全球研究格局正处于智能转型深刻变革之中。人工智能、生物技术、量子计算等前沿领域的突破，正以前所未有的速度拓展着科学发现的边界。在这一时代背景下，科研人员与机构取得卓越成就的关键，越来越依赖于三大核心能力的构建：将人工智能深度融入研发全流程的能力、建立开放协同创新模式的能力以及打造可持续科研生态体系的能力。在此过程中，恪守科研诚信、赢得公众信赖并持续推动自我革新，已成为引领下一代科学突破的基石。
作为全球科研群体强有力的支持者，爱思唯尔始终秉持 “忧科研者之忧，解科研者之难” 的初心。爱思唯尔最新发布的 Researcher of the Future 调研报告中，汇集了全球科研人员在研究实践中的真实体验、现实挑战与未来愿景。通过对这些需求深入细微的洞察，爱思唯尔得以更为精准地把握全球科研生态的演变脉搏，持续优化和革新自身服务体系，为全球科研学者提供最佳的科研解决方案，助力他们提振科研信心，维护科研诚信。
近期，爱思唯尔围绕此报告举办了一次线上研讨会，会议由爱思唯尔学术与政府关系副总裁 Sarah Main 女士主持，邀请了来自北京工商大学管理科学与工程系的吕阳教授和来自柏林自由大学的博士生 Charlotte Berrezueta 共同就此次研究报告的核心内容进行了深度探讨和分享。其中 “AI 工具的信任建设” 成为了焦点议题，这不仅揭示了当前科研实践中核心挑战，也指明了 AI 工具未来发展的关键路径。
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https://webinars.elsevier.com/elsevier/building-confidence-in-research-in-the-age-of-ai-72f6c13273f0
AI工具的信任挑战与系统化建设路径
爱思唯尔研究总监 Adrian Mulligan 先生在研讨会开篇进行了报告精华总结。他提到，在人工智能重塑科研的浪潮下，全球范围内已有 58% 的受访科研人员将 AI 工具应用于日常工作，尤其在文献处理方面，如追踪领域动态、撰写文献综述等。而作为亚太地区的重要代表，中国科研人员对 AI 展现出更高的接受度和应用热情，68% 的受访中国科研人员认为 AI 工具为他们提供了更多选择，远高于全球平均的 48%。
然而，AI 工具所带来的效率提升并未自动转化为用户对其信任的建立。调查显示，全球仅 22% 的受访者认为当前 AI 工具值得信赖，23% 认可其开发过程的严谨性。这一显著的 “信任缺口” 背后，是科研群体对构建可信 AI 工具生态的系统性诉求与期待。
01
提升透明度与可解释性
研讨会中两位学者一致认为，当前AI生成内容普遍缺乏来源标注，且存在生成虚假信息的风险，这是阻碍信任建立的核心问题之一。AI在整合信息并输出易于理解的结果时，常伴随细节丢失甚至信息曲解。吕阳教授提到，AI专注于生产通过工具或机器学习而来的内容，但在伦理或逻辑上会存在较为严重的偏差，因此清晰展示信息来源、支持交叉验证至关重要。正如报告中59%的科研人员希望提高AI生成过程的透明度，明确掌握内容出处。打开AI “黑箱” ，使科研人员能够追溯结论的生成路径，是构建信任的第一步。
02
确保数据质量与权威性
可信输入是产生可信输出的前提。AI生成结果的可靠性取决于其训练数据的质量和权威性。研讨会中提到，调研中55%的科研人员强调，AI应基于最新、高质量的同行评审文献进行训练，并建议由人类专家对输出结果进行定期验证。正如吕阳教授所提到的，目前对AI的信任水平仍然较低，科研人员可借助AI进行文献检索，但在内容创作层面，必须保持作者的独立验证能力。唯有以权威科学知识库为支撑的AI工具，才能从源头保障内容的科学性与准确性。
03
加强学术适用性与专业化
吕阳教授分享到，尽管根据此次调研结果，中国科研群体对AI工具使用意愿强烈，但当前通用型AI工具所生成的内容多面向公众，难以满足科研工作者的深度学术需求。科研界需要为学术群体量身定制的专业工具，更精准、高效地支持科研全流程，助力科研之旅。这类工具应深刻理解科研工作流程与学术规范，从而提供符合科研逻辑的专业化支持。
04
构建“人类主导”的负责任使用新范式
构建新的范式需要从使用者素养与制度规范两个层面协同推进。吕阳教授提到，人类目前尚不具备完全掌控机器生成内容的能力，因此不能仅依赖AI进行内容生产，而应理解其背后的技术原理与局限，形成批判性使用意识。科研人员应将AI工具视为完善工具，而非独立的 “内容生成器” 。在研究立意、逻辑推理、结果阐释等核心环节，需要坚守人类专业的主导地位。同时，研究机构应制定明确的使用指南与伦理规范，倡导科研使用者具备对AI生成内容的验证能力，并在成果中明确标AI参与部分，从而在制度层面保障学术严谨性与贡献归属的清晰度。
综上所述，构建值得信赖的AI科研生态，是一项需要工具开发者、科研人员与机构共同推进的系统性工程，也是推动全球科研事业持续发展的关键支撑。
爱思唯尔LeapSpace：
构建可信AI架构，回应科研核心诉求
爱思唯尔LeapSpace应运而生。该平台从解决科研人员的核心诉求出发，基于ScienceDirect AI和Scopus AI的成功实践，深度融合全球广泛的同行评审科学内容与负责任的AI技术，在确保知识来源可信权威的基础上，助力科研人员实现从探索到发现的关键跃升，推动科学研究的持续进步。
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可信内容底座：与依赖未经验证网络数据的通用型AI工具不同，LeapSpace以全球公认、可信赖的科学内容为基础，集成了全球规模领先的研究摘要库，并囊括来自爱思唯尔及其他顶尖学术出版机构的全文文献与书籍资源，从源头保障数据信息的权威与可靠性。
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负责任的技术实现：LeapSpace以人类专业知识为核心，融合 AI 代理、生成式 AI、推理引擎及检索增强等先进技术，全面覆盖文献分析、假设生成到数据探索在内的科研全流程，恪守透明度、可解释性与人工监督准则，确保科研人员可清晰追溯结果的生成路径。
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专业科研赋能：作为专为科研人员量身打造的一体化智能工具，LeapSpace在近期多项AI工具对比实验中展现出了卓越的学术能力。它不仅能遵循严谨的学术规范，提供来源透明、引文完整的高质量内容，更能进行深度的跨学科知识整合与批判性分析，精准助力科研全程，有力支持科研团队精准定位前沿方向、识别关键瓶颈与创新机遇。在此基础上，LeapSpace创新引入“信任卡”标识机制，为每一项生成结果提供详尽的参考信息与透明度说明，有效辅助科研人员开展批判性评估，并对证据的置信程度做出准确判断。
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共同体协同开发：LeapSpace汇聚了全球64个国家、300余所机构的科研人员共同参与平台的开发测试与优化。实践表明，平台可有效地节省科研时间、优化研究设计、挖掘潜在洞察，正在成为日常科研工作中不可或缺的智能好助手。
结语
科学进步的本质始终根植于信任基础之上。在人工智能深刻重塑科研范式的今天，构建可信的AI工具不仅是技术命题，更是对科研诚信的坚定践行，也是助力全球科研学者稳固科研信心、推动学术创新的关键所在。
作为全球科研生态的重要支持者，爱思唯尔始终致力于通过高质量的数据资源、智能化的研究工具与开放协作的学术网络，赋能全球科研人员拓展认知边界、提升科研创新效率。
LeapSpace通过提供可信赖的内容基础、透明可追溯的生成过程、符合学术严谨规范的输出，帮助研究者在AI时代建立稳固的科研自信，让创新之路更加从容。
在智能时代，爱思唯尔始终坚信：唯有以可信的工具为支撑，才能推动科学朝着更为坚实、可靠的方向持续迈进，为人类下一阶段的重大突破奠定坚实基础。
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