## LLM 与科学研究的未来 一项最新研究（gwern.net）探讨了大型语言模型 (LLM) 对科学出版的影响，发现了一个令人担忧的逆转：**写作复杂度不再与研究质量相关。** 相反，LLM 促使大量内容精美但实质较弱的论文涌现，可能使同行评审不堪重负，并导致“华而不实”的效果。 据估计，LLM 的采用将使论文产出增加高达 89%，从而大大降低生产看似可信的科学论文的成本。 这引发了人们对科学交流中信号与噪声比下降的担忧。 讨论的重点在于潜在的解决方案，包括将科学流程正规化以进行机器验证，通过信任网络分散研究共享（远离传统出版），以及重新思考当前的“发表或灭绝”体系。 一些人认为 arXiv 可以演变为研究的社交平台，而另一些人则强调需要将出版与职业发展脱钩。 核心问题是在容易生成但可能肤浅的科学内容时代，如何维护研究的完整性。