AI可以替代学术研究中的手动文献筛选和摘要生成吗？

当前的AI工具展示了在辅助学术文献筛选和摘要生成方面的显著能力，但它们无法完全替代研究环境中严格的人力努力。这反映了技术进步和固有的局限性。 这些AI系统利用自然语言处理和机器学习技术，从大数据集中识别相关文献并总结主要发现。它们的有效性需要高质量、结构化的输入数据，并显著受益于特定领域的训练。然而，关键的局限性包括AI可能误解细微差别，引入训练数据中潜在的微小偏见，遗漏超出其学习模式的真正新概念，以及在没有人类监督的情况下对复杂方法论的评估存在困难。因此，AI最好作为一种支持工具，自动化繁琐的初步筛选阶段和草拟摘要的生成。 在实际应用中，AI通过处理大规模筛选和初步摘要生成显著加快了系统评价和文献发现。这使研究人员能够将认知资源集中于关键分析、综合、评估研究有效性和情境化发现——这些任务需要人类的判断和专业知识。因此，AI提高了研究效率和生产力，同时增强了学术鉴别力，而不是取代它。