أظهرت دراسة نُشرت في دورية ناتشر تأثيرًا مزدوجًا لذكاء اصطناعي على العلم الطبيعي: فبينما يُسهم الذكاء الاصطناعي في دفع تقدم بعض الباحثين بشكل كبير، فإنه يُضعف في الوقت نفسه من تنوع وتكامل المجال العلمي ككل. ففي أكبر تحليل من نوعه حتى الآن، شمل أكثر من 41 مليون ورقة علمية من 1980 إلى 2025 في مجالات البيولوجيا والطب والكيمياء والفيزياء والعلوم الموادية والجيولوجيا، وجد الباحثون أن الباحثين الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي — بدءًا من التعلم الآلي المبكر وحتى النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة — يحققون تقدمًا ملحوظًا في مسيرتهم المهنية: يُ publiّون ثلاث مرات أكثر، ويحصلون على خمس مرات أكثر من الاقتباسات، ويصلون إلى مناصب قيادية في مسيرتهم العلمية قبل زملائهم بحوالي 1.5 سنة. لكن هذه المكاسب الفردية تأتي على حساب الصحة العامة للعلم. فالأوراق التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تغطي مساحة موضوعية أصغر بنسبة 4.6% مقارنة بالدراسات التقليدية، وتُركّز على عدد محدود من المواضيع الشائعة. ويعود هذا التركز إلى دورة تغذية راجعة: تُنشئ المشكلات الشائعة مجموعات بيانات ضخمة، مما يجعل استخدام الذكاء الاصطناعي جذابًا، ثم تجذب النتائج المُحققة بفضل الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الباحثين إلى نفس المسارات، ما يؤدي إلى تكدس البحث حول نفس القضايا. كما أظهر التحليل أن الأوراق المدعومة بالذكاء الاصطناعي تُولّد تفاعلًا أقل مع الأوراق الأخرى، حيث سُجّلت نسبة انخفاض بنسبة 22% في الترابط بين الأوراق العلمية عبر التخصصات الطبيعية. بدلًا من بناء شبكة معقدة من الأفكار المتبادلة، تدور هذه الأوراق حول عدد قليل من الأوراق النجمية، مثل نموذج ألفولد لطي البروتينات، ما يؤدي إلى تقليل التنويع في الابتكار. يصف الخبراء هذه الظاهرة بـ"إنذار صارخ"، إذ إن العلم ليس مجرد جهد فردي، بل تعاون جماعي يتطلب تنوعًا وتفاعلًا. ويحذر الباحثون من أن تفوق الذكاء الاصطناعي على مستوى الفرد قد يهدد مستقبل العلم إذا لم تُعالج هذه التحديات. لكن الحلول ممكنة. يقترح بعض الباحثين، مثل تشينغ تشينغ لين من جامعة يونسي، تعزيز توفر البيانات الكبيرة في المجالات التي لم تُستَخدم فيها الذكاء الاصطناعي بعد، ما يمكن أن يفتح آفاقًا جديدة. كما يرى الباحثون أن المستقبل قد يحمل أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تطورًا، لا تقتصر على تحليل البيانات، بل تصبح وكالات مستقلة قادرة على الإبداع العلمي. في النهاية، يؤكد الباحثون أن الذكاء الاصطناعي ليس مصيرًا محتومًا للعلم، بل أداة تتطلب إعادة تفكير في الحوافز والأنظمة البحثية. "نريد عالمًا حيث يُنتج العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي مجالات جديدة، وليس مجرد تضخيم الضغط على أسئلة قديمة"، يقول جيمس إيفانز من جامعة شيكاغو.