Google×MIT 发布 AI in Science 报告：科学家周省 7 小时

9 月 15—16 日，Google、Google DeepMind 与 MIT FutureTech 团队联合发布 project Zvi 的首份成果《AI in Science: Early Insights》报告（并配有论文），用大规模实证数据刻画科学家在科研工作中如何实际使用 AI。研究发现 AI 的影响复杂而双面：科学家平均每周节省约 7 小时，但工作性质发生转变，更多时间花在结果验证上，研究选题也可能趋于更「安全」的题目。

已确认

• 报告由 Google、Google DeepMind 与 MIT FutureTech 跨机构团队合作完成，核心成员包括 mcodreanu（Maria Codreanu，主导）、JMateosGarcia（自述参与并共同推进）、alexolegimas、Daniel Rock 等。
• 数据来源包括：1500 万次 Gemini 交互数据、对 2600 个专用 AI 模型的分析，以及对约 600 名科学家的问卷调研；JMateosGarcia 的帖文称报告结合了多种数据来源。
• MITCSAIL 与 Ethan Mollick 均转述核心发现：科学家将 LLM 与专用 AI 模型用于不同任务，平均每周节省约 7 小时，节省时间大部分重新投入研究本身，同时出现新瓶颈——省下的时间并未完全转化为额外研究产出，验证负担加重。
• Daniel Rock 在 9 月 15 日发布论文消息，并提及合作者 Arthur 的相关推文线程，报告之外另有配套论文成果发布。
• 这是该团队研究 AI 对科学影响长期议程的第一份成果。
• 转发讨论中，一家应用研究机构评论称研究结论与其经验高度一致：量化任务是当前 AI 采用最稳定的场景；AI 节省了时间，但工作量会转移到工作流的其他环节。

为什么重要

• 这是首批基于真实大规模 Gemini 使用日志、系统研究科学家 AI 使用行为的实证工作之一，填补了「科学家究竟怎么用 AI」的数据空白。
• 「省时但验证负担转移、选题趋于保守」的判断与一线应用机构经验吻合，对科研工作流设计与政策制定有直接参考价值。
• Google 与 MIT 跨机构合作并公开数据与方法，为后续科研政策与研究工具设计提供了可复用的研究范式。

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