被Nature点名的四款AI文献综述工具，为综述撰写提供更丰富的专业选择
原创 七哥 EssayBot 2025年07月29日 20:26 湖南
<mp-common-profile class="js_uneditable custom_select_card mp_profile_iframe mp_common_widget js_wx_tap_highlight" data-pluginname="mpprofile" data-nickname="EssayBot" data-alias="EssayBot" data-headimg="http://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/QL6icNvcuxo0YFfop8CvtqXBMudzZmZyQ0AEpIUl4xsRjiatrOUKibhvibJdmZ1cwTOSNwh33Ct63icW6Qzov2kt9oA/300?wx_fmt=png&wxfrom=19" data-signature="感谢关注Essaybot AI，Ai论文写作，使用ChatAI辅助学术论文写作，包括构思、草稿撰写、文献整合、检测和编辑等方面。智能AI让学术更智能" data-id="MzkxMDYzMTk5OA==" data-service_type="1" data-verify_status="2" data-origin_num="118" data-is_biz_ban="0" data-isban="0" data-biz_account_status="0" data-index="0">
今天想和大家分享一篇由 HelenPearson 撰写的新闻特写文章，标题为《Can AI review the scientific literature — and figure out what it all means?》，发表于 2024年 11月 13 日于《Nature》。这篇文章聚焦于大规模语言模型（LLM）和其他 AI 工具在学术文献综述中的应用潜力与挑战。
七哥会先带大家简单了解计算机辅助综述的发展背景，再具体介绍四款具有代表性的 AI 工具，看看它们是如何在学术文献综述中发挥作用的；最后，再探讨AI在撰写综述时所面临的挑战，思考技术应用背后的难点与局限。
一、计算机辅助综述背景
在大型语言模型（LLMs）出现之前，研究者就已经用机器学习之类的算法来辅助查找和分析科研文献了。后来随着ChatGPT 这样的生成式 AI 兴起，科研界就想把大语言模型和其他软件结合起来，让写文献综述更高效。但专家觉得直接让大语言模型写综述不太靠谱，因为它的训练数据来源不清楚，可能混进非学术内容，而且生成的结果还经常出现 “幻觉”问题。所以，开发者们想出了 “检索增强生成” 的办法：先向大模型上传人工筛选好的文献，再让大模型从这些文献中提取观点并进行撰写。
像 Consensus、Elicit 这些专业的 AI 科研搜索引擎，就是基于这个思路做的。它们连接了 Semantic Scholar、PubMed 等学术数据库，只要设置好筛选条件，就能自动检索并总结文献内容。虽然这些工具不能完全代替人工，但能大大提高综述效率，帮研究者把很多重复性的工作分担出去。
二、四款AI工具
为了让大家更直观地了解这些基于 “检索增强生成” 技术的专业 AI 科研搜索引擎如何助力科研文献综述，接下来我们就具体聚焦于Consensus、Elicit、Scite 和 Research Kick 这四款工具，看看它们各自在文献检索与总结方面有着怎样的特点和优势。
1、Consensus
Consensus 将传统学术搜索的严谨性与人工智能的优势相融合，能够根据用户输入的关键词或通过对话式提问来响应用户需求。它输出的回答以同行评审论文为依据，强调 “基于证据” 的原则，并引用真实的文献来源；输出内容则以 “是否存在共识” 为核心导向。
2、Elicit
定位：文献综述辅助工具
Elicit设计的初衷是帮助分析研究论文，可以从 SemanticScholar 语料库中筛选超过 1.25 亿篇学术论文。核心功能有三点：
1）根据研究问题自动检索文献并生成对比表格；
2）提取论文的不同部分内容，如方法、结论、变量等；
3）支持限定关键词、文献筛选、提取特定字段，如样本量、实验设计等；
3、Scite
定位：引用追踪与证据强度分析工具
它是以“Smart Citations”为核心的 AI 平台，帮助研究者发现、评估和追踪文献引用的上下文与证据类型。可以显示一篇论文被引用时是“支持”、“反对”还是“仅提及”；
4、Research Kick
定位：多功能 AI 工具集
<p class="p_text_indent_2 wp_editor_art_paste_p" style="font-size:20px;font-family:微软雅黑, "microsoft yahei";line-height:1.75em;">由 Mushtaq Bilal 设计，集成了 Semantic Scholar、Google Scholar、Scite 和 PubMed 等学术数据库，能帮助用户识别研究空白、构建研究问题等。
以上这四款专业综述工具，在我的高级学术平台都已集成，平台内还配备了许多文献综述GPTs学术应用，它们同样依托 “检索增强生成” 技术，接入了权威学术数据库，输入提示词，就能自动提炼核心观点、整合综述内容。
三、AI写综述的局限与挑战
大家不难发现，像Elicit、Consensus 这类工具，只需输入关键词，就能迅速生成数十篇论文的摘要和核心观点。但实际上，AI模型的知识范围，是由它的训练数据所决定的，对于那些于付费数据库中的文献，AI往往无法有效检索，这就让它生成的综述内容常常带有片面性和不完整性。
多数时候，AI只是从摘要中提取关键词，再做类似归纳的工作，如果没有上传论文全文，它甚至可能无法弄清楚研究方法和样本数据的具体情况。Clark 团队 2023 年开展的系统性研究也表明：这些人工智能工具仅能在 “阅读与评估” 阶段提供有限帮助，而在检索策略制定、纳入与排除标准设定、数据整合等更复杂的环节，几乎发挥不了作用。
Nature新闻也曾提到，一份规范、高质的系统性综述，往往需要研究者投入数月甚至数年的时间。从数百上千篇初筛文献中逐一筛选、确定保留篇目，再提取数据、评估偏倚、开展元分析、进行反复交叉验证……
所以我们必须清楚，AI并非不能用，但它仅仅只是一个初稿工具，它能节省时间，却不能代替研究者思考。
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