大型语言模型（LLMs）的兴起正显著推动科学论文数量的激增，但研究质量却未同步提升，反而出现停滞甚至下滑的趋势。越来越多的研究人员在论文撰写、文献综述、实验设计乃至数据分析中依赖LLMs，导致发表数量迅速攀升。然而，这种“效率提升”并未转化为真正的科学突破或严谨性增强。 研究表明，使用LLMs的论文在方法论严谨性、可重复性和创新深度方面普遍低于未使用模型的论文。部分研究甚至出现事实错误、虚构参考文献或逻辑漏洞，反映出模型生成内容的不可靠性。此外，过度依赖AI可能导致研究人员批判性思维弱化，削弱原创性探索能力。 尽管LLMs能快速生成初稿或辅助写作，但科学进步的核心仍依赖于严谨的实验设计、深入的理论思考与真实的数据验证。目前，学术界尚未建立完善的评估机制来甄别AI辅助内容的质量与可信度，也缺乏对AI使用透明度的强制规范。 因此，尽管LLMs正在重塑科研流程，推动论文产出“量”的爆炸式增长，但若缺乏有效监管与伦理准则，科学发展的“质”或将面临长期挑战。如何在利用AI提升效率的同时，守住科研的严谨底线，已成为学术界亟待解决的关键问题。