书写即思考
在大型语言模型时代，重新审视人类科学写作的内在价值
人类书写的深层价值
写作不仅是成果的报告，更是科学方法的核心环节，一种强有力的认知工具。
结构化思考
将脑中混乱、非线性的思绪，整理成逻辑清晰、层层递进的结构。
凝练核心叙事
在海量数据和分析中，提炼出研究的主线故事，明确工作的真正影响力。
激发认知与记忆
科学证明，书写（尤其是手写）能促进大脑广泛连接，有效提升学习与记忆效果。
新时代的挑战：LLM 的崛起
大型语言模型（LLM）似乎提供了一条捷径，能在几分钟内生成科学论文，但这条路通向何方？
人类研究者
通过漫长的思考、实验和写作，将洞察力注入文字，并对每一个字负责。
LLM 生成器
基于概率模型快速组合文本，不具备真正的理解和思考，也无法承担学术责任。
如果写作即思考，那么完全由LLM生成的文章，我们读到的是谁的“思考”？
承诺 vs 现实
LLM 带来的“效率提升”背后，隐藏着不容忽视的陷阱和成本。
一项研究任务的时间分配（概念图）
“幻觉”现象
LLM 可能凭空捏造事实、数据甚至参考文献。每一个由它生成的细节都需要人类专家进行严格核查。
隐性的时间黑洞
修改和验证一篇充满潜在错误的AI文本，其难度和耗时可能远超自己从头撰写。
明智的融合：将 LLM 作为强大辅助
与其让AI取代思考，不如让它成为我们思想的催化剂和放大器。
推荐用途 (Do's)
提升语言表达，润色语法（尤其对非母语者）。
快速搜索和总结大量文献，提供初步概览。
辅助头脑风暴，提供要点、不同角度的解释或新思路。
克服“写作障碍”，生成初稿或段落作为创作起点。
警惕误区 (Don'ts)
完全外包整个写作过程，放弃思考的主导权。
不加验证地信任其生成的内容、数据和引用。
将其列为“作者”，规避人类应负的学术责任。
“这是一个呼吁，呼吁我们继续认识到人类亲自进行科学写作的重要性。”