东说念主工智能器用正在匡助科研东说念主员快速整合和暴露大王人科学文件，但完全自动化的高质地文件综述生成仍靠近挑战，固然能进步计议成果撸踏踏，但也存在生成低质地综述的风险，需严慎使用，是以说现阶段照旧东说念主眼看论文靠谱。
集聚的普及，加上文件数目的爆炸式增长，如今的科研东说念主员要靠近的一个主要清贫便是，尽管可能照旧汇集了阔气的数据来匡助暴露某个复杂的边界或系统，但由于信息量的雄伟，东说念主类无法全面地阅读和暴露系数文件。
就像是面对一个雄伟的藏书楼，固然每本书王人包含了郑重的常识，但莫得东说念主能够阅读系数的竹素并从中得到一个完好意思的理会。
因此，尽管科学的跳跃为咱们提供了大王人的数据，但若何灵验地整合和暴露这些数据仍然是一个亟待处罚的问题。
最近 Nature 上有一篇专栏著作，先容了一些现存的、文件综述自动化生成的设施，并指出了这类设施主要靠近的窘境及用户痛点。
尽管身处 ChatGPT 期间，但念念要完全莫得东说念主类参与，让 AI「一键」完成系统性综述生成，集查询、整理、文件筛选、转头归纳等于孤立，而且莫得幻觉无理，仍然是一项不可能完成的任务。
用 AI 作念文件综述几十年来，计议东说念主员们一直在尝试进步「将大王人有关计议汇编成综述」的速率，由于职责量过大，好多综述在提交的时候每每就照旧逾期了。
ChatGPT 等大模子展现出的超强言语暴露能力，也再次引发了东说念主们关于自动化综述的兴味，本年 9 月，好意思国初创公司 FutureHouse 构建了一个新系统，声称能够在几分钟内生成一个比维基百科更准确的科学常识轮廓页面，而且照旧为大要 17，000 个东说念主类基因（human gene）生成了维基百科作风的条件，其中大部分在此前枯竭阻扰的形势先容。
一些科学文件搜索引擎也照旧运行引入 AI 驱动能力，来匡助用户通过查找、排序和转头出书物来制作敷陈性文件综述，但现在质地渊博比拟低。
大多数计议东说念主员王人认同，离竣事自动化「金圭臬综述」还有很长的路要走，系数这个词历程触及严格的表率来搜索和评估论文，还包括元分析来合成截止，粗略 10 年、甚而 100 年后才能略有进展。
想象机援助评审几十年来，想象机软件一直在援助计议东说念主员搜索息争析计议文件。
早在大型言语模子（LLMs）出现之前，科学家们就运诓骗用机器学习和其他算法来匡助识别特定计议，或快速从论文中索取发现，但近似 ChatGPT 这么的大模子让自动综述的能力显耀进步。
不外，计议东说念主员暗意，要求 ChatGPT 或其他 AI 聊天机器东说念主重新运行撰写学术文件综述，是特殊不现实的。
如若模子被要求对某个主题的计议进行综述，LLM 可能会从一些确切的学术计议、不准确的博客中，或是其他未知的信息开首中整合信息，而不会对最有关、最高质地的文件进行量度。
LLMs 的运行机制，即通过反复生成对查询在统计上合理的单词，决定了模子对归并个问题会生成不同的谜底，并「幻念念」出一些无理信息，比如尽人皆知的「不存在」的学术援用，和东说念主类进行综述的历程可以说是毫无雷同之处。
一个更复杂的历程是检索增强生成（RAG），包括将事先采用的论文语料库上传到 LLM，并要求模子从中索取环节点，并基于这些计议给出谜底，可以在一定进程上减少幻觉口头，但无法完全消失幻觉。
RAG 的历程中，还可以缔造信息开首，近似 Consensus 和 Elicit 等专门的、AI 驱动的科学搜索引擎便是这么作念的，固然大多数公司莫得显现系统职责的确切细节，但大体上便是将用户的问题漂泊为对学术数据库（如 Semantic Scholar 和 PubMed）的搜索，并复返最有关的截止。
基于搜索截止，大型言语模子（LLM）会转头这些计议，并将其轮廓成一个「带援用开首」的谜底，用户可以凭证具体需要选拔要援用的职责。
丹麦南部大学奥登塞分校的博士后计议员 Mushtaq Bilal 合计，这些器用详情能让进步综述和写稿的成果，而且还我方开导了一个器用 Research Kick。
至少搜索引擎援用的履行是十足简直存在的，用户可以进一步点击查看，我方分离。
不同的援助器用有不同的特质，举例 Scite 系统可以快速生成营救或反驳某个目标的论文的阻扰分解，Elicit 等系统可以从论文的不同部分索取盘曲（设施、论断等）。
大多数 AI 科学搜索引擎不周详自动地生成准确的文件综述，其输出更像是「一个本科生连明连夜，然后转头出几篇论文的主要不雅点」，是以计议东说念主员最佳使用这些器用来优化综述历程中的部分要道。
但这种器用还有一些纰谬，举例只可搜索绽放获取的论文和摘录，而非著作的全文，Elicit 搜索约 1.25 亿篇论文，Consensus 包含杰出 2 亿篇。
大部分计议文件王人处于付费墙后，而且搜索大王人全文想象量很大，让 AI 应用运行数百万篇著作的一齐文本将需要好多时期，想象资本也会相等高。
系统性综述仍然很难敷陈性地转头文件照旧相等难了，如若念念把有关职责系统性地综述更是难上加难，一个专科的计议东说念主员也需要破钞数月甚而数年才能完成。
凭证 Glasziou 团队的分析，系统综述包括至少 25 个仔细的要道，在梳理文件后，计议东说念主员必须从长列表中筛选出最有关的论文，然后索取数据，过滤出可能存在偏见的计议，并轮廓截止。
这些要道频繁还需要另一位计议东说念主员进行重叠，以检讨不一致性。
在 ChatGPT 出现之前，Glasziou 运行尝试创造科学界的天下记录：在两周内完成一篇系统综述。
Glasziou 和其他几位共事，包括 Marshall 和 Thomas，照旧开导了想象机器用来提高成果，那时可用的软件包括 RobotSearch，能够快速从一系列计议中识别出连忙磨砺；RobotReviewer 可以匡助评估计议是否存在因为未充分盲化而产生偏见的风险。
第一次尝试最终整个用了九个职责日；自后团队又将该记录镌汰到了五天。这个历程还能变得更快吗？
Elicit 是一家专注于匡助计议东说念主员进行系统综述而不单是是敷陈性综述的公司，但该器用并不提供一键式系统综述，而是自动化其中某些要道，包括筛选论文和索取数据等。
大多数使用 Elicit 进行系统综述的计议东说念主员王人会上传使用其他搜索引擎找到的有关论文，但用户渊博驰念这类器用可能无法餍足计议的两个基本圭臬：透明度和可复制性。
如若不睬解具体的算法，那就不算是系统综述，而只是一篇粗心的综述著作。
本年早些时候，Glasziou 团队成员 Clark 带领了一项系统综述，计议了使用生成式 AI 器用援助系统综述的计议，最终团队只找到了 15 项已发表的计议，并将 AI 的性能与东说念主进行充分对比。
这些尚未发表或同业评审的截止标明，这些 AI 系统可以从上传的计议中索取一些数据，并评估临床磨砺的偏差风险。
现存的模子在阅读和评估论文方面似乎作念得还可以，但在系数其他任务上推崇得相等倒霉，包括想象和进行完善透彻的文件搜索。
潜在风险自动化信息合成也伴跟着风险。
计议东说念主员多年来就知说念许多系统评价存在冗余或质地差等问题，而东说念主工智能可能会使这些问题变得更糟；作家可能会特意或意外地使用东说念主工智能器用来快速完成不盲从严格表率或包含低质地职责的评审，并得到误导性的截止。
除了综述别东说念主的职责外，Glasziou 暗意，这类模子还可以促使计议东说念主员快速检讨曩昔发表的文件，找出其中的无理，来持续提高计议东说念主员的水平。
甚而在畴昔，东说念主工智能器用可以通过寻找 P-hacking 等彰着迹象来匡助标记和过滤掉质地较差的论文。
Glasziou 将这种情况视为一种均衡：东说念主工智能器用可以匡助科学家作念出高质地的评审，但也可能会让部分计议者快速生成不对格的论文，现在还不知说念会对出书的文件产生什么影响。
有些计议者合计，合成和暴露天下常识的能力不应只是掌持在不透明的渔利性公司手中，但愿畴昔可以看到非渔利组织构建并仔细测试东说念主工智能器用，谨言慎行地，尽可能保证每次提供的谜底王人是正确的。
参考而已：
https://www.nature.com/articles/d41586-024-03676-9
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