AI能否取代学术研究中的传统文献检索方法？

人工智能无法完全取代传统文献检索方法，但通过先进的自动化显著增强了这些方法。目前的AI系统在处理大数据集和识别超出手动能力的模式方面表现出色，从而能够快速进行初步筛选和语义搜索扩展。然而，AI的有效性在很大程度上依赖于训练数据的质量和算法的透明度，这引入了偏见、假阳性或忽视新兴跨学科联系的风险。研究人员必须保持人工监督，以进行上下文解释、源验证和根据细微的研究问题完善搜索策略——在这些任务上，AI缺乏深度。 将AI整合到文献检索工作流程中可以提供显著的效率提升。实践中的实施通常结合使用AI驱动的工具进行广泛的初步发现阶段，以及系统的人工评估以进行质量控制和综合。这种协同加快了大型文献库的文献识别，同时在关键评估中保持了必要的学术严格性。主要应用包括AI辅助的数据库查询、引用跟踪和趋势分析，从而使研究人员能够专注于更高层次的分析和解释，同时减少监督风险。