Революция ИИ Ставит Наследие Google Scholar На Испытание

Google Scholar отмечает 20 лет, но конкуренты, работающие на основе искусственного интеллекта, с продвинутыми функциями суммирования, контекстного поиска и функциями открытого доступа, все больше ставят под угрозу его господство.

Празднуя свое 20-летие, Google Scholar по-прежнему остается краеугольным камнем для миллионов исследователей по всему миру. Однако, как отмечено в научном журнале Nature, возникающие инструменты, управляемые искусственным интеллектом, меняют способы доступа к научной литературе, ее анализа и использования.

С момента своего дебюта в 2004 году, система ранжирования платформы, которая акцентирует внимание на релевантности и количестве цитирований, а также функции, направляющие пользователей на бесплатные версии статей, укрепили ее доминирование в академическом сообществе, отмечает Nature.

Однако, с появлением инструментов искусственного интеллекта, этот превосходство подвергается вызову. Такие платформы, как Semantic Scholar и Consensus, используют большие языковые модели для суммирования статей, выделения ключевых цитат и даже ответа на вопросы, связанные с исследованиями.

Например, Semantic Scholar использует искусственный интеллект для извлечения читаемых резюме и определения ключевых ссылок. Аналогично, Consensus применяет продвинутые алгоритмы поиска для уточнения результатов, основываясь на конкретных исследовательских вопросах.

Эти новшества удовлетворяют растущему спросу на инструменты, которые не просто находят информацию, но и контекстуализируют и синтезируют ее.

Аарон Тай, научный библиотекарь в Университете управления Сингапура, подчеркивает смещение предпочтений в сторону платформ, работающих на основе ИИ, как сообщает Nature.

Хотя Google Scholar остается его основным инструментом, он признает растущую привлекательность альтернатив, таких как Undermind, который использует поисковые системы на основе агентов, которые динамически адаптируются к обрабатываемому контенту. Эти инструменты часто выдают более уточненные результаты, хотя и с более длительным временем обработки.

В ответ на это, Nature сообщает, что Google Scholar внедрил ИИ в свои услуги. Недавние обновления включают в себя структуру статей, созданную с помощью ИИ, внутри его PDF-читалки, а также семантический поиск, который интерпретирует намерения и контекст поисковых запросов.

Несмотря на эти достижения, платформа не предлагает обзоры, созданные с помощью ИИ, для сложных поисковых запросов, что является стандартной функцией общего поискового движка Google, сообщает Nature.

Вхождение открытых баз данных, таких как OpenAlex, подчеркивает стремление к прозрачности и доступности в научных поисках. В отличие от Google Scholar, OpenAlex позволяет загружать данные объемом, что является важной функцией для библиометрических анализов, говорит Nature.

Стоит отметить, что критики утверждают, что, хотя ИИ может суммировать научную литературу, ему не хватает для проведения тщательных, золотых стандартов обзоров.

Ограничения ИИ вызывают опасения по поводу точности и прозрачности, поскольку большие языковые модели (БЯМ) иногда создают контент, который лишен контекста или искажает данные. Они часто используют ненадежные источники без должной оценки качества информации.

Хотя укоренившееся положение и масштаб Google Scholar делают его сложно сместить с трона, конкуренты, работающие на базе ИИ, меняют ожидания. Как ученые осваивают эти эволюционирующие инструменты, будущее исследований может зависеть от того, насколько хорошо платформы уравновешивают масштаб, точность и адаптивность в эпоху ИИ.