AI时代谁能被看见？大语言模型在学术写作中的采纳模式及引文结果
化学物理
2025-09-11 v1
摘要
生成式AI工具的快速采纳正在改变学者如何生产和传达知识，引发关于谁能从中受益以及谁被边缘化的问题。我们分析了2021至2025年间超过23万篇Scopus索引计算机科学文章，考察AI辅助写作如何在地区之间改变学术可见度。通过零样本检测AI-likeness，我们跟踪写作风格的变化并将其与引文次数、期刊定位以及全球引文流向相关联，分别在ChatGPT发布前后进行分析。我们的发现揭示了不均衡的结果：全球东方的作者更积极地采用AI工具，但西方作者因单位采纳量获得更多回报，这是由于对“人类化”写作的既有惩罚。知名期刊继续优先考虑更“人类化”的文本，导致可见性与门槛设置之间存在紧张关系。网络分析显示，东方的可见性有所提升以及区域内部聚类更紧密，但整体结构整合仍有限。这些结果凸显了AI采纳如何重新配置学术写作的劳动力并重塑认可机会。
引用
@article{arxiv.2509.08305,
title = {Assessing the dissociation hierarchy of aniline under UV-induced multiphoton ionization},
author = {Muthuamirthambal Selvaraj and Binduja Panja and Rejila J and Sreeja R and Theertha M and Vishnumaya A and Umesh Kadhane},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.08305},
year = {2025}
}