深度洞察：图书馆员如何更好地支持研究人员借力AI科研工具
从文献检索、数据分析到论文发表，ChatGPT一类的AI工具能极大影响研究人员的工作方式。专用的AI工具能帮助研究人员完成猜想形成、数据分析、稿件撰写等特定任务。合适的AI工具能够提高研究的效率和效度。然而，新的AI工具层出不穷，研究人员常常难以紧跟技术发展，及时了解哪些工具可以放心使用。
作为信息资源的提供者和知识传承者，图书馆员在帮助研究人员以有效且符合伦理的方式使用AI工具中发挥着重要作用，了解AI工具并提供相关建议已经成为其重要职责。在之前的文章中，我们探讨了图书馆在AI时代面临的五大全新任务。
基于《自然》2023年发布的一项大型调查结果，我们采访了13位来自亚太地区、欧洲、非洲和北美洲的研究人员，深入了解了他们对AI的使用经验与看法[1]。本文对这些采访进行了总结，探讨了AI工具在不同研究阶段的应用，帮助图书馆员和研究人员能够学习经验、扩展认识，更好地借力AI工具，助力自己的科研实践。
文章概览：
适合研究早期的AI工具
适合研究中期的AI工具
适合研究后期的AI工具
图书馆员如何更好地支持研究人员使用AI工具
大部分人的起点：ChatGPT
ChatGPT被称为AI聊天机器人，能在简洁的用户界面生成看似有条理的文本。因此，ChatGPT在2023年年初迅速走红并得到广泛使用。用户可通过多种语言在文本对话中与ChatGPT（或类似的工具Google Gemini和Microsoft Copilot）互动，令其自动执行多种任务，包括查找和概括信息、编辑文本、翻译、处理数据、浏览文档和网站并整理出要点。
对研究人员、图书馆员和日常用户来说，AI聊天机器人是通往AI的大门，甚至等同于“AI”，但其实AI的应用远不止于此。大量现有和新兴的AI工具更加聚焦、专门化，这意味着它们更可靠、在特定用途上更有帮助。这些工具能够用在研究的不同阶段。
适合研究早期的AI工具
研究早期的工作包括形成想法、制定方法、初步的文献检索、寻找资助与合作者，以及确保资料来源的准确可靠。这些工作构成了研究的基础和路线图，确保它建立在现有研究之上并旨在解决新的问题，是研究能够顺利完成的保障。
文献检索
研究人员常常觉得研究早期的工作耗时费力特别是文献检索。但充分开展文献检索，对于寻找相关资料、确保参考文献代表了领域的新发现、将信息整合成一篇条理清晰的文献综述至关重要。来自科索沃普里斯提纳大学的一名博士候选人表示：“我觉得研究早期阶段的难点主要在于寻找研究空白、开展创新以及撰写经费申请书。”
生成式AI工具能加快并在一定程度上自动进行文献检索。通用聊天机器人能列出有待探索的领域，还有专用工具能精心呈现相关文献、总结大量文本和复杂观点、提取关键点、发现共性/差异，甚至是提取数据。这名博士候选人说：“我用过ChatGPT、Claude和Consensus等AI工具来寻找潜在的研究空白和想法。”
实验设计
AI工具还能根据研究目标和主题，提出几种可能的采样策略和实验设计，有助于设计研究方法论。巴基斯坦拉合尔Government Islamia Graduate College Civil Lines的一位图书馆员指出，ChatGPT和Gemini“有助于制定研究问题、研究目标、研究方法论和研究方法”，能帮助研究人员建立一个“良好的基准”。
寻找合作者
由于地理距离和机构之间的障碍，寻找合适的研究合作者并非易事。在采访过程中，一位来自非洲的研究人员说：“有时候我们很难了解其他地区的研究进展，与我们研究方向相似的潜在合作者在哪里。”目前，市面上有越来越多的AI工具旨在帮助研究人员寻找不同研究之间的关联，并了解某一方向的合作群体。
可在研究早期使用的AI工具
Assistant by scite：一款AI文献检索工具，支持将输出结果与内部数据库比对确认。
Connected Papers：基于引用模式绘制论文之间的关联图。
自然引航（Nature Navigator）：追踪研究趋势、总结论文，并发现合作机会。
自然引航是自然科研智讯（Nature Research Intelligence）的解决方案之一，后者致力于为科研院校和机构提供全面、前瞻且值得信赖的真知灼见，以引导科研决策。了解详情：远见卓识，引领您的科研决策
Perplexity：总结复杂文档，以节省阅读时间，使研究理解起来更轻松。
Research Rabbit：通过推荐相关论文、追踪相关研究趋势、整理研究发现，探索感兴趣的主题。
TDM：以检索、寻找模式、发现关系和语义分析等为目的，对大量文本或数据资源进行自动选择和分析的过程。
施普林格自然创建了一套正式的TDM流程并开发了多个API工具，此外，我们丰富的出版物资源和数据库包含大量扎实且经过验证的研究。先进的技术加持高质量的学术资源，赋予科研人员以“传统”渠道所不具备的检索和发现能力，让他们能够轻松获取前沿且值得信赖的信息。（阅读更多：何为文本和数据挖掘？对研发有何助益？）
适合研究中期的AI工具
研究中期的工作包括开展试验/实验、收集数据、分析数据以及撰写研究稿件。这一阶段是积累经验证据（以支持或反驳先前的假设），准备研究发表的关键时期。尤其是在写作方面，有许多工具早在ChatGPT之前就已经出现并且不断发展。如今，为增强并扩展其功能，这些工具与机器学习和AI的融合程度日益加深。
与数据相关的工作
组织、管护、储存大型数据集很费时间，而且需要特别注意细节并不断重复完善。使用多种软件处理数据可能导致错误或低效等问题。受访的研究人员谈到了管护和存储数据的负担，并表示乐意使用相关的辅助工具。
科索沃普里斯提纳大学的那位博士候选人说：“样本选择、方法论制定和数据处理等工作充满挑战，因此这一阶段可能更为漫长和困难。”
AI工具能自动进行数据组织，更高效地开展数据分析，并且在优化文章语调和可读性的同时改正错别字。AI工具还能自动执行重复性任务，并确保试验、实验和数据收集过程中的数据准确性。有些AI工具还具有高级分析功能，能帮助研究人员发现人工分析可能会遗漏的见解。
起草论文
许多研究人员特别是英语非母语人士，都想在论文撰写上走捷径。这也可能是研究人员使用AI工具的较大争议点。
巴基斯坦军队康复医学研究所的一位教授列举了他所用过的多种工具：“Microsoft Dictate和AudioPen撰写预稿；Jenni和LLMs（ChatGPT、Claude、Gemini Pro、Mistral）改进初稿并创建大纲；Paperpal撰写稿件。”
但研究人员必须谨慎对待AI工具输出的结果，因为这些内容往往需要进一步修改方可使用。因此，AI工具应当整合到更全面的分析框架当中，将AI给出的见解与人工检查相结合，确保准确度和相关性。
在研究中期使用的AI工具
AudioPen：将语音笔记转为便于阅读、可直接共享的文本。
ChatGPT：助您获取答案、寻找灵感并提高生产力。
Claude：处理大量信息、提出想法、生成文本和代码。
Dante：协助开展数据分析与可视化，基于复杂数据集提供建议。
Gemini Pro：在跨模态长上下文检索任务中实现召回，能够准确处理大型文档、上万行代码、数小时的音视频。
Grammarly：著名的写作助手，检查语法和可读性。
Jenni：学术写作和内容写作助手。
Microsoft Dictate：使用语音转文本功能，通过麦克风和可靠的网络在Office中创作内容。
Mistral：通过La Plateforme提供微调API，以便于对开源商业模型进行微调。
Quillbot：一款写作助手，用于改写、总结和优化写作。
Paperpal：一款生成式AI学术写作工具。
Research Round-Ups：通过人机协作生成文献综述。
Tableau：商用数据可视化工具，用于分析和展示数据。
适合研究后期的AI工具
研究后期的工作包括确保质量和诚信、寻找一本合适的期刊并投稿，以及经过同行评审和修改流程。在这一阶段，您旨在让您的研究发现在学术界内外得到传播和证实。
寻找目标期刊
寻找期刊具有挑战性，期刊选择正确与否会影响研究人员花在稿件修改上的时间，以及其出版记录。部分专家建议一开始就选好目标期刊，但大部分研究人员都是拖到后面再做。如今有很多AI辅助的期刊查找工具，能帮助研究人员发现合适的投稿期刊。
准备稿件
选定目标期刊后，就要准备投稿了。此时作者需要特别留意细节，以遵循期刊的格式、引用及投稿指南。
AI工具能自动处理稿件准备和投递中许多费时的工作，帮助研究人员简化该阶段的流程。例如，AI能根据期刊指南进行排版、检查引用是否正确，并确保符合风格指南。AI抄袭检测工具能扫描稿件，以发现任何无意的雷同之处，从而帮助研究人员保持稿件的独创性。
但研究人员不可用这些工具来走捷径，这一点很重要。研究人员必须认识到，AI工具会产生排版错误，或漏掉某一领域特有的、细微的问题，而这些问题有可能被审稿人抓住。AI工具只能用作辅助，不能替代人工检查，两者结合才能创作出优质论文。
研究后期使用的AI工具
Penelope.ai：帮助作者达到期刊要求。
选刊工具：Jane（journal author name estimator）、Journal Selection dashboard（Dimensions与Altmetric data合作推出）、MY journal selector（Edanz）、Journal Finder（施普林格自然）等等。
Copyscape：抄袭检测工具，找出文本中的重复内容，并报告潜在的相似之处。
Snapp：一款同行评审系统，可提高出版流程的效率。（了解更多：施普林格自然文章处理平台Snapp）
图书馆员如何更好地支持研究人员使用AI工具
为帮助研究人员更好地使用AI工具，图书馆员有必要自己尝试使用这些工具，与研究人员合作，亲自查看输出结果并了解满意程度。随后，他们可在必要时调整方法和服务。图书馆员也需时常了解AI工具领域的新动态，及时跟上这一快速发展的领域。
“AI工具让科研变得更容易了，”Waseem说，“但研究人员得确保其对AI工具的使用符合伦理。”他推荐了几个了解AI工具进展的网站：AI News、Developer Tech、MIT News和OpenAI News。
给图书馆员的建议
对图书馆员而言，使用AI工具的“正确”方法有哪些，以及哪种工具值得信赖，没有固定的准则。您可以采用下列方法来向研究人员介绍AI工具：
演示研讨会：组织互动研讨会，向研究人员展示AI工具并加入实操环节。
加入研究指南：在研究指南中加入AI工具分步教程和案例研究。
个性化咨询：提供一对一咨询，根据研究人员的需求推荐并调试AI工具。
用例比赛：举办AI工具创新应用方案大赛，给予参赛者高级权限或额外支持等奖励。
宣传活动：可以利用社交媒体开展宣传，介绍成功故事和“月度工具”。
AI工具的确在改变着科研的游戏规则，它使数据分析到成果撰写的整个流程更加顺畅。图书馆员在帮助研究人员充分利用这些新技术的同时，还要确保他们以符合伦理的方式负责任地使用AI，因此他们在这轮转型中发挥着关键作用。图书馆员需要密切关注AI的新发展，以支持研究人员应对这一激动人心的复杂局面。图书馆员和研究人员共同努力，才能更大限度发掘AI的潜力，不断扩展学术研究的边界。
*本文中所提到的AI工具不构成建议；各人应对自身的使用行为负责。另外，请注意工具的名称及其他细节随时可能发生变化。
