北京
全球只有45%的研究者說自己有足夠時間做研究，卻有超過一半已經在用AI工具——但信任危機來得更快。
一張圖看懂：科學界的AI信任困局
這張圖來自愛思唯爾（Elsevier）高管馬克西姆·汗（Maxim Khan）的署名文章，核心矛盾很直觀：一邊是政府砸下數十億英鎊押注AI for Science戰略，另一邊是研究者對通用AI工具的信任度跌到兩成。
更麻煩的是，AI正在被采用的速度，遠超治理跟上的速度。
productivity壓力怎么傳導到實驗室
英國政府的焦慮很具體——國際研發競爭白熱化，英國要靠研究質量和影響力保住排名。壓力層層傳導，最終落在研究者頭上：全球僅33%的人預計未來兩三年經費會增加。
AI被當成救命稻草。英國政府的AI for Science戰略明確寫著要用AI"transform scientific productivity and progress"（轉變科研生產力與進步）。
但汗指出了一個尷尬的現實：通用AI工具為了簡化回答，會平滑掉細節——對普通人問題不大，對研究者卻是致命傷。準確性、透明度、上下文，缺一不可。
信任崩塌的連鎖反應
超過半數研究者已經在工作中使用AI工具，但"只有兩成認為通用AI工具可信"。這個落差意味著：大家在用，但心里沒底。
汗沒有給出具體解決方案，但點明了方向——不是要不要用AI的問題，而是"building AI researchers can trust"（打造研究者能信任的AI）。這需要從工具設計層面解決系統性缺陷，而不是讓研究者自己承擔風險。
冷幽默收尾
政府想要AI提升productivity，研究者想要時間做研究，AI工具想要被信任——三方訴求理論上完全對齊，實際執行中卻互相拖后腿。最諷刺的可能是：AI本來該幫科學家省時間，現在他們得額外花時間驗證AI有沒有瞎編。
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