Google学术实验室：这就是全新人工智能驱动的学术搜索的工作原理。

谷歌在其学术生态系统中推出了一项实验性功能： Google 学术实验室, 一个提议 它旨在重新思考如何回答复杂的科研问题。该公司正在探索与 生成式人工智能 减少查阅文献所花费的时间，并将关注点扩展到关键词搜索之外。

对于包括西班牙院校在内的欧洲大学环境而言，这可能代表着一种习惯的改变。 文档阶段: 存取受到限制 a 用户已登录，并且有候补名单。因此，谷歌将逐步推出这项服务，同时收集反馈意见并调整服务。

它是什么，以及它的目标是什么

Scholar Labs 的定义是： 的工具 人工智能辅助研究 它解答了需要从多个角度看待某个主题的问题。谷歌将其描述为学术研究的“新方向”，专注于为特定查询找到最有用的资料，而不是最流行的资料。

该方案摒弃了基于引用次数和期刊影响因子的传统筛选方式，公司认为这些方式过于严格，容易忽略近期或跨学科的研究成果。相反， 该系统会评估诸如发表场所、作者、文章全文和引用动态等信号。.

如何选择和解释结果

该过程首先分析用户的问题以进行检测 关键主题、具体方面和关系. 从那里， AI 在 Google Scholar 中发起并行搜索，涵盖所有这些部分。 并将它们重新组合起来，以解决最初的问题。

举个例子：如果你问摄入咖啡因对短期记忆的影响， 该工具并不局限于这些术语组合。它将研究范围扩大到包括饮食模式、记忆保持研究和与年龄相关的认知研究， 然后综合分析文章中的证据，这些证据综合起来最能回答这个问题。.

此外，该 系统与 文本完成 并着重阐述了原因 搜索结果中出现的职位， 解释这种关系 文章内容与查询之间这样一来，研究人员就更容易理解每​​个信息来源的相关性。

• 它可以让你按出版日期缩小搜索范围。 调整临时审查。
• 它不包含按引用次数或期刊影响因子筛选的功能。.
• 按发表场所、作者、全文和引用动态进行分类.
• 便于提出后续问题 深入探究细微差别。

与谷歌学术的差异以及关于质量的争论

主要问题在于缺乏基于引用次数和期刊声望的筛选机制，而这些指标曾被许多科学家用作评估论文质量的捷径。一些研究人员也认同这些因素。 指标并不总是能反映实际情况。 一项研究的真正价值但他们也承认，如果没有他们，情况可能会…… 进入一个新领域时，评估可靠性更加困难。.

谷歌专注于评估文章的内容和上下文。这种方法依赖于文本内部概念之间的关联。它力求减少流行度偏见，发掘那些可能被忽视的有用研究成果，同时也承认在拥有数百万篇学术文献的环境中保持准确性的挑战。

实验的可用性、可及性和发展

目前， Google Scholar Labs 仅对有限数量的用户开放。 会话已登录。访问权限通过等候名单进行管理，该公司表示： 该服务目前处于试验阶段，其功能将根据实际情况进行扩展。 反馈 来自学术界。

这种克制的表现暗示着 特别注重准确性并最大限度地减少潜在的人工智能幻觉实际上，这需要在更广泛发布之前进行迭代改进，这对西班牙和欧洲其他地区的研究中心和大学图书馆来说是一个关键方面。

竞争对手和市场环境

谷歌此举正值竞争激烈之际。诸如此类的工具 引出 Semantic Sc​​holar 在学术界获得了广泛关注。以及对话模型，例如 ChatGPT 它们已被用作辅助工具，但并未与谷歌学术等经过验证的学术资源进行原生集成。

该公司力求将自身定位为…… 该解决方案可以减少文献综述所需的时间，并揭示人工难以发现的关联。即便如此，关于质量和透明度标准的争论仍将继续，尤其是在可重复性和方法严谨性至关重要的敏感领域。

采用优先考虑查询实际用途，并清晰解释每个结果出现原因的方法， Scholar Labs 正在成为实现学术研究现代化的明智之举。它的成功与否取决于它在多大程度上满足科学领域的精确性要求，以及它在欧洲和西班牙大学中的应用情况。

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阿尔贝托·纳瓦罗（Alberto Navarro）

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