在科學(xué)研究的浩瀚海洋中，科研人員時(shí)常面臨一個(gè)棘手的問(wèn)題：如何有效整合和理解海量的科學(xué)文獻(xiàn)。盡管網(wǎng)絡(luò)的普及極大地豐富了文獻(xiàn)資源，但同時(shí)也帶來(lái)了信息過(guò)載的挑戰(zhàn)。科研人員即便收集了大量的數(shù)據(jù)，也很難全面閱讀和理解所有文獻(xiàn)，這好比置身于一座巨大的圖書(shū)館，每本書(shū)都藏著寶貴的知識(shí)，但無(wú)人能讀完所有書(shū)籍，掌握全部?jī)?nèi)容。
為了解決這一難題，人工智能工具應(yīng)運(yùn)而生，旨在幫助科研人員快速整合和理解科學(xué)文獻(xiàn)。然而，盡管這些工具能夠提高研究效率，但生成高質(zhì)量文獻(xiàn)綜述仍面臨諸多挑戰(zhàn)。最近，Nature雜志上發(fā)表的一篇專(zhuān)欄文章就探討了當(dāng)前文獻(xiàn)綜述自動(dòng)化生成方法的困境及用戶痛點(diǎn)。
文章指出，盡管ChatGPT等大模型展現(xiàn)出了強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力，再次激發(fā)了人們對(duì)自動(dòng)化綜述的興趣，但想要完全實(shí)現(xiàn)無(wú)人類(lèi)參與的自動(dòng)化綜述，仍然是一項(xiàng)不可能完成的任務(wù)。目前，一些科學(xué)文獻(xiàn)搜索引擎已經(jīng)開(kāi)始引入AI驅(qū)動(dòng)能力，幫助用戶制作敘述性文獻(xiàn)綜述，但質(zhì)量普遍較低。大多數(shù)研究人員都認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化“金標(biāo)準(zhǔn)綜述”還有很長(zhǎng)的路要走。
為了減少這種“幻覺(jué)”現(xiàn)象，一種更復(fù)雜的方法是檢索增強(qiáng)生成（RAG），包括將預(yù)先選定的論文語(yǔ)料庫(kù)上傳到大型語(yǔ)言模型，并要求模型從中提取關(guān)鍵點(diǎn)，并基于這些研究給出答案。這種方法可以在一定程度上減少錯(cuò)誤信息，但無(wú)法完全消除。一些專(zhuān)門(mén)的AI驅(qū)動(dòng)科學(xué)搜索引擎，如Consensus和Elicit，也在嘗試通過(guò)優(yōu)化搜索和綜述過(guò)程來(lái)提高質(zhì)量。
盡管這些工具能夠提升綜述和寫(xiě)作的效率，但大多數(shù)AI科學(xué)搜索引擎仍然不能全自動(dòng)地生成準(zhǔn)確的文獻(xiàn)綜述。它們的輸出更像是“一個(gè)本科生通宵達(dá)旦總結(jié)出的幾篇論文的主要觀點(diǎn)”。因此，研究人員最好使用這些工具來(lái)優(yōu)化綜述過(guò)程中的部分環(huán)節(jié)，而不是完全依賴它們。
系統(tǒng)性綜述更是難上加難，需要專(zhuān)業(yè)的研究人員花費(fèi)數(shù)月甚至數(shù)年才能完成。它包括梳理文獻(xiàn)、篩選最相關(guān)的論文、提取數(shù)據(jù)、過(guò)濾可能存在偏見(jiàn)的研究以及綜合結(jié)果等多個(gè)步驟。這些步驟通常還需要另一位研究人員進(jìn)行重復(fù)檢查，以確保一致性。盡管一些計(jì)算機(jī)工具已經(jīng)能夠提高效率，但實(shí)現(xiàn)快速且高質(zhì)量的系統(tǒng)綜述仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。
自動(dòng)化信息合成也伴隨著風(fēng)險(xiǎn)。一些研究人員可能會(huì)使用AI工具來(lái)快速完成不遵循嚴(yán)格程序或包含低質(zhì)量工作的評(píng)審，從而得到誤導(dǎo)性的結(jié)果。因此，在使用這些工具時(shí)，需要謹(jǐn)慎對(duì)待，確保遵循科學(xué)研究的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)。
為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，一些研究人員正在探索如何更好地利用AI工具來(lái)輔助科學(xué)研究。他們希望未來(lái)能夠看到非營(yíng)利組織構(gòu)建并仔細(xì)測(cè)試人工智能工具，以確保其準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，也有人提出，AI工具不僅可以用于綜述別人的工作，還可以幫助研究人員快速檢查以前發(fā)表的文獻(xiàn)，找出其中的錯(cuò)誤，從而提高研究質(zhì)量。
盡管當(dāng)前AI在文獻(xiàn)綜述方面的應(yīng)用還存在諸多限制和挑戰(zhàn)，但不可否認(rèn)的是，它已經(jīng)在一定程度上提高了科研人員的效率。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入探索，相信未來(lái)AI將在科學(xué)研究中發(fā)揮更加重要的作用。
然而，科研人員也需要保持警惕，避免過(guò)度依賴AI工具而導(dǎo)致研究質(zhì)量的下降。在使用這些工具時(shí)，應(yīng)該結(jié)合人類(lèi)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和判斷力，確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。
總的來(lái)說(shuō)，人工智能在文獻(xiàn)綜述方面的應(yīng)用仍然處于起步階段，需要更多的研究和探索來(lái)克服當(dāng)前的挑戰(zhàn)和限制。但無(wú)論如何，這一領(lǐng)域的進(jìn)步已經(jīng)為科研人員提供了新的工具和手段，有助于推動(dòng)科學(xué)研究的快速發(fā)展。
