AI研究智能体窄化科学探索

本研究将AI研究智能体视为科学搜索系统进行评估。通过四个框架和六个大语言模型，从共享种子文献中生成了37，802个科学想法，并与人类论文、后续研究及种子文献进行对比。实验揭示了四个一致的模式：AI生成的想法比同领域人类论文更为集中；更贴近其起始文献，而非后续人类研究；与AI想法最相似的论文后续引用量往往较低；当AI想法与已有工作不同时，差异主要源于对现有技术方法的重组，而非引入全新的研究问题。总体而言，当前的AI研究智能体更擅长局部细化，而非拓展科学探索的广度。