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Nature:谷歌學(xué)術(shù)正在被AI工具顛覆

人工智能 新聞
可以看到,幾個(gè)流行的AI工具正在實(shí)現(xiàn)科學(xué)家們眼中,“我們希望谷歌學(xué)術(shù)去做的事情”。

曾經(jīng)每天都用谷歌學(xué)術(shù)的科學(xué)家們,正在轉(zhuǎn)向新的AI工具。

就在谷歌學(xué)術(shù)迎來(lái)20歲生日之際,Nature卻擔(dān)憂發(fā)文:

谷歌學(xué)術(shù)能否在人工智能變革中活下來(lái)?

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沒(méi)錯(cuò),每月訪問(wèn)量超過(guò)1億次的谷歌學(xué)術(shù),正在被AI工具悄然顛覆。

  • 2015年,艾倫AI研究所推出了Semantic Scholar;
  • 2022年,OurResearch推出OpenAlex;
  • 近來(lái)又推出了consensus、Emergent Mind等科研AI助手;
  • ……

來(lái)自華盛頓大學(xué)的計(jì)算社會(huì)科學(xué)家Jevin West表示,即使自己每天都在用谷歌學(xué)術(shù),但是:

鑒于一些新的AI工具的到來(lái),現(xiàn)在,也許是谷歌學(xué)術(shù)作為主要搜索引擎被推翻的時(shí)刻

Nature:谷歌學(xué)術(shù)正在被AI工具顛覆

可以看到,幾個(gè)流行的AI工具正在實(shí)現(xiàn)科學(xué)家們眼中,“我們希望谷歌學(xué)術(shù)去做的事情”。

稍遠(yuǎn)的有,2015年艾倫AI研究所推出了Semantic Scholar,以及2022年OurResearch推出了OpenAlex

前者提供了谷歌學(xué)術(shù)沒(méi)有的相關(guān)論文推薦和AI問(wèn)答等額外功能,收錄超2億篇出版物。

后者則是將4500萬(wàn)篇科學(xué)論文數(shù)據(jù)庫(kù)與800億參數(shù)LLM(大語(yǔ)言模型)結(jié)合,打造出一個(gè)在事實(shí)性與引用準(zhǔn)確性方面超越GPT-4o的新物種。

為了具體說(shuō)明AI學(xué)術(shù)工具當(dāng)前的形態(tài),我們挑幾個(gè)來(lái)詳細(xì)瞅瞅。

Consensus,一款專為科研設(shè)計(jì)的學(xué)術(shù)搜索引擎,兩位創(chuàng)始人是西北大學(xué)校友兼足球隊(duì)隊(duì)友。

這個(gè)產(chǎn)品利用LLM和向量搜索的方式提取Semantic Scholar中2億多篇同行評(píng)審論文,提供更精準(zhǔn)的搜索結(jié)果。

首頁(yè)是醬紫的,看上去還挺簡(jiǎn)潔:

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話不多說(shuō),我們直接拿經(jīng)典論文《Attention Is All You Need》打個(gè)樣:

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初步印象,Consensus免登錄可用這一點(diǎn)還挺方便,在搜索結(jié)果中,它從上到下展示了論文摘要、關(guān)鍵洞察(Key Insights)、結(jié)論、以及相關(guān)問(wèn)題等。

一番點(diǎn)點(diǎn)點(diǎn)之后,發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)有意思的功能:

其中之一,為了保證引用資料的可靠性,Consensus看上去下了功夫。它提供了信息來(lái)源的多個(gè)維度,包括作者背景、發(fā)表時(shí)期、期刊信譽(yù)、被引次數(shù)、基金支持和文章內(nèi)容等。

另外,點(diǎn)擊這個(gè)“Ask this paper”,還能一鍵展開(kāi)論文全篇并提問(wèn)互動(dòng)。

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提問(wèn)框會(huì)先出現(xiàn)在頁(yè)面底部,點(diǎn)進(jìn)去就是完整論文。

不過(guò)需要注意,此時(shí)它會(huì)提醒,“Ask this paper”需要登錄后才能使用。

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登錄解鎖后,即可針對(duì)論文進(jìn)行提問(wèn),也支持中文。

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目前,Consensus的免費(fèi)版本提供無(wú)限搜索和有限GPT-4摘要,其高級(jí)版本為每月8.99美元(大約65元人民幣)

和Consensus類似,Emergent Mind也是一款專為計(jì)算機(jī)科學(xué)家設(shè)計(jì)的AI研究助手,由獨(dú)立開(kāi)發(fā)者M(jìn)att Mazur創(chuàng)建。

與ChatGPT這類通用模型不同,它高度專注于計(jì)算機(jī)科學(xué)這一領(lǐng)域,能夠搜索和總結(jié)最新的計(jì)算機(jī)科學(xué)論文。

丟給它同一篇論文后,結(jié)果看起來(lái)雀食顯得“更專業(yè)”。

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首先,它會(huì)在結(jié)果頂部展示論文pdf,點(diǎn)進(jìn)去就是原文,非常直給。

然后概述、關(guān)鍵貢獻(xiàn)、實(shí)驗(yàn)過(guò)程及結(jié)論、研究意義等一字排開(kāi),能看出基本貼合論文敘述大綱,邏輯一目了然,重點(diǎn)也全摘出來(lái)了。

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不過(guò)遺憾的是,提問(wèn)這個(gè)功能只有Pro用戶才能解鎖,一般人支不動(dòng)(doge)。

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但但但是,有項(xiàng)功能絕了,回答末尾竟提供了各大社媒的相關(guān)評(píng)論地址,推特、黑客新聞、油管等全都有。

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點(diǎn)擊就能直接跳轉(zhuǎn),甚至支持預(yù)覽。

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而且,論文作者發(fā)表了多少論文,也都整理匯總了。

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目前,Emergent Mind允許每天進(jìn)行5次免費(fèi)搜索。

另一個(gè)比較有代表性的是Cambrian,專注機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,由Cambrian ML團(tuán)隊(duì)(謝賽寧和LeCun領(lǐng)導(dǎo))開(kāi)發(fā)。

Cambrian主要幫助人們快速發(fā)現(xiàn)最新的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)研究,收錄了自2017年以來(lái)超24萬(wàn)篇ML論文。

還是同一套題:

一個(gè)明顯不同是,Cambrian雖然在第一的位置提供了我們要的原文,但也依次展示了其他相關(guān)論文。

換句話說(shuō),它一開(kāi)始就沒(méi)有局限于我們指定的論文。

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整體來(lái)看也很簡(jiǎn)潔,甚至還在論文底部提供了查看pdf、和論文聊天、提問(wèn)、跳轉(zhuǎn)開(kāi)源社區(qū)等功能。

論文右下角也直觀展示了引用量,方便篩選相關(guān)論文中大家關(guān)注更高的。

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嘗試了一下和論文聊天,頁(yè)面展開(kāi)后,又發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)小點(diǎn)很有意思。

一個(gè)是其他AI工具少見(jiàn)的,可直接查看論文大綱。

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另一個(gè)是筆記功能,選中某一段或某個(gè)詞后,既可以要求解釋,也可以做標(biāo)注,側(cè)邊欄還能看到所有標(biāo)注。

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小結(jié)一下,目前絕大多數(shù)AI學(xué)術(shù)工具主要在兩個(gè)方向上發(fā)力:

  • 初步搜索頁(yè)面的結(jié)果展示
  • 與論文進(jìn)行交互

在大方向基本一致的情況下,各家在一些小細(xì)節(jié)之處稍有不同。

不過(guò),和我們平時(shí)使用的類似國(guó)產(chǎn)工具相比,有一個(gè)功能貌似都沒(méi)看到——全文翻譯。

比如豆包插件,可以同屏左右對(duì)照翻譯。

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除了上面這類形態(tài),以Agent(智能體)為代表的AI工具也開(kāi)始冒頭。

比如Undermind,它使用更復(fù)雜的基于Agent的搜索,雖然比傳統(tǒng)搜索引擎用時(shí)更長(zhǎng)(幾分鐘),但回答質(zhì)量更好。

(一開(kāi)始就要注冊(cè)賬號(hào),且需要機(jī)構(gòu)或公司郵箱地址)

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一眼看過(guò)去,它把參考來(lái)源整理的非常清晰詳細(xì),整體也偏向正經(jīng)科研。

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更多類似工具在此不再贅述,我們能夠看到,正如Nature所擔(dān)憂的——

谷歌學(xué)術(shù)正在被AI工具顛覆。

谷歌學(xué)術(shù):即將成立20年,每月訪問(wèn)量上億

誰(shuí)曾想,成立于2004年的谷歌學(xué)術(shù),當(dāng)時(shí)也是以“顛覆者”的姿態(tài)闖入文獻(xiàn)檢索領(lǐng)域。

在它出現(xiàn)之前,研究人員主要靠圖書(shū)館或付費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)(如Web of Science和Scopus)來(lái)檢索學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。不僅繁瑣耗時(shí),而且需要支付費(fèi)用才能訪問(wèn)完整的文章。

甚至就在谷歌學(xué)術(shù)推出的同月,愛(ài)思唯爾(Elsevier)還推出了付費(fèi)服務(wù)Scopus,這是一個(gè)包含大量科學(xué)參考文獻(xiàn)和摘要的大型數(shù)據(jù)庫(kù)。

面對(duì)當(dāng)時(shí)的局面,谷歌學(xué)術(shù)打出了“站在巨人的肩膀上”這一廣告標(biāo)語(yǔ)。

簡(jiǎn)單說(shuō),谷歌學(xué)術(shù)的兩位聯(lián)合創(chuàng)始人Anurag Acharya和Alex Verstak(同為谷歌工程師)通過(guò)強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù),抓取了各種形式的學(xué)術(shù)資料。

比如書(shū)籍章節(jié)、報(bào)告、預(yù)印本和網(wǎng)頁(yè)文檔,甚至包括非英語(yǔ)的作品,這些資料涵蓋了多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域,包括自然科學(xué)、人文科學(xué)和社會(huì)科學(xué)。

按照Anurag Acharya的設(shè)想,其目標(biāo)是:

讓全世界的學(xué)者更加高效,幫助每個(gè)人都能站在科學(xué)共同前沿。

就在當(dāng)年11月,谷歌學(xué)術(shù)推出了Beta測(cè)試版,主打快速、免費(fèi)檢索。

后來(lái),他們一路升級(jí)打怪,不斷豐富完善谷歌學(xué)術(shù)的功能。

上線初期,團(tuán)隊(duì)主要解決版權(quán)問(wèn)題。

他們積極爭(zhēng)取學(xué)術(shù)出版商的支持,同意讓谷歌學(xué)術(shù)索引他們的內(nèi)容。

一番努力下,全球最大的在線期刊庫(kù)JSTOR最終同意向用戶提供文章的第一頁(yè)掃描,這對(duì)用戶來(lái)說(shuō)非常重要,因?yàn)樗麄冎辽倏梢钥吹秸?,從而決定是否需要進(jìn)一步閱讀整篇文章。

到了中期,隨著收錄了大量高質(zhì)量的學(xué)術(shù)文獻(xiàn),團(tuán)隊(duì)將發(fā)力點(diǎn)放在了推出新功能上。

例如,他們推出了個(gè)人圖書(shū)館功能,使用戶可以保存感興趣的文章到個(gè)人賬戶中,便于后續(xù)查閱和管理。

此外,還推出了引用追蹤功能,用戶可以通過(guò)查看某篇文獻(xiàn)被引用的情況來(lái)了解其學(xué)術(shù)影響力和引用趨勢(shì)。

直到近期,谷歌學(xué)術(shù)繼續(xù)優(yōu)化其搜索算法和服務(wù),引入了更多智能化的功能。

總之,經(jīng)過(guò)近20年的發(fā)展,谷歌學(xué)術(shù)已經(jīng)成為“最大的、也是最全面的學(xué)術(shù)搜索引擎”。

甚至有網(wǎng)友熱烈表白,自己從未使用除了谷歌學(xué)術(shù)之外的東西。

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截止目前,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站Similarweb的數(shù)據(jù),谷歌學(xué)術(shù)每月的訪問(wèn)量超過(guò)1億次。

而這,主要得益于谷歌學(xué)術(shù)這些年積攢的自身優(yōu)勢(shì):

  • 免費(fèi)訪問(wèn),且在搜索結(jié)果中傾向于展示文獻(xiàn)免費(fèi)版本;
  • 資源覆蓋廣;
  • 高級(jí)搜索選項(xiàng);
  • ……

在沃頓商學(xué)院Ethan Mollick教授看來(lái),谷歌學(xué)術(shù)在現(xiàn)代研究中扮演著至關(guān)重要的角色。

它是免費(fèi)的,并且絕對(duì)擊敗了其他所有學(xué)術(shù)搜索引擎,包括專門(mén)的搜索引擎。

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不過(guò),也是由于谷歌學(xué)術(shù)的免費(fèi)性質(zhì),人們一直擔(dān)心谷歌有天會(huì)“停辦”。

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對(duì)此,一家創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始人專門(mén)寫(xiě)了篇文章,探討了谷歌學(xué)術(shù)背后的商業(yè)模式:

谷歌學(xué)術(shù)實(shí)際上可能對(duì)谷歌有內(nèi)部商業(yè)價(jià)值

照他的觀點(diǎn),谷歌學(xué)術(shù)幫助谷歌提供了關(guān)于最新研究成果的情報(bào),而且可以通過(guò)挖掘其數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)尋找潛在員工。

這兩個(gè)因素難以轉(zhuǎn)化為金錢(qián),但在谷歌規(guī)模的公司中,長(zhǎng)期收益可能每年價(jià)值數(shù)億美元。

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但目前看來(lái),谷歌學(xué)術(shù)的這些優(yōu)勢(shì)正在被AI取代。

Undermind:https://www.undermind.ai/home/
consensus:https://consensus.app
Cambrian:https://www.cambrianml.org/
Semantic Scholar:https://www.semanticscholar.org/
OpenAlex:https://openalex.org/
Emergent Mind:https://www.emergentmind.com/

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 量子位
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