国际知名科研出版机构施普林格·自然发布了一份引人关注的《科学智能（上）：科研人员AI应用现状调查》白皮书。该报告基于全球1.04万余份有效反馈，揭示了人工智能在科研领域的渗透现状及其对科研流程的深远影响。
数据显示，近半数受访者已将AI工具常态化应用于信息收集与编辑环节，这一比例在职业生涯早期的科研人员中高达48%，而资深科研人员的对应比例则为34%。这种差异反映出不同资历群体对技术工具的接受度差异，也预示着科研实践模式可能发生的代际转变。值得注意的是，在论文审阅、投稿决策等需要专业判断的关键环节，AI的应用程度仍相对有限，表明人类专家的决策权依然不可替代。
从工具类型分布来看，通用型AI模型占据主导地位，占所有被提及工具的75.9%。相比之下，专用写作编辑工具和文献探索工具的使用率较低，这既体现了通用模型的适应性优势，也暴露出专业工具开发的市场空白。在资金支持方面，仅有11%的受访者表示其主要使用的AI工具获得机构资助，多数人依赖免费资源或个人付费，反映出科研机构在技术投入上的滞后性。
可信度问题成为制约AI深度应用的关键因素。虽然65%的受访者对AI在内容发现方面的表现表示满意，但仍有超过三分之二的人对推荐内容的准确性持保留态度。这种矛盾心理在涉及科研诚信的关键环节尤为突出，凸显出开发面向科研场景的定制化工具的紧迫性。施普林格·自然首席产品官萨斯基娅·施泰纳克特别强调，在享受AI带来的效率提升时，必须建立完善的信任验证机制。
该白皮书由自然科研智讯联合复旦大学、上海科学智能研究院共同完成，通过量化分析构建了全球科研界AI应用基准体系。研究团队表示，将持续追踪AI在科研流程中的角色演变，为机构决策和技术开发提供数据支撑。这份报告不仅呈现了当前实践图景，更为构建负责任的AI科研生态指明了方向。
