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在AI的使用上,公众最信任科学家

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《Nature》在线发表于2026年11月10日;doi:10.1038/d41586-026-03578-y 公众对科学家使用生成式人工智能的信心依然很高,但这种信任是有条件的。

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一名医学研究人员肩后视角,正在查看多块电脑屏幕上显示的脑部 CT 扫描图像。
一名医学研究人员肩后视角,正在查看多块电脑屏幕上显示的脑部 CT 扫描图像。

在九个国家的调查受访者中,近一半认为科学家使用生成式人工智能会让社会变得更好。图片来源:gorodenkoff/iStock via Getty

英国牛津的路透社新闻研究所10月29日发布的一项调查发现,科学家被视为最有可能通过使用生成式人工智能对社会产生积极影响的人群1。

这项调查覆盖九个国家的近19,000人,发现46%的受访者认为科学家使用AI会让社会变得更好。

调查还发现,在几乎所有领域中,每天或每周使用AI工具的人,比很少或从不使用的人更强烈地信任这项技术的积极影响。

AI科学家正在改变研究——机构、资助者和出版商必须作出回应

2024年和2025年,团队调查了六个国家,这些国家被选中以在数字媒体使用水平大致相当的高收入和中高收入国家之间提供跨国多样性。它们是日本、阿根廷、法国、丹麦、美国和英国。2026年,澳大利亚、芬兰和挪威被加入。每个国家收集了约2,000人的信息。

调查参与者被问及的问题之一是,他们认为十类群体使用生成式AI会在多大程度上让他们的生活或社会变得更好或更糟。这些群体包括政府、政客和政党以及普通民众。

科学家在公众信任方面排名最高,紧随其后的是医疗保健专业人员。相比之下,政客和政党被认为通过使用AI产生了最糟糕的影响(见“能力越大”)。

水平堆叠百分比条形图,比较不同群体使用生成式AI的看法。科学家和医疗保健专业人员被认为具有最积极的社会影响,而政客和新闻媒体被认为具有最消极的影响。
水平堆叠百分比条形图,比较不同群体使用生成式AI的看法。科学家和医疗保健专业人员被认为具有最积极的社会影响,而政客和新闻媒体被认为具有最消极的影响。

报告合著者、哥本哈根大学传播研究员Rasmus Kleis Nielsen对结果并不意外:科学家和医疗保健专业人员在团队2025年的调查中也表现良好2。作为该调查的一部分,受访者被问及生成式AI会改善还是恶化他们与各行业互动的体验。当时,科学家在12个群体中排名第二,仅次于搜索引擎公司。

今年,团队通过评估不同行业在使用AI时被感知的能力、善意和诚信,探究了为什么某些群体受到信任、某些群体不受信任。“许多公众认为,科学家能够很好地使用生成式AI,在使用时相对善意,并且具有相对较高的诚信,”Nielsen说。

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doi: https://doi.org/10.1038/d41586-026-03578-y

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参考文献

  • Simon, F., Nielsen, R. K. & Fletcher, R. Generative AI and News Report 2026 (Reuters Institute for the Study of Journalism, 2026). Google Scholar

Simon, F., Nielsen, R. K. & Fletcher, R. Generative AI and News Report 2026 (Reuters Institute for the Study of Journalism, 2026).

Google Scholar

文章标题:公众在 AI 问题上信任科学家——胜过信任其他任何人

正文:

  • Simon, F., Nielsen, R. K. & Fletcher, R. Generative AI and News Report 2025 (Reuters Institute for the Study of Journalism, 2025). Google Scholar

Simon, F., Nielsen, R. K. & Fletcher, R. Generative AI and News Report 2025 (Reuters Institute for the Study of Journalism, 2025).

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  • Bretter, C., Todorova, B., Curtis, C. & Hornsey, M. J. Res. Policy 55, 105632 (2026).Article Google Scholar

Bretter, C., Todorova, B., Curtis, C. & Hornsey, M. J. Res. Policy 55, 105632 (2026).

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生物信息学家——长读长基因组学、泛基因组学和精准医学

具有长读长基因组和多组学测序数据分析、基因组组装和泛基因组学专业知识的优秀生物信息学家。

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![](https://www.nature.com/naturecareers/getasset/7f2660c2-2957-4094-9d8f-97432c274

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