科研论文该为AI而写？37位研究者提出颠覆性新格式

今年5月，37位来自顶尖高校与科技公司的研究者联名在ArXiv发表了一篇题为《最后一篇人类撰写的论文》的文章，在学术界引发广泛讨论。文章核心论点是：随着AI智能体逐渐成为科研流程中的自主参与者，而非单纯的辅助工具，现有的学术论文格式已无法满足AI高效处理科学知识的需求。他们提出，科研基础设施应从一开始就围绕AI智能体来构建。

论文第一作者刘嘉晨表示，她对AI角色转变的认识源于2024年底Cursor编程智能体的出现。她意识到，大型语言模型在2026年已基本掌握本科水平的知识，博士乃至教授级别的知识也将很快被纳入其中。届时，人类将难以为AI提供更多增量价值，AI必须依靠自身继续演化。ARA协议正是为这一未来构建基础设施的第一步。

研究团队指出，传统学术论文存在两大根本性缺陷。其一是「叙事税」：研究者在撰写论文时，往往只呈现最终结论，约80%的过程信息——包括失败尝试、关键决策和调试细节——被永久丢弃，导致他人无法真正理解研究成功的关键所在。其二是「工程税」：即便是保留下来的信息，也因语言模糊或实现细节缺失，使得他人难以复现实验结果。

针对这两大缺陷，ARA系统引入了一个名为「实时研究管理器」的组件，作为研究者整个科研过程的忠实AI观察者，自动记录所有研究行为与决策，无需研究者额外投入文档工作。如需发表传统PDF论文，系统可将完整记录转化为精炼的叙事文本。在质量保障方面，刘嘉晨正在研究结合神经网络与符号逻辑的神经符号技术，以构建形式化验证系统，确保AI产出的每一项研究声明都能以数学公式表达并得到系统验证，从根本上规避大语言模型的幻觉问题。

对于AI全面介入科研后人类科学家的培养问题，刘嘉晨持乐观态度。她认为，AI并不会削弱年轻一代科学家的成长，反而会加速其学习曲线。未来仍会有资深研究者和工程师，只是他们的成长路径将与前辈截然不同。不过她也坦承，一旦AI完成对人类专家知识的「提取」，便会进入自我演化阶段，届时人类在科研循环中的角色将发生根本性转变——这也是她在另一篇文章《人类在环的终结》中所描述的「奇点时刻」。

要点

• 37位顶尖研究者联名提出用AI原生研究制品（ARA）取代传统学术论文，认为现有PDF格式无法满足AI智能体的科研需求。
• 传统论文存在「叙事税」与「工程税」两大缺陷，导致约80%的研究过程信息丢失，且实验难以复现。
• ARA系统通过实时研究管理器自动记录全程科研行为，并计划引入神经符号形式化验证机制以防止AI幻觉。
• 研究者预测，当AI掌握博士级知识后将进入自我演化阶段，人类在科研中的「在环」角色将走向终结。
• 学界对AI介入科研的态度分歧明显：部分研究显示AI可能减少新思路的产生，但也有科学家视其为有潜力的「协作科学家」。