论文先看到 AI 能力上升：推理、抽象、规划、长周期任务。又用科学计量学证明 AI 已扩散到各学科。研究不再只是人想，机器算。
作者把研究用 AI 分成几类：专用科学 AI、科学 AI 助手与智能体、混合实验系统。这些系统在数学、计算机科学、物理、化学、生命科学、行为与社会科学都有成果。但作者提醒，当前系统仍有重要的技术、认识论与制度限制。
使用增多带来短期与长期风险。论文最后提出更宽的问题：人类研究者与机器之间的认知劳动如何划分。这个疑问会落到日常科研的细节里，比如哪些步骤该交给机器，哪些该留给人判断。
或许重要的不是比谁更聪明，而是让 AI 进入科学后，人还能守住对问题的选择和对结果的解释。分好工，科学才不失去方向。
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