AI在生物医学论文写作中的应用现状与影响

核心数据

• 2024年PubMed生物医学论文统计：150万篇研究摘要中，超过20万篇（约13.3%）显示AI生成文本特征
• 地域差异：非英语国家（如中国、韩国）大型语言模型使用率达15%
• 期刊差异：部分开放获取、低门槛期刊的AI使用率高达24%

主要发现

1. 文本特征变化：

   • 典型AI词汇（如"intricate"、"notably"等修饰性词汇）使用频率显著增加
   • 2024年后出现大量与研究内容无关的文体词汇
   • 作者开始有意识避免明显AI痕迹，通用词汇使用频率回升

2. 学科差异：

   • 不同国家/学科的AI辅助写作比例差异显著
   • 部分领域AI使用率已超过20%

现存问题

• 学术严谨性面临挑战
• 需要建立AI使用的透明度标准
• 存在学术公平性争议（特别是非英语国家作者群体）

研究建议

1. 加强AI在学术写作中的规范研究
2. 建立更全面的文本分析系统（当前研究基于1400万篇摘要分析）
3. 制定AI辅助写作的披露标准
4. 持续监测AI对学术文献的实际影响

注：研究数据来自《Nature》最新发表论文，通过词汇使用频率分析得出结论

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