生成式人工智能在生命科学领域的渗透正引发学界警觉。国际科研团队在《Frontiers in Ecology and the Environment》发表研究指出，大语言模型的应用正呈现渐进式正常化特征，即技术变革在潜移默化中被默认为科研常态。捷克科学院Ivan Jarić指出，常态化依赖可能从根本上重塑科学实践范式。 研究警示，AI正在替代传统同行协作与文献检索，削弱跨学科交流，导致研究趋向封闭。爱尔兰高威大学Susan Canavan强调，过度依赖AI反馈易强化确认偏误，形成认知回音室，降低学术原创性。在能力培养层面，核心技能外包将引发基础能力退化，加剧资源分配不均，并可能压缩青年学者培养空间。 针对上述挑战，瑞典农业科学大学与斯德哥尔摩大学Michael Bertram呼吁学界划定明确应用边界。AI应限于文字校对、流程注释及人工监管下的数据提取等常规环节，而课题立项、同行评议、经费审批与伦理评估等需独立科学判断的工作，必须坚守人类主导。研究强调，界定技术红线已刻不容缓，唯有在创新、多样性与学术问责等核心价值被稀释前确立规范，方能确保生命科学在智能时代稳健演进。