Användningen av artificiell intelligens (AI) för att sammanfatta vetenskaplig litteratur växer, med löften om att effektivisera tidskrävande processer. Men samtidigt lyfts frågor om noggrannhet och transparens.
Företag som FutureHouse utvecklar avancerade AI-verktyg, som PaperQA2, som snabbt kan syntetisera forskningsresultat och generera detaljerade sammanfattningar av vetenskapliga artiklar. Med hjälp av stora språkmodeller (LLM) kan dessa verktyg hjälpa forskare att hantera enorma mängder data och göra delar av granskningsprocessen snabbare och mer effektiv.
Trots framstegen står AI-verktyg inför begränsningar. De är ofta beroende av förutbestämda dataset, kan ge oprecisa resultat och saknar förmågan att utföra rigorösa systematiska översikter som kräver transparens och reproducerbarhet. Forskare oroar sig också för att AI kan leda till ett inflöde av lågkvalitativa eller missvisande översikter.
I framtiden kan AI förbättra forskningskvaliteten genom att filtrera bort bristfälliga studier och effektivisera litteraturgranskningar. Men för att säkerställa tillförlitlighet krävs fler studier som utvärderar AI-verktygens prestanda och tillämpning.
Källa: Nature.