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总部位于伦敦的研究分析公司 Clarivate 于 9 月发布了一款人工智能研究助手，让用户可以快速搜索Web of Science数据库。
Clarivate 表示，科学家可以输入研究问题，查看相关摘要、相关主题和引文图，这些图会显示每项研究引用的论文，并帮助研究人员识别关键文献。
尽管 Web of Science 上的论文都是英文的，但 Clarivate 的 AI 工具也能用不同的语言总结论文摘要。
Clarivate 驻伦敦的产品副总裁 Francesca Buckland 表示：「大型语言模型中嵌入的语言翻译功能具有巨大的潜力，可以让世界各地的科学文献更加均衡。」
BioloGPT 是越来越多的特定主题 AI 工具之一，可以对生物学问题提供总结和深入的答案。
哪些工具适合哪些任务？
当被问及最佳的人工智能搜索引擎工具时，加拿大卡尔加里的流行病学家 Razia Aliani 说道：「我总是说，这取决于你真正想做什么。」
当 Aliani 需要了解某个话题的共识或意见分歧时，她会倾向于使用「共识」。
Aliani 也在系统评价公司 Covidence 工作，她在审查大型数据库时会使用其他 AI 工具。例如，她使用 Elicit 来微调她的研究兴趣。在输入初始研究问题后，Aliani 使用 Elicit 排除不相关的论文并深入研究更相关的论文。
Aliani 表示，人工智能搜索工具不仅可以节省时间，还可以帮助「提高工作质量、激发创造力，甚至找到减轻任务压力的方法」。
图示：Clarivate 的 AI 工具可生成引文图，显示每项研究引用的论文。（来源：网络）
Anna Mills 在加利福尼亚州旧金山的马林学院教授入门写作课程，其中包括研究过程课程。她说，向学生介绍这些工具很有吸引力，但她担心这些工具可能会妨碍学生对学术研究的理解。
相反，她热衷于教学生人工智能搜索工具如何犯错，这样他们就可以培养「批判性地评估这些人工智能系统给他们提供的东西」的技能。
BiologGPT 的创始人 Conner Lambden 表示：「成为一名优秀的科学家需要对一切事物保持怀疑，包括你自己的方法。」
那么不准确的答案和错误的信息怎么办？
人们对主要人工智能聊天机器人（如 ChatGPT）输出的准确性表示担忧，因为它可以「产生幻觉」产生虚假信息并编造参考资料。
这导致人们对科学搜索引擎产生了一些怀疑——用户表示，研究人员应该谨慎行事。人工智能研究工具面临的常见错误包括编造统计数据、歪曲引用的论文以及基于这些工具的训练系统的偏见。
瑞士洛桑大学的体育科学家 Alec Thomas 在使用人工智能工具时遇到的问题，导致他放弃了使用这些工具。Thomas 以前很欣赏人工智能搜索工具，但在发现「一些非常严重的基本错误」后，他停止使用它们。
例如，在研究患有饮食失调的人参加体育运动会受到怎样的影响时，人工智能工具总结了一篇它认为相关的论文，但实际上「它与原始查询无关」，他说，「我们不会相信一个已知会产生幻觉的人，那么我们为什么要相信人工智能呢？」
开发人员如何解决不准确的答案？
有开发人员表示，他们已经实施了安全措施来提高准确性。加利福尼亚州奥克兰 Elicit 公司的工程主管 James Brady 表示，公司非常重视准确性，并使用了多种安全系统来检查答案中的错误。
Buckland 表示，Web of Science AI 工具具有「强大的保护措施」，可以防止包含欺诈和有问题的内容。她说，在 beta 测试期间，该团队与大约 12,000 名研究人员合作，收集反馈意见。
尽管这样的反馈可以改善用户体验，但 Olson 表示，这也可能会影响幻觉。人工智能搜索工具「接受过人类反馈的训练，它们希望为人类提供良好的答案」，Olson 说，因此「它们会填补不存在的空白」。
印第安纳州印第安纳波利斯的生成式人工智能研究员 Andrew Hoblitzell 通过一个名为 AI4All 的项目在大学授课，他认为人工智能搜索工具可以支持研究过程，前提是科学家验证生成的信息。「目前，这些工具应该以混合方式使用，而不是作为权威来源」。
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