ScienceDirect AI 能否将文献综述时间缩短 50%？30,000+ 用户的早期测试显示出巨大的潜力
快速阅读: 据《药物发现与开发》最新报道，爱思唯尔推出ScienceDirect AI，基于文献库生成结论，帮助研究人员高效综述文献、探索药物再利用等。平台注重可验证性和上下文关联，确保数据安全，获积极反馈，显著节省时间，助力科研创新。
爱思唯尔推出全新生成式AI平台ScienceDirect AI，其宣传视频展示了该平台如何快速综合复杂主题的信息，例如备受关注的GLP-1代谢药物类别。与一般大型语言模型不同，ScienceDirect AI基于其文献库中的同行评审文献得出结论。该平台不仅允许用户查看综合概览，还可以点击进入支撑这些主张的具体研究，使用阅读助手功能阅读由AI生成的单篇论文摘要，甚至通过其独特的比较实验工具生成结构化的表格，对比多篇相关文章的实验设计、方法和结果。
ScienceDirect AI的应用领域多种多样，其中一个潜在领域是药物再利用，研究人员在这里寻找现有药物的新用途。“这就是为什么已知的人类常识只能带你走到这一步，”爱思唯尔生成式AI高级副总裁卡梅伦·罗斯指出，“这就是世界所期待的：AI能在哪些地方带来颠覆性改变？有时它会提出一些离奇的想法，但那正是创造力诞生的地方，而不仅仅是坚持可信路径。”GLP-1药物本身就是一个例子。这些药物于1980年代被发现，并在之后用于治疗糖尿病，如今已成为肥胖症领域的重磅药物。尽管语义搜索和AI技术取得了进步，许多研究人员仍然被困在“1999年范式”中进行在线科学文献搜索。“如果他们想找到信息，就必须输入两三个关键词并寄希望于最佳结果，”爱思唯尔ScienceDirect AI产品总监朱德·邓巴姆解释道。在进行文献综述时，这是一个耗时的任务，许多科学家被迫滚动浏览无尽的结果，“直到眼睛几乎要从脑袋里跳出来，”邓巴姆打趣道。“典型的关键词搜索给你的是‘这里有一堆链接。祝你好运’，”邓巴姆对比道。”[ScienceDirect AI]正在阅读多达10篇不同论文中的见解，从所有这些信息中理解整体情况，综合出连贯的回应，并将其呈现回来。”
ScienceDirect AI的方法围绕两个核心原则展开，使其区别于通用AI工具。首先，其对可验证性的关注允许研究人员检查输出的来源。用户可以追溯主张回到它们的同行评审来源。其次，该平台的设计在界面的不同部分保持上下文，特别适合科学研究需求。数据安全在科学研究和企业研究中是一个重要考虑因素，ScienceDirect AI的开发遵循了爱思唯尔的责任AI原则和隐私原则。许多研发组织都非常关注知识产权。“我们不会收集研究人员的输入或提示……你的IP也是你问的问题和你读的内容，”邓巴姆说道。技术上，这意味着ScienceDirect AI使用第三方LLM是私密的；这些模型不会存储任何用户信息，也不会用于训练公共模型，所有交互数据均保存在爱思唯尔专属的安全环境中。此外，该平台遵守ISO27001等安全标准。这种总体方法解决了罗斯指出的关键用户担忧：“我是不是即将泄露我的最深秘密……？”ScienceDirect AI在其现有的数据处理框架内运行，罗斯将其描述为“私人、安全、保密系统”。罗斯补充说，爱思唯尔“是一个工具制造商，不是制药商，也不是希望通过用户输入构建其他东西的技术公司。”
该平台获得了广泛积极的用户反馈。在某个阶段，爱思唯尔向70个机构中的任何感兴趣者提供服务，涉及超过3万名研究人员。“我们将产品交到人们手中，观察他们的行为。我们主要通过产品内的机制获得反馈，用户可以通过星级评分每个回复并提供评论，”邓巴姆解释道。为了更精确地量化平台的影响，爱思唯尔还针对多个机构的小型用户群体进行了有针对性的调查。“超过200名用户反馈显示，平均每位用户每周节省了5.9小时，”邓巴姆指出。其中，约3.2小时平均通过Ask ScienceDirect AI节省，2.7小时通过阅读助手功能节省。但参与模式揭示了超出时间节省的益处。“我们看到很多会话，人们会提示多达15次或20次，”邓巴姆解释道，描述了用户如何通过建议的问题或后续问题继续探索：“好的，这很棒，但我实际上想了解更多关于其他方面的东西。”
该平台还解决了全球科研社区面临的无障碍挑战。“想象一下有多少人，英语不是他们的母语，”罗斯指出。“所以它能够给你提供其他你可能或应该问的问题的能力，而不仅仅是回答问题”为非英语母语人士提供了新的途径去接触复杂的科学文献。这种转向对话式探索代表了研究人员行为的根本变化。罗斯观察到，研究人员往往“更愿意接受风险和幻觉，因为尝试和信赖并不总是奏效”当他们专注于偶然发现的研究时。
更多复杂性和灵活性即将到来展望未来，ScienceDirect AI的愿景涉及整合不同的搜索模式。目标是结合广泛探索与精确过滤能力的混合方法。“这是我们最兴奋的部分：你如何将这两个世界——传统布尔/结构化搜索与这个结合起来？”罗斯问道。那可能是一种“混合世界”，用户可以在其中进行偶然搜索，但“然后引入精确性，比如‘只显示2025年巴西的结果’。”他指出研究人员“想要在精确和广泛模式之间切换”的潜力。
虽然平台的直接影响部分体现在时间节省上，但从长远来看，其价值可能更加具有变革意义。通过解放科学家摆脱文献综述的机械性工作，它创造了空间进行更深层次的思考和跨学科联系。对于高强度研究人员来说，好处不仅限于效率，还延伸到科学工作的质量：“更多的是如果我能提高[研究人员]的生产力，他们会更新鲜、更有创意，或许能完成更多工作或取得更具创造性的成果，”罗斯表示。
(以上内容均由Ai生成)
