一、AI 科研搜索引擎的崛起
著人工智能技術的蓬勃發展，基于大型語言模型的科研搜索引擎如雨后春筍般涌現，為科研人員帶來了前所未有的便利。這些搜索引擎試圖通過整理大量文獻，提煉研究論文的精髓，幫助科研人員提升工作效率，加速科研進程。
據統計，目前最受科研工作者青睞的 AI 科研搜索引擎當屬 Elicit、Consensus 和 You 這三款。它們各顯其能，為科學家整理文獻綜述提供了極大便利。例如，當用戶向 Elicit 拋出一個研究問題時，它會呈現相關論文的列表，并附上關鍵科學發現的摘要。用戶可以進一步詢問與特定論文有關的問題，還能根據期刊或研究類型進行篩選，讓文獻檢索更加順暢。
而 Consensus 則致力于引領研究人員深入了解某一主題的各種科學信息。針對一個特定的問題，該工具會提供一個“共識量表”，清晰展示各篇科學論文對該問題的看法。研究人員可以選擇性閱讀論文的摘要。
You 為用戶提供了探索研究問題的不同方式。其“天才模式”能以圖表形式直觀呈現答案。上個月，You 又推出了一款“多人游戲工具”，讓研究人員能夠攜手合作，共享定制的 AI 聊天工具，自動完成事實核查等任務。
此外，還有以當今世界最大的文摘和引文數據庫 Scopus 中的數據為基礎的斯高帕斯（Scopus）AI，以及總部位于倫敦的研究分析公司 Clarivate 推出的基于 AI 的研究助手等。針對專業領域的 AI 搜索引擎也開始涌現，BioloGPT 就是其中的“翹楚”，它能為生物學問題提供精煉而深入的答案。
這些 AI 科研搜索引擎的出現，無疑為科研人員提供了精準助力，讓他們能夠更加高效地獲取最新研究成果，為科研工作按下“加速鍵”。
二、主要的 AI 科研搜索引擎
（一）廣受歡迎的通用型
Elicit 可謂是科研人員的得力助手，它不僅能快速呈現相關論文列表和關鍵科學發現摘要，還允許用戶進一步針對特定論文提問，并且可以根據期刊或研究類型進行篩選，極大地提高了文獻檢索的精準度。比如，當科研人員在研究某個特定領域的問題時，Elicit 能夠像一位精明的篩選師，剔除不相關的論文，讓研究人員更深入地探索更有價值的內容。
Consensus 則專注于引領研究人員深入了解某一主題的各種科學信息。對于特定問題，它提供的“共識量表”能夠清晰展示各篇科學論文的觀點，研究人員可以根據這個量表選擇性地閱讀論文摘要。以“氯胺酮能治療抑郁癥嗎”這個問題為例，Consensus 會展示學術界對此問題的不同看法，為科研人員提供全面的視角。
You 以其獨特的“天才模式”吸引了眾多用戶。這個模式能以圖表形式直觀呈現答案，讓復雜的研究問題變得更加清晰易懂。此外，上個月推出的“多人游戲工具”更是讓研究人員能夠攜手合作，共享定制的 AI 聊天工具，自動完成事實核查等任務，提高了團隊協作的效率。
（二）專業領域的佼佼者
BioloGPT 在專業領域表現出色，它是生物學問題的專家。作為針對生物學主題的 AI 工具，BioloGPT 嚴格引用所有使用過的論文以確?？煽啃?，甚至可以生成新穎的假設、代碼、藝術和實驗。通過引用相關數據并保持批判性、實證性的立場，BioloGPT 直接對抗潛在的研究偏見。用戶可以通過文字向 BioloGPT 提問任何生物學問題，它會直接生成“簡短答案”和“長篇答案”，同時還會為用戶羅列“關鍵見解”“熱門搜索結果”“潛在假設”“假說墓地”“潛在的實驗”以及“生物藝術”等相關內容，用見解加圖表回答生物學問題，每日更新。
（三）科技巨頭的加入
愛思唯爾推出的斯高帕斯（Scopus）AI 以當今世界最大的文摘和引文數據庫 Scopus 中的數據為基礎，結合生成式 AI 和大型語言模型技術，以及豐富的內容，為科研人員提供簡明且可信賴的研究主題摘要，并支持“進一步探索”、自然語言查詢和“思維導圖演示”等功能。
數字科學公司旗下的 Dimensions 數據庫也推出了 AI 助手，它能夠幫助科研人員快速篩選和分析大量的科研文獻，提供有價值的研究洞察。例如，通過對文獻中的數據進行挖掘和分析，為科研人員提供關于研究趨勢、熱點領域和潛在合作機會的信息。
這些科技巨頭的加入，進一步豐富了 AI 科研搜索引擎的市場，為科研人員提供了更多的選擇和更強大的工具。
三、功能表現與優勢
（一）高效檢索文獻
AI 科研搜索引擎能夠在短時間內整理大量文獻，為科研人員提供了極大的便利。以 Elicit 為例，當用戶輸入關鍵詞后，它能在瞬間為用戶搜索到大量相關論文，例如在搜索“text to image”相關論文時，平臺為我們搜索到超過 225 萬條相關的學術論文。這些搜索引擎不僅能快速呈現文獻結果，還能提煉論文精髓，將關鍵科學發現以摘要的形式呈現給用戶，讓科研人員能夠迅速了解論文的核心內容。
這種高效的檢索功能為科研人員節省了大量的時間。傳統的文獻搜索方式往往耗時費力，而 AI 科研搜索引擎的出現改變了這一局面?？蒲腥藛T不再需要花費大量時間在眾多數據庫中逐一查找文獻，只需在搜索引擎中輸入關鍵詞，就能快速獲得相關的論文列表和摘要。
同時，高效的檢索也提升了科研人員的工作質量。通過快速獲取大量相關文獻，科研人員可以更全面地了解研究領域的現狀和前沿動態，為自己的研究提供更豐富的參考資料。他們可以更深入地分析和比較不同的研究成果，從而提高自己的研究水平和論文質量。
（二）個性化的服務
不同的 AI 科研搜索引擎根據用戶需求提供了多樣化的功能，滿足了科研人員在不同研究階段的需求。
Consensus 的“共識量表”功能就是一種個性化的服務體現。針對特定問題，它能清晰展示各篇科學論文對該問題的看法，讓科研人員快速了解學術界對該問題的共識程度。例如，在研究某個有爭議的科學問題時，科研人員可以通過 Consensus 的共識量表，了解不同研究團隊的觀點，從而更好地把握研究方向。
You 的“天才模式”以圖表形式直觀呈現答案，為用戶提供了一種全新的研究問題探索方式。這種圖表呈現方式不僅簡潔明了，而且能夠幫助科研人員快速理解復雜的研究問題。對于那些視覺型學習者來說，這種功能尤其有用，他們可以通過圖表更直觀地理解研究結果，提高學習效率。
此外，一些搜索引擎還提供了個性化的推薦功能。根據用戶的歷史搜索記錄和研究興趣，為用戶推薦相關的論文和研究資源。這種個性化的服務能夠幫助科研人員更快地找到自己感興趣的研究內容，提高研究效率。
四、面臨的挑戰
（一）“幻覺”現象
AI 在提供搜索結果時，可能會出現“幻覺”現象，生成不準確或誤導性信息。例如，可能會編造統計數據，像有用戶發現某些 AI 研究工具在使用過程中，給出了錯誤的經濟數據統計結果。還有可能歪曲引用論文，引用并不存在的文獻或者錯誤解讀已有文獻的內容。此外，AI 甚至可能帶有偏見，在回答涉及特定群體或主題的問題時，表現出不公正的傾向。
開發人員已經采取了一系列措施來應對這種情況。Elicit 公司主管詹姆斯·布雷迪表示，他們對信息的準確性極為重視，正在運用多個安全系統來嚴格核查答案中的錯誤。Web of Science 數據庫的 AI 工具也擁有“堅實的防護網”，能夠有效屏蔽那些欺詐性和有問題的內容。在軟件開發的最后測試階段，該團隊與約 12000 名研究人員攜手合作，整合用戶反饋結果。盡管這種反饋改善了用戶體驗，但“幻覺”仍有可能出現。
（二）信任建立難題
人們對 AI 搜索結果的準確性存在深深的擔憂。一方面，由于 AI 本身會產生“幻覺”，可能輸出看似合理實則錯誤的信息，這使得人們對其缺乏信任。另一方面，AI 搜索結果的缺乏透明度也是一個問題。用戶往往不知道 AI 是如何得出這些結果的，這進一步加深了他們的疑慮。
為了解決這些問題，培養用戶批判性看待工具的能力至關重要。雖然這些 AI 搜索工具很強大，但也可能會讓學生陷入對學術研究的誤解。因此，教學生如何批判性地看待這些工具，培養他們“慧眼識珠”的能力同等重要。例如，可以引導用戶在使用 AI 搜索結果時，多參考其他可靠來源的信息，進行對比和驗證。同時，也可以通過教育讓用戶了解 AI 的局限性，知道在哪些情況下 AI 的結果可能不可靠。只有這樣，才能逐漸建立起用戶對 AI 搜索工具的信任，讓這些工具更好地為科研服務。