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  • 發布時間:2023-08-07 10:51 原文鏈接: 類似ChatGPT的人工智能即將出現在主要科學搜索引擎中

      人工智能驅動的會話式聊天機器人已經出現在互聯網搜索引擎中,例如谷歌的 Bard 和微軟的 Bing,看起來也將越來越多地改變科學文獻搜索方式。8 月 1 日,荷蘭出版巨頭 Elsevier 為其 Scopus 數據庫的部分用戶發布了由 ChatGPT 支持的 AI 界面,而英國公司 Digital Science 則宣布對其 Dimensions 數據庫進行 AI 大語言模型 (LLM) 助手的封閉試驗。與此同時,美國 Clarivate 公司表示,它也在努力將 LLM 納入其 Web of Science 數據庫。

      用于科學搜索的 LLM 并不新鮮:Elicit、Scite 和 Consensus 等初創公司已經擁有此類人工智能系統,有助于總結某個領域的發現或識別頂尖研究,依靠免費的科學數據庫或(在 Scite 的例子中)通過與出版商合作獲得付費研究文章。但擁有大型科學摘要和參考文獻專有數據庫的公司現在也加入了人工智能熱潮。

      負責該工具開發的 Elsevier 駐倫敦高管 Maxim Khan 表示,Elsevier 的聊天機器人名為 Scopus AI,作為試點推出,旨在作為一種輕便、有趣的工具,幫助研究人員快速獲得他們不熟悉的研究主題的摘要。為了回答自然語言問題,機器人使用 LLM GPT-3.5 版本返回有關研究主題的流暢摘要段落,以及引用的參考文獻和要探索的進一步問題。

      對于搜索(尤其是科學搜索)的 LLM 的一個擔憂是它們不可靠。LLM 無法理解他們所寫的文字;它們的工作方式很簡單,就是吐出風格上合理的詞語。正如學者們很快發現的那樣,他們的輸出可能包含事實錯誤和偏見,并且可能會編造不存在的參考資料。

      因此,Scopus AI 受到限制:它只能通過參考五到十份研究摘要來生成答案。人工智能本身不會找到這些摘要:相反,在用戶輸入查詢后,傳統搜索引擎會返回與問題相關的摘要,Khan 解釋道。

      虛假事實

      關注人工智能搜索工具的新加坡管理大學(Singapore Management University)圖書館員 Aaron Tay 指出,許多其他人工智能搜索引擎系統也采用了類似的策略。這有時被稱為檢索增強生成,因為 LLM 僅限于總結另一個搜索引擎檢索的相關信息。「LLM 仍然偶爾會產生幻覺或編造故事。」Tay 說道,他指的是對互聯網搜索人工智能聊天機器人的研究,例如 Bing 和 Perplexity,它們使用類似的技術。

      Elsevier 將其人工智能產品限制為僅搜索 2018 年以來發表的文章,以獲取最近的論文,并指示其聊天機器人在回復中適當引用返回的摘要,從而避免不安全或惡意查詢,并說明收到的摘要中是否沒有相關信息。這不能避免錯誤,但可以最大限度地減少錯誤。Elsevier 還通過為機器人的「溫度」選擇較低的設置來降低其人工智能的不可預測性——這是一種衡量機器人在響應中選擇偏離最合理詞語的頻率的指標。

      用戶是否可以簡單地將機器人的段落復制并粘貼到自己的論文中,從而有效地抄襲該工具?Khan 說,這是有可能的。他說,到目前為止, Elsevier 已經通過指導來解決這個問題,要求研究人員負責任地使用這些摘要。Khan 指出,資助者和出版商也發布了類似的指導意見,要求透明披露 LLM 是否用于撰寫論文或進行同行評審,或者在某些情況下聲明根本不應該使用 LLM。

      目前,該工具僅向大約 15,000 名用戶(Scopus 訂閱者的一部分)推出。Elsevier 表示預計將于 2024 年初全面推出。

      全文分析

      同樣在 8 月 1 日,Digital Science 宣布為其大型 Dimensions 科學數據庫推出人工智能助手,目前僅適用于選定的 Beta 測試人員。與 Scopus AI 不同,用戶輸入問題后,搜索引擎首先檢索相關文章,然后 Open AI GPT 模型圍繞已檢索到的排名靠前的摘要生成摘要段落。

      「非常相似,有趣的是。」該公司首席產品官 Christian Herzog 說。(Digital Science 隸屬于 Holtzbrinck 出版集團,該集團是《Nature》雜志出版商 Springer Nature 的大股東。)

      Dimensions 還利用 LLM 提供有關相關論文的更多詳細信息,包括其研究結果的簡短改寫摘要。

      Herzog 表示,該公司希望在今年年底之前更廣泛地發布其工具,但目前正在與科學家、資助者和其他使用 Dimensions 的人合作,從而測試 LLM 可能在哪些方面有效——這還有待觀察。「這是為了逐漸適應新技術并建立信任。」他說。

      Tay 表示,他期待能夠在論文全文(而不僅僅是摘要)上使用 LLM 的工具。他指出,Elicit 等網站已經允許用戶使用 LLM 來回答有關論文全文的詳細問題——當機器人可以訪問它時,就像一些開放獲取的文章一樣。

      與此同時,Clarivate 的「academia and government segment」負責人 Bar Veinstein 表示,該公司「正在致力于在 Web of Science 中添加LLM支持的搜索」,指的是有兩家公司于 6 月份宣布與以色列特拉維夫 AI21 Labs 簽署的戰略合作伙伴關系。然而,Veinstein 沒有給出基于 LLM 的 Web of Science 工具的發布時間表。


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