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原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-026-00474-3
原文作者：Nathan E. Sanders & Bruce Schneier
2025年，谷歌、亚马逊、微软和Meta在构建人工智能工具上共花费了3800亿美元。预计这一数字今年将进一步飙升至6500亿美元，用于资助数据中心等实体基础设施的建设（参见go.nature.com/3lzf79q）。此外，这些公司正在为特定领域——顶尖技术人才——投入巨资。
据报道，Meta曾向一位联合创办了专注于训练AI代理使用计算机的初创公司的AI研究员，提供了一份为期四年、价值2.5亿美元的薪酬方案（参见go.nature.com/4qznsq1）。科技公司还在“反向收购”（reverse-acquihires）上花费数十亿美元——即只挖走初创公司的明星员工，而不收购公司本身。看到这些丰厚的报酬，那些拿着适中薪水的技术专家可能会重新考虑他们的职业选择（参见“学术人才流失”）。
学术界已经开始落后。自2022年ChatGPT发布以来，学术界对“AI人才流失”的担忧日益加剧。研究表明，从大学转向工业界职位的机器学习和人工智能研究人员数量急剧增加。2025年的一篇论文报告称，这种情况对年轻、被高度引用的学者尤其如此：根据一个基于近七百万篇论文数据的模型显示，职业生涯约五年、工作被引用率名列前茅的研究人员，第二年转行到工业界的可能性，比职业生涯十年且工作被引用率达到平均水平的研究人员高出100倍1。
来源：参考文献 1
这种人才流失威胁着学术研究在科学事业中的独特作用：即由好奇心而非利润驱动的创新，以及提供独立的批评和伦理审查。大型科技公司专注于吸纳最顶尖人才的做法，也冒着侵蚀“科学是一项协作事业”这一理念的风险，因为最重大的工作是由团队而非个人完成的。
在这里，我们探讨了这对科学的更广泛影响，并提出了对未来应采取的不同设想。
孤胆天才的神话
人工智能人才的天价薪酬助长了一种与软件行业一样古老的传说：10倍工程师。这个人据称能产生其同事十倍的影响力。为什么还要雇佣和管理一整群科学家或软件工程师，当一个天才——或一个AI代理——就能超越他们时？
这一论点对科技公司越来越有吸引力，这些公司正押注于大量的初级甚至中级工程岗位将被AI取代。谷歌推出Gemini 3 Pro AI模型时，吹嘘其具有“博士级别的推理能力”，这绝非巧合，因为这种营销策略对那些寻求用AI取代员工的高管来说非常有吸引力。
然而，孤胆天才的叙事正日益脱离现实。研究支持了一个基本事实：科学是一项团队运动。一项涵盖1900年至2011年科学出版物的大规模研究发现，由更大规模的合作团队发表的论文，其影响力始终大于小型团队的论文，即使考虑了自我引用2。对被引用次数最多的科学家的分析也显示了类似的模式：他们最具影响力的作品往往是那些作者众多的论文3。一项2020年的诺贝尔奖得主研究也证实了这一趋势，表明——与更广泛的科学界一样——随着科学问题的范围和复杂性增加，他们发表论文的团队规模也随时间推移稳步扩大4。
为什么过度依赖AI驱动的建模对科学有害
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