随着生成式人工智能的迅猛发展，学术界正经历一场深刻变革。以往需要耗费大量时间、人力和判断力撰写的综述文章，如今似乎正面临挑战：AI 工具已经能够高效“阅读”文献、整合研究、甚至撰写具有结构的内容。这种趋势引发了一个颇具争议的问题——AI 是否会终结传统综述文章？
这一问题已不再是技术幻想，而是现实压力。发表于 Precision Chemistry 的一篇社论文章《Will AI Kill the Review Article?》邀请多位来自中、美、日的学者，就此展开了坦率而深入的讨论，特别聚焦在化学与材料科学等高度文献驱动的学科背景下，AI 与综述文章之间的张力与可能性。
AI让写综述更“简单”，但真的更“可靠”吗？
AI 确实已经具备初步撰写综述的能力。正如文中受邀学者所述，AI 的处理能力已经“超越了传统综述的工作范围”。他强调，如 ChatGPT 等工具如今不仅能够整合信息，还能输出较为准确的参考文献，并结合背景知识对数据进行解读和预测，展现出“人类以往需付出巨大努力才能获得的见解”。
而另一位学者提出了一个标志性的案例：他们团队在2024年开发出了全球首个自动生成综述系统“AutoSurvey”，可实现对已有研究进行系统总结、自动组织内容结构。这标志着AI 在综述写作方面已不再局限于辅助工具，而开始具备“替代性”。
他指出：“未来，人类撰写综述的价值可能会降低。因为任何人都可以在任意时间，借助AI获取个性化的综述内容。”这不仅会改变科研人员的学习路径，也可能促使期刊重新评估综述文章的出版意义。
然而，这种“简化”的背后是否真的意味着“进步”？社论文章中明确指出，这种趋势已造成一类现象：一些综述文章由非该领域的人员生成，甚至未经过深入的文献理解。芝加哥大学林文彬教授（音译）观察到，一些期刊已经收录了“作者本身并非该研究领域的研究者”所撰写的综述，这些文章往往仅基于AI工具进行快速整合，缺乏真正的专业判断和学术深度。“它们有时甚至会误导读者，对科研没有实际价值。”
这也引发了关于学术规范的新质疑：在AI降低写作门槛的背景下，我们是否需要更明确地区分“技术辅助”与“知识贡献”？
AI无法胜任的核心任务
社论文章指出，AI 的最大问题不在于生成内容的速度，而在于“理解”和“判断”的缺失。弗林德斯大学的 Michelle Coote 教授对此直言不讳：生成式AI虽然强大，但它仍频繁出错、伪造参考文献，并可能将维基百科等非同行评议的内容与正式期刊等量齐观。
她指出：“在AI日益普及的时代，反而更需要人类专家撰写高质量的综述。”因为高水平的综述不仅仅是总结已有研究，更需要：
- 综合不同研究之间的逻辑联系；
- 判断各类观点的科学可信度；
- 对未来趋势进行深度预判；
- 引导新入门学者理解复杂学科网络。
中科大的姜骏和钟文婉教授（音译）进一步强调：“AI虽然具有逻辑组织能力，但它的‘逻辑’并不等同于‘科学有效性’。”尤其在面对文献中存在矛盾观点时，AI 只能依赖概率、关键词匹配或提问者引导，缺乏真正的判断能力和科学直觉。
而这种“直觉”，正是构成优秀综述的灵魂部分。
俄克拉荷马大学冯远宁教授（音译）分享了一个常见误区：学生使用 GPT-4 生成综述时，发现仍频繁出现伪造引用的问题。而对于初学者而言，这些错误更难察觉，因为他们本身缺乏区分“对”与“错”的知识基础。
正如中科大罗毅教授（音译）所说：“AI可以是强大的工具，但初学者需要的是一个真正懂这个领域的人来引导他们，而那个人必须是人类专家。”
换句话说，AI 虽然能提供“广度”，但提供“深度”的任务，依然离不开真正有经验的研究者。
共生，而非替代——AI时代的综述应如何重塑角色？
值得注意的是，文章并未一味贬低AI。相反，许多受访科学家提出了一个更具建设性的思路：AI并不是综述文章的终结者，而应成为其“合作者”与“加速器”。
AI 可以大幅减轻人类整理海量文献的体力劳动，并在早期阶段提供基础概念、研究地图、关键文献索引等辅助功能。这样，人类专家可以将更多时间投入到：
- 提出新问题、
- 整合异质信息、
- 深化理论解释、
- 探索尚未形成共识的领域。
浙江大学的王林军教授（音译）也强调，综述文章的魅力在于其“作者的个人见解与科学叙事方式”，这是一种不可复制的“风味”。就如他所言：“人们喜欢定制化的东西，比如时尚和美食。AI写的文章就像标准化食品，缺乏人味。”
也正因如此，综述文章的价值不应仅限于“信息再现”，而应成为“学术思维的展示舞台”。而AI则可作为可靠的助手，协助实现这一目标。
当然，如文章结尾所指出，AI的使用还涉及更广泛的伦理问题。例如，《Nature》的一项针对5000多位学者的调查表明，超过90%的人认为使用AI进行语言润色或翻译是可以接受的，但仅65%认为可以让AI撰写论文部分内容。这说明学术界对AI在内容创造层面的信任度仍存分歧。
未来的学术生态，将不仅是“人VS AI”，而是“人+AI”的新范式。但在这个过程中，如何保证综述的质量、深度与科学性，仍然离不开人类专家的引领。
重新定义综述的“人类价值”
在AI与综述写作的交锋中，我们看到的其实并不是一场“你死我活”的竞争，而是一种关于学术权威、知识整合权和科学直觉的深层讨论。
AI可以生成“文字”，但真正有价值的综述，是知识经验、逻辑判断、领域洞察和科学美学的融合结晶。这些，是任何一个模型都尚无法模拟的。
因此，在AI已无可回避地进入学术写作的今天，我们更需要重新思考——综述文章的核心价值在哪里？人类的知识贡献该如何被尊重和延续？
这是技术时代，给予科研工作者的全新挑战。
参考文献：
- Wang, Y. et al. (2024). AutoSurvey: Large Language Models Can Automatically Write Surveys. arXiv:2406.10252. https://arxiv.org/abs/2406.10252
- Naddaf, M. (2025). AI is transforming peer review — and many scientists are worried. Nature, 639, 852–854. https://doi.org/10.1038/d41586-025-00894-7
- Kwon, D. (2025). Is it OK for AI to write science papers? Nature survey shows researchers are split. Nature, 641, 574–578. https://doi.org/10.1038/d41586-025-01463-8
- Jia, J., & Yang, J. (2025). Will AI Kill the Review Article? Precision Chemistry. https://doi.org/10.1021/prechem.5c00051
