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《自然》调查：AI热潮中，科学家也FOMO_我的网站

A |     8月26日消息，在今天的科隆游戏展开幕夜活动上，杭州浩汤科技带来国产抗战题材FPS《抵抗者》全新预告，本次预告片重点展示长城防御战的激烈战斗片段。     宏大的战地环境、近身白刃作战、阵地攻防等实机内容一一对外放出，向海内外玩家展示这款国产单机新作的内容体量。    原文作者：Mohana Basu          近半数科学家表示，他们对人工智能总体感觉负面，但认为有些工具比别的要好些。         许多研究人员使用AI来协助科研，尽管他们感觉用AI对科研的影响是负面的。来源：Oscar Wong/Getty          许多科学家对于AI正感受到“错失恐惧症”（FOMO）。    本作基于虚幻5引擎开发，故事背景设定在上世纪四十年代的华夏大地，并非简单的线性闯关射击，游戏融合第一人称枪战、潜行潜入、谍战解谜等多重玩法，设置春夏秋冬四大主题章节。         故事横跨东北林海雪原、上海城区、鲁南运河、太行长城等多个标志性战场，玩家会切换抗联战士、地下情报人员、敌后游击队员等多重身份体验不同的抗战故事。《自然》的一项调研询问了超过1900名研究者，显示出人们对AI负面影响的担忧，也揭示了许多人担心落后而不得不采用这些技术的压力。                   近半受访者表示对AI总体上持负面看法，其中63%的人说，使用大语言模型（LLM）等工具分析数据和科学文献的风险大于收益。    主线单人战役流程预计15小时，官方后续规划还会拓展多人模式，整体内容体量有望扩充至30小时。         武器库高度贴合时代背景，汉阳造、盒子炮、花机关等大量抗战时期真实装备悉数登场，毛瑟C96手枪需要横向射击以抵消后坐力，而歪把子机枪的瞄准体验也还原了历史上的操作难度。    弹药耗尽之后可以拾取敌方武器，也能够切换大刀等冷兵器展开白刃冲锋。尽管如此，仍有近60%的人感到不用AI辅助工作就会落后。

B |          预告片中大量呈现战士持刀冲锋的战斗镜头，战场硝烟、建筑损毁、炮火震动等特效进一步强化战争残酷的沉浸氛围。    平台方面，游戏确定登陆PC、PS5、Xbox Series X|S，Steam商店页面已经上线，玩家可以添加愿望单，游戏支持包含简体中文在内的14种语言，其中也包含日语，面向全球玩家开放。调研结果发表在《自然》网站、社交媒体和自然简报邮件中。                   “要想不出局，你别无选择，只能使用某些工具——特别是LLM——来跟上其他使用者的步伐。”澳大利亚昆士兰科技大学研究临床预测模型的博士生Alexander Gibson说。                   Gibson说，他感觉到自己受“被动驱使”着去使用AI工具，因为这些工具承诺让一切变得更高效。         硬件存储需求较高，最低内存8GB，推荐内存16GB，无论哪个档位都需要预留100GB存储空间，CPU、显卡的详细型号官方暂未披露。    值得一提的是，此前官方已经确认，游戏将参展2026年ChinaJoy（7月31日至8月3日），展位位于上海新国际博览中心N1馆-G201，这将是该作首次向公众提供线下公开试玩。但他感到，尽管AI模型能更快产出结果，但质量未必优于人类，有时还更糟。              

。例如，Gibson说他用LLM提取PDF文章中的数据以开展研究。这让他的研究可行，因为手动提取数据实在太困难了。但LLM犯了不少错。“工作质量并没有得到提升。”          对AI的看法          《自然》询问了研究人员对AI的看法、AI模型是否对科学有着广泛的正面或负面影响，以及他们使用这些工具的频率。收到的回复来自75个国家，较大比例来自美国（38%）。

C | 在回复的1907名科学家中，近48%的人说他们对AI的感受是负面的。有30%的回复说他们总体上感觉是积极的，22%为中性。                   只有23%的回复者认为AI对研究产生了积极影响，有31%认为该技术对科学的影响是负面的。

D | 近半研究者认为，使用AI造成的影响取决于其使用方式。涉及用于特定科学任务的模型往往比一般用途（如OpenAI 的ChatGPT聊天机器人）的大语言模型要更受欢迎。                   尽管存在疑虑，大多数受访者仍表示自己在研究中使用了某种形式的AI工具，25%的人每天都会用；26%的人每周使用AI，15%的人每月使用，还有34%的人说自己从来不用。                   这与2023年《自然》读者调研的结果相似，这项早些时候的调查询问了人们对科学领域早期采用AI的看法。

E | 该调研发现，研究者担心AI传播错误信息、加剧数据偏见和造成失业率上升。                   美国卡内基梅隆大学的计算生物学家Irene Kaplow说，研究者对AI所持的怀疑态度还不够，他们往往在没有充分理解其局限的情况下已经用上了这些工具。                   例如，Kaplow说，她用AI识别基因转录调控元件（控制基因表达时间、位置和程度的特定DNA序列）。在研究中，她经常使用Google DeepMind 的AlphaGenome软件，它能预测遗传变异如何影响生物。但这个模型仅以人类和小鼠数据进行训练，在其他物种中的表现不够理想。

F | 尽管如此，Kaplow知道有些同事仍然在将该模型应用于适用范围以外的生物。                   有些同事用AI模型来协助写作文献综述，这也让她感到忧虑。尽管这些工具能加速过程，但它们会产生“幻觉”：引用不存在的文献、错误阐释研究发现，有时候会提出和原始论文南辕北辙的结论。不过Kaplow表示，在负责任地使用时，AI工具能为研究带来巨大益处。

G |          语言辅助          与《自然》对话的研究者们通常对现有的生成式人工智能（如ChatGPT）持更多怀疑态度，相比之下，他们更欣赏为解决特定问题而开发的模型。                   科学家们认为大有裨益的一个AI使用领域是克服语言壁垒。整合AI的语法校对工具，例如科技公司Superhuman旗下的写作辅助软件Grammarly，对于非英语母语的研究者们特别有用，澳大利亚新南威尔士大学研究食品安全的博士生Debayanti Bhowmick说。                   同样的，她表示，在田野调查中协助准备访谈记录的AI转录工具，只要能以保护个人数据的方式使用，就能节省大量时间。Bhowmick说，归根结底，AI工具的风险和益处还是取决于其使用方式。

H |          原文以Scientists have a bad case of AI FOMO, Nature poll reveals标题发表在2026年6月9日《自然》的新闻版块上                    ©nature          Doi：10.1038/d41586-026-01690-7。

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Published on:03:47:57