『自然』杂志发表了一篇调查，认为AI 正在让学术基金申请体系走向崩溃。

该团队调取了 12 家多学科资助机构的数据，区域覆盖澳大利亚、比利时、加拿大、中国、西班牙、英国和欧盟。

他们发现 2022 年到 2025 年间，所有机构的学术资助申请量都在猛涨，涨幅最高达到了 142%。与此同时，研究者的申请质量也在普遍提升。

量质双涨，听起来是好事，但实际上这都是 AI 在背后代劳。

AI 可以吸收一个研究者的全部论文、目标基金的评审标准、该基金近期资助过的优秀申请书全文，然后批量生成数十个选题方案。

研究者只要随便挑一个选题，AI 就可以直接产出格式完备的完整申请书。

从构思到提交，研究者几乎不需要自己动手。至于 AI 写了啥，研究者也不用去管，反正资助申请是批量的，完全可以向所有基金海投。有研究者一次性向同个基金提交了超过 40 份申请材料。

在对 113 个国家 3234 名学术研究者的调查显示，58% 的人在工作中使用过 AI 工具，其中 41% 用 AI 帮忙起草基金申请。

另一项对超过 100 万篇预印本和论文的文本分析发现，自 2022 年底起，论文中 LLM 使用痕迹显著上升，计算机科学领域最快，2024 年摘要中估计高达 22% 的句子经过 LLM 修改。

这造成的后果就是：资助机构根本处理不过来这么大量的申请，目前只能先对申请进行限制。

然后 —— 他们也开始用 AI，和申请者魔法对轰。

文章指出，目前部分基金评审也已经被 AI 渗透。AI 可以在人类评审还没读完摘要的时间里，就完成文献检索、方法学评估和结构化评价，效率实在是太高了 ……

所以申请学术基金的是 AI，审核申请的还是 AI ……

只有 AI 在干活的世界就此达成。

也有机构采取了别的措施。比如 2025 年 7 月，NIH 宣布由 AI 工具操作的申请将不具备资助资格，理由是缺乏原创想法。UKRI 则禁止评审人将申请内容上传到生成式 AI 工具，视为违反保密性和学术诚信。

但这类禁令根本无法执行，因为目前还没有任何一款工具能准确检测 AI 的痕迹。