AI 的益处与风险

AI 能为您提供哪些帮助：为重要工作留出更多时间

如果 AI 在设计和治理中注重验证，就能支持科研和临床工作流。它可以：

• 节省时间—更快地进行发现、筛选和早期综合

• 综合信息—将相关证据整合为更便于审核的视图

• 扩展发现范围—更快探索更大的语料库和更广泛的主题领域

• 支持决策—当输出可归因且可追溯到来源时，强化证据审查

• 通过治理提升成效—在证据变化时支持持续评估和更新

风险来自何处：问题可能在哪里出现

AI 输出可以具有说服力并带来实用价值，但其可靠性取决于证据基础以及工作流周围的治理。

常见风险点包括：

• 过度依赖看似自信的答案—流畅的输出可能掩盖覆盖范围缺口或缺失的上下文

• 检索不完整或存在偏差—系统呈现的内容可能取决于受治理的访问权限和内容选择

• 可追溯性弱—如果缺少明确归因和来源可见性，验证会变得困难

• 隐私、IP 和中立性问题—控制不足可能造成合规和信任问题

• 质量和安全性风险—准确性和完整性需要持续评估，而不是一次性测试

Elsevier 有何不同

Elsevier 通过将 AI 建立在可信证据基础和负责任治理之上，帮助机构实现 AI 价值。

Elsevier 致力于使 AI 输出以证据为基础、透明且可治理，以便用户验证结果，并让专家保持责任主导。

关键能力包括：

• 可信的科学、医学和健康内容—经过精选的知识，反映学术和临床记录

• 归因和可引用来源—使答案可归因，便于用户追溯至原始出版物

• 人在回路中的专业知识—支持专家审查和判断，用于解读与决策

• 负责任的 AI 治理—以隐私、IP 保护、中立性考量和问责机制支持安全且受治理的使用

成本和投资回报率（ROI）考量

AI 的价值不只是获得工具访问权限。机构通常需要考虑：

• 采用与入门培训，包括 AI 素养和工作流变革

• 治理设置，包括隐私、IP、归因和可审核性需求

• 集成工作，例如调整内容访问权限和用户角色

• 验证和评估，包括领域审核步骤和成功指标

• 持续监测，以便持续评估性能和风险

应关注的质量保障措施

当保障措施被纳入工作流设计时，益处才能真正体现。评估 AI 解决方案时，应关注能够支持以下方面的能力：

• 输出内置归因和引用—将答案与原始出版物相连接，以便用户验证证据并从源头继续研究

• 可追溯至受治理的证据—以持续更新的精选科学和医学知识为基础生成回答

• 对来源和局限性的透明度—更容易了解使用了哪些信息，以及哪些方面的可信度可能存在差异

• 人工监督支持—让专家持续参与解读与决策的审查环节

• 对质量和风险的持续评估—随时间持续评估准确性、完整性和潜在风险

• 隐私、IP 保护和中立性—支持负责任的数据处理，并落实治理预期，以降低合规和诚信风险