研究人员如何借助 GenAI 更快获取所需信息

作为环境工程领域的研究人员，Bruno Augustoopens in new tab/window深知错误信息的危害。因此，当他参与测试 Elsevier 新推出的生成式 AI 搜索工具 Scopus AI 时，信息可靠性成为他的首要关注点之一。

“参考文献很容易核查”

葡萄牙 University of Aveiroopens in new tab/window 的博士生 Bruno 表示：“这个工具让我很有信心的一点是，结果都附有参考文献，而且参考文献很容易核查。查看结果时仍然需要进行批判性判断，但由于该工具会提供其引用的所有参考文献，你可以逐一查看，判断它们是否符合你的需求，或者是否有更好的结果——这让整个过程快得多。”

Scopus AI 于1月推出，基于2013年以来发表的 Scopus 文献元数据和摘要。先进的提示工程和经过筛选的近期数据有助于降低 AI 生成错误信息的风险，并确保回答基于近期、可信的知识。其目标是为用户提供可靠指引，帮助他们探索全球最大的跨学科摘要与引文数据库 Scopus 中的海量知识。

能够为生成式 AI 内容中的论断提供参考文献，是 Scopus AI 适用于研究人员的关键原因之一。Bruno 解释说：“科学在很大程度上依赖语境。因此，例如，如果 Scopus AI 给出的结果与你正在寻找或预期的内容相反，你就会想要再次核查参考文献。”

他说，从这个意义上讲，生成式 AI 仍然是一种能够加快研究人员工作流程的有用工具，而不是研究流程中任何环节的替代品。

不是用于走捷径的工具

Bruno 表示：“它仍然要求用户具备批判性思维。如果你倾向于走捷径，在不追踪参考文献的情况下就假定一切完全正确，那就可能遇到问题。再次强调，这正是参考文献有用的地方——因为你可以看到语境。因此我认为，与任何工具一样，用户需要一定的指导，也需要对使用什么以及如何使用进行批判性思考。”

广度与深度：打破学科之间的壁垒

回顾使用 Scopus AI 的最佳体验时，Bruno 表示最突出的感受是速度：“它确实让搜索过程更轻松。”但他也强调，该工具允许用户使用日常语言搜索答案，从而有助于打破学科之间的壁垒。对于研究常常跨越学科边界的他来说，这一点非常有用。

科学领域普遍存在的一个问题是，沟通往往并不理想。你甚至还没开始在某个领域建立知识，就必须先了解大量技术术语。但使用 Scopus AI 时，你可以用更日常的语言进行搜索，并获得与使用技术术语时几乎相同的结果。我认为这是使用该工具的一大优势。

Bruno 还指出，能够深入查看结果也很有帮助，因为用户可以继续跟进最初的查询。他说：“后续问题功能非常出色。你可以根据需要深入探索主题。”

改进建议

不过，Scopus AI 是一款新产品，仍有改进空间。Bruno 特别指出，虽然聚焦2013年以来的研究有助于保持信息的时效性，但如果 Scopus AI 能够从更大的范围中提取信息，也会很有帮助。

他说：“我认为增加一个研究年份切换功能会很有意思。许多较早的论文为后续研究奠定了基础，因此像常规 Scopus 搜索一样，把这一点纳入参数会很有用。同样，按引用次数进行切换也会很有帮助——这可能会让它变得更加有用。”

与科研界继续同行

谈到 Bruno 的体验，Elsevier 的 Senior VP for Analytics Products and Data Platform Maxim Khanopens in new tab/window表示：

用户反馈对于推动 Scopus AI 落地非常重要。Bruno 说得很对——我们还能做的事情还有很多。听到 Scopus AI 正在帮助研究人员快速开展工作，并且用户也认可我们对可靠内容的重视，这令人振奋。在 Scopus AI 的整个开发过程中，听取用户反馈并看到他们越来越认可这一新工具，是非常棒的体验。我期待与科研界继续携手前行。