Google testează un nou instrument de căutare dedicat comunității academice, Scholar Labs, o versiune avansată și mult mai „inteligentă” a Google Scholar, capabilă să răspundă la întrebări de cercetare complexe, informează The Verge.
Urmărește cele mai noi producții video TechRider.ro
- articolul continuă mai jos -
Lansarea aduce însă și o întrebare esențială: poate inteligența artificială să distingă cu adevărat între studiile științifice riguroase și cele de calitate mai slabă?
AI în locul metodelor clasice de validare
Scholar Labs folosește inteligența artificială pentru a identifica temele centrale dintr-o interogare și pentru a oferi studii considerate relevante în funcție de conținutul lor complet. Sistemul este disponibil momentan doar pentru un grup limitat de utilizatori autentificați.
Într-un exemplu de prezentare, Google a folosit o întrebare despre interfețele creier–computer (BCI). Primul rezultat afișat a fost un articol de sinteză publicat în 2024 în revista Applied Sciences, iar instrumentul a explicat de ce l-a selectat… cercetarea detalia metode EEG neinvazive și algoritmii de top folosiți în domeniu.
Problema? Scholar Labs elimină două dintre cele mai folosite criterii de evaluare a calității unui studiu: numărul de citări, indicator informal al „popularității” unui articol în comunitatea științifică; precum și factorul de impact al revistei în care este publicat studiul.
Astfel, un articol dintr-o publicație modestă poate apărea la fel de relevant ca unul din Nature, ceea ce îi neliniștește pe mulți cercetători.
Google susține că citările nu spun întreaga poveste
Compania susține că noul instrument nu ignoră complet aceste metrice. Le ia în calcul în clasificare, dar nu permite utilizatorului să filtreze sau să sorteze direct după ele. O astfel de limitare ar putea elimina însă articole esențiale, mai ales din domenii interdisciplinare sau foarte noi.
Unii cercetători sunt de acord. Citările și factorul de impact sunt „măsuri grosiere”, crede neurologul Matthew Schrag, de la Vanderbilt University Medical Center. Ele reflectă adesea mai mult „contextul social al articolului” decât calitatea sa intrinsecă.
Detectivii științei: fără filtre solide, riscul rămâne
Criticii semnalează însă că, în lipsa acestor repere, utilizatorii aflați la început de drum într-un domeniu ar putea avea dificultăți în a diferenția cercetarea solidă de cea îndoielnică. Mulți se bazează instinctiv pe reputația revistelor sau pe numărul de citări, chiar dacă știu că nu sunt criterii perfecte.
Problema devine cu atât mai importantă într-o perioadă în care numeroase studii au fost retrase pentru falsificarea datelor, uneori chiar din reviste prestigioase. Pentru investigatori precum Schrag, AI poate fi utilă pentru extinderea „plasei” de căutare, dar nu poate decide singură ce este valid și ce nu.
Cum se poziționează Scholar Labs
În comparație cu platforme tradiționale precum PubMed, care se bazează pe filtre riguroaseși pe excluderea preprinturilor, Scholar Labs pune accentul pe interpretarea semantică a textului complet. Utilizatorii vor putea totuși să ceară articole „recente” sau să specifice perioade de interes.
Google numește serviciul „o nouă direcție” și promite actualizări bazate pe feedbackul cercetătorilor. Există deja o listă de așteptare pentru acces.
Verdictul? AI poate ajuta, dar nu poate decide singură
Schrag consideră că astfel de instrumente au locul lor în ecosistemul științific, mai ales dacă ajută la descoperirea unor lucrări ignorate sau la contextualizarea impactului acestora în social media. Dar, avertizează el, responsabilitatea finală rămâne a oamenilor de știință.
„Trebuie să citim și să analizăm literatura științifică. Cercetătorii trebuie să fie arbitrii finali, nu algoritmii”, a concluzionat acesta.
