你有没有这样的感受：一篇论文，数据都齐了，实验也做完了，但真正开始写的时候，才发现自己对研究的理解还不够清楚。

很多人以为，写论文只是“把结果写出来”。但Nature旗下期刊的这篇社论文章，恰恰在提醒我们：写作本身就是思考的一部分。

1 写下来，才是真的想明白

在科研中，写论文本来就是科学方法的一部分，也是研究成果被理解、被传播的关键环节。写作不仅是记录结果，更是澄清思路、生成新想法的过程。

当我们把多年积累的数据、实验、分析写成文字时，其实是在做一件非常重要的事：把混乱的想法，梳理成有逻辑的故事。

写作会逼着你直面几个问题：

● 这项研究真正的核心问题是什么？

● 我最重要的发现到底是哪一点？

● 结果对这个领域究竟有什么价值？

很多时候，正是在写的过程中，我们才真正看清了自己的研究。

有研究发现，写作本身就能激活大脑更多的连接，有助于学习和记忆。因此，写作本身，就在让你更深度地思考。

2 AI这么强，还需要人自己写吗？

现在的大语言模型（LLMs），只要我们给出合适的提示，几分钟就能生成一篇像模像样的论文，甚至还能写审稿意见。

从表面上看，它似乎能帮我们省下不少写论文的时间。但现实是，它生成的内容并不总是可靠的，甚至可能会非常自信地编造结论，引用不存在的文献。

正因如此，我们需要逐一核查AI生成的每一句话。

到最后很多人会发现，改写AI生成的内容，反而比自己从头写还费时间，因为你只有在完全理解逻辑的前提下，才能判断哪里对、哪里错。这也让人不得不对“AI写作能节省时间”打一个大大的问号。

而且更重要的是，在学术规范中，AI不能被视为作者，因为它无法承担研究者应有的责任。

那么现在，“AI这么强，还需要人自己写吗？”这个问题的答案，应该已经很明显了：需要，而且非常需要。

毕竟，如果写作是思考，把它完全交给AI，我们读到的，不是研究者的思想，而只是机器给出的模拟答案。

3 AI在科研写作中，有没有用？

AI当然有用，而且正确使用会非常有价值。我们并不是反对使用AI，而是反对把重要的思考环节，完全外包给AI。

AI在科研写作中，是非常得力的助手，能够：

● 检查拼写和标点符号，改善语言流畅度和语法；

● 快速浏览和整理大量文献，提炼关键信息；

● 生成要点、帮助我们进行头脑风暴；

● 提供不同角度的解释，激发创新想法；

● 缓解我们写不出来的状态。

简单来说就是，AI适合当助理，但不适合当大脑。

如果把整篇论文的写作都交给AI，我们可能会失去反复推敲研究、深入思考问题，以及将发现讲清楚并且打动人的能力。

而这些与思考和表达相关的能力，不仅在论文写作中重要，在汇报、申请基金甚至职业发展中，也同样关键。

因此在AI时代，我们仍需重视由自己完成的科学写作，不是拒绝工具，而是不能把核心的思考过程交给工具。

因为当你真正写清楚一件事的时候，也是你真正理解它的时候。

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参考资料：

[1] https://www.nature.com/articles/s44222-025-00323-4