Google Scholar Labs: 새로운 AI 기반 학술 검색이 작동하는 방식

Google은 학술 생태계에 실험적 기능을 도입했습니다. Google 학술 연구실, 제안 이는 복잡한 연구 질문에 답하는 방식을 재고하고자 합니다.회사는 탐색 중입니다 IA generativa 문헌 검토에 소요되는 시간을 줄이고 키워드 검색을 넘어 연구 범위를 확대하는 방법입니다.

스페인 기관을 포함한 유럽 대학 환경의 경우 이는 습관의 변화를 의미할 수 있습니다. 문서화 단계: 접근이 제한되어 있습니다 a 사용자가 로그인되어 있고 대기 목록이 있습니다.따라서 Google에서 피드백을 수집하고 서비스를 조정하는 동안 출시는 점진적으로 이루어질 것입니다.

그것이 무엇이고 무엇을 목표로 하는가

Scholar Labs는 다음과 같이 정의됩니다. 도구 AI 지원 연구 다양한 관점에서 주제를 살펴봐야 하는 질문을 다루는Google에서는 이를 학술 연구의 "새로운 방향"으로 설명하며, 반드시 가장 인기 있는 자료가 아니라 특정 질의에 가장 유용한 자료를 찾는 데 중점을 두고 있습니다.

이 제안은 인용 횟수와 저널 영향력 지수를 기반으로 하는 기존 필터링 방식에서 벗어나는데, 회사는 이러한 방식이 최근 연구나 학제 간 연구를 간과하기에는 너무 제한적이라고 생각합니다. 대신, 이 시스템은 출판 장소, 저자, 논문의 전체 내용, 인용 동향 등의 신호를 평가합니다..

결과를 선택하고 설명하는 방법

이 프로세스는 사용자의 질문을 분석하여 감지하는 것으로 시작됩니다. 주요 주제, 특정 측면 및 관계. 거기에서, AI는 Google 학술 검색에서 모든 항목을 포괄하는 병렬 검색을 시작합니다. 그리고 원래 문제를 해결하기 위해 다시 그룹화합니다.

설명적인 예: 카페인 섭취가 단기 기억에 미치는 영향에 대해 묻는다면, 이 도구는 해당 용어의 조합에 국한되지 않습니다.이는 식사 패턴, 기억 유지 연구, 연령 관련 인지 연구를 포함하도록 범위를 확장합니다. 그런 다음 질문에 가장 잘 답하는 기사의 증거를 종합합니다..

게다가, 시스템은 다음과 함께 작동합니다 텍스트 완료 그리고 그 이유를 강조합니다 결과에 작업이 나타나는 경우 관계를 설명하다 기사 내용과 질의 사이이를 통해 연구자는 각 출처의 관련성을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

• 출판 날짜별로 검색 범위를 좁힐 수 있습니다. 임시 검토를 조정합니다.
• 인용 횟수나 저널 영향 인자에 따른 필터는 포함되지 않습니다..
• 출판 장소, 저자, 전문 및 인용 역학별로 분류.
• 후속 질문을 용이하게 합니다. 미묘한 차이를 더 깊이 파헤치다.

Google 학술 검색과의 차이점 및 품질에 대한 논쟁

가장 큰 문제는 인용 횟수와 저널 명성을 기반으로 하는 필터가 없다는 점입니다. 많은 과학자들이 품질을 평가하는 지름길로 사용해 온 지표입니다. 일부 연구자들은 이러한 필터가 지표는 항상 반영되지 않습니다. 연구의 실제 가치그러나 그들은 또한 그들 없이는 그것이 가능하다는 것을 인정합니다. 새로운 분야에 진출할 때 신뢰성을 측정하는 것은 더 어렵습니다..

Google은 기사의 내용과 맥락을 평가하는 데 중점을 둡니다.이 접근법은 텍스트 자체 내 개념 간의 관계에 의존합니다. 이 접근법은 인기 편향을 줄이고, 그렇지 않으면 간과되었을 유용한 연구를 발굴하는 동시에, 수백만 건의 학술 문서가 존재하는 환경에서 정확성을 유지하는 어려움을 인정합니다.

실험의 가용성, 접근성 및 진화

Por ahora, Google 학술 연구실은 제한된 수의 사용자에게만 제공됩니다. 세션이 이미 로그인되어 있습니다. 액세스는 대기 목록을 통해 관리되며 회사에서는 다음을 표시합니다. 이 서비스는 실험적이며 향후 기능에 따라 기능이 확장될 예정입니다. feedback 학계로부터.

제한된 디스플레이는 다음을 시사합니다. 정확성에 대한 특별한 주의와 잠재적인 AI 환각을 최소화합니다.실제로 이는 광범위한 출시에 앞서 반복적인 개선을 수반하며, 이는 스페인과 유럽 전역의 연구 센터와 대학 도서관에 중요한 측면입니다.

경쟁자와 시장 상황

Google의 이러한 움직임은 치열한 경쟁이 벌어지고 있는 시기에 이루어졌습니다. 다음과 같은 도구가 있습니다. Elicit Semantic Scholar는 학계에서 주목을 받고 있습니다.및 대화형 모델 등 챗GPT 이러한 자료는 Google Scholar에서 제공하는 검증된 학술 자료와 기본적으로 통합되지는 않았지만 지원 자료로 사용되었습니다.

회사는 다음과 같은 위치를 추구합니다. 문헌 검토에 소요되는 시간을 줄이고 수동으로 감지하기 어려운 연결을 찾아내는 솔루션그럼에도 불구하고 품질과 투명성 기준에 대한 논쟁은 계속될 것이며, 특히 재현성과 방법론적 엄격성이 중요한 민감한 분야에서는 더욱 그렇습니다.

쿼리의 실제 유용성을 우선시하고 각 결과가 나타나는 이유를 명확하게 설명하는 접근 방식을 통해 Scholar Labs는 학술 연구를 현대화하기 위한 신중한 투자로 부상하고 있습니다.성공 여부는 과학 분야의 정밀성 요구 사항을 얼마나 잘 충족하는지, 그리고 유럽과 스페인 대학에서 채택되는지에 달려 있습니다.

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Gemini Deep Research는 Google Drive, Gmail 및 Chat과 연결됩니다.

알베르토 나바로

나는 그의 "괴짜" 관심을 직업으로 바꾼 기술 열광자입니다. 나는 10년 넘게 최첨단 기술을 사용하고 순수한 호기심으로 온갖 프로그램을 만지작거리며 살아왔습니다. 이제 저는 컴퓨터 기술과 비디오 게임을 전공했습니다. 왜냐하면 저는 5년 넘게 기술 및 비디오 게임에 관한 다양한 웹사이트에 글을 쓰고 모든 사람이 이해할 수 있는 언어로 필요한 정보를 제공하려는 기사를 작성해 왔기 때문입니다.

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