可以评估的透明度

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LeapSpace在科研工作流程中产生的AI输出可接受检视、能够被追溯并提供相关解释,以提升内容的透明度。
引文附有链接,可直接通过产生的内容去回溯所引用的原始资料
回答的步骤清晰可见,让内容生成过程一目了然
创新的“信任卡”功能会解释引用原因,并突出显示矛盾点
这些功能有助于科研人员及机构对信息进行核实,了解结果的生成过程,避免依赖那些模糊不清的系统。
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LeapSpace™ 坚持负责任的AI原则,以透明度、人工监督和备受信赖的内容为基础。

LeapSpace旨在为科研环境提供负责任的AI应用,兼顾机构治理要求与学术自主性。LeapSpace在获取内容、应用AI方法及支持组织监督方面,时刻以安全、透明度和信任为基本原则。

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LeapSpace在科研工作流程中产生的AI输出可接受检视、能够被追溯并提供相关解释,以提升内容的透明度。
引文附有链接,可直接通过产生的内容去回溯所引用的原始资料
回答的步骤清晰可见,让内容生成过程一目了然
创新的“信任卡”功能会解释引用原因,并突出显示矛盾点
这些功能有助于科研人员及机构对信息进行核实,了解结果的生成过程,避免依赖那些模糊不清的系统。
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LeapSpace使用的资料完全来源于备受信赖的科研和学术机构。内容的基本来源包括:
Scopus收录的经同行评审的期刊内容
学术著作及参考文献
来自于权威机构并经筛选的资助数据
持续添加新内容,并在日常管理过程中注意删除那些已撤回的论文。这有助于确保科研人员以及机构所使用的数据经过负责任的筛选,确保其时效性和可靠性。

LeapSpace在多方面融入人工专业判断,包括:
内容的管理与遴选
模型评估及质量保证
持续的验证及治理
LeapSpace旨在赋能而非取代人工科研判断,支持在整个科研工作流程中负责任地使用AI。

LeapSpace从设计上确保出版商中立:
结果以相关性为主要排序依据,同时对近期发布内容进行适度加权
出版商归属及学科领域不会影响排序结果
独立的咨询委员会持续保障中立性及透明度
确保机构在采用AI辅助科研工具时,不会引入任何偏向性或隐性偏见。
科研人员反馈说,对于AI工具,他们最大的担心是隐性的偏见。因此,我们需要郑重表示,LeapSpace的排序方法对所有出版商完全中立,不设任何优待机制,不存在“黑箱”操作。
Professor Jörg-Rüdiger Sack
Canada’s Carleton University’s School of Computer Science 的 LeapSpace咨询委员会主席|Scopus内容遴选与咨询委员会主席|加拿大卡尔顿大学计算机科学学院荣休教授
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LeapSpace遵循爱思唯尔完善的知识与网络安全框架,符合ISO 27001风险管理原则。LeapSpace以企业级安全架构和负责任的AI方法构建,全面保护用户与机构的利益。
该系统在设计上支持机构在以下方面的要求:
数据安全
隐私保护(符合我们的《隐私原则》)
治理、合规与风险审查
这使得LeapSpace能够按照现有的 IT、安全与采购标准进行评估。同时,它支持负责任的AI使用与隐私保护,既保障个人的科研成果,也保护组织数据。
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