美国国家经济研究局（NBER）发布的一份工作文件显示，2026 年提交至在线数据库的美国 STEM（科学、技术、工程和数学）博士论文中，约 30% 包含人工智能生成的文本。该研究审查了自 2019 年以来提交的论文摘要。
这份尚未经过同行评审的报告指出，在撰写论文过程中使用 AI 辅助的博士毕业生，其职业路径呈现出明显分化：他们更倾向于进入工业界工作，而留在学术界的可能性则显著降低。
AI 生成文本在学术界的渗透率激增
NBER 的研究人员旨在探究博士生如何具体应用人工智能工具。随着近年来多项研究表明科学文献中 AI 生成内容的比例大幅上升，经济学家丹尼尔·格罗斯（Daniel Gross）提出了一个核心问题：“如果我们的学生只做一半的工作，剩下的就交给人工智能，这对学术界意味着什么？”
研究团队分析了 2019 年 1 月至 2026 年 5 月期间，在美国大学完成的超过 226,000 名 STEM 博士学位毕业生的论文。通过利用 Pangram 等 AI 检测服务评估摘要，研究人员将文本分类为“由 AI 编写”或“非 AI 编写”。值得注意的是，该研究并未区分完全由 AI 生成与部分由 AI 辅助生成的文本，但格罗斯表示，被标记为 AI 生成的摘要中，有 90% 被 Pangram 判定为完全由 AI 生成。
数据显示，论文摘要中出现 AI 生成文本的现象始于 2023 年，当时占比仅为 1.7%，随后迅速攀升至 2025 年的 18.8%。到了 2026 年前五个月，这一比例已达到 29.4%。
在不同学科和背景中，AI 的使用率存在差异。数学和计算机科学领域的 AI 使用率最高，约 36% 的摘要涉及 AI 生成内容。此外，来自非英语国家的毕业生中有 41% 使用了 AI 生成摘要，相比之下，来自英语国家的毕业生这一比例为 23%。
澳大利亚悉尼新南威尔士大学的工程师 Ang Liu 对此评论道，博士生使用生成式 AI 写论文面临的一个主要挑战是研究本身的性质。他指出，当学生在已有大量知识积累的领域工作时，AI 确实能提供帮助；但当研究探索未知领域或知识不完整、不确定的前沿时，AI 的作用便受到限制。“这就是严格的研究培训变得更加重要的地方，”Liu 强调。
就业去向：学术界 vs 工业界
除了分析论文内容，研究人员还结合 LinkedIn 平台上的教育和就业资料，追踪了博士毕业生的职业轨迹。结果显示，对于拥有本科学位在美国获得的博士毕业生而言，若其论文摘要被识别为包含 AI 生成内容，他们在学术界获得职位的可能性比未使用 AI 的毕业生低 17%。
相反，使用 AI 辅助写作的毕业生在工业界就业的可能性增加了 16%。不过，作者发现，这种 AI 使用与学术界就业之间的负相关联系，对于那些本科阶段在美国以外完成研究的毕业生来说，表现得并不那么明显。
