值得信赖的科研摘要
我们由生成式 AI 驱动的试点搜索模型可帮助您查找科研论文，并在数秒内将数十年的研究成果提炼成清晰易懂的摘要。
值得一提的是，我们的先进工程限制了产生“幻觉”（即人工智能生成的虚假信息）的风险，并且利用了世界上最大的科学文献数据库中收录的值得信赖且经过验证的知识。
Scopus AI：改变您看待知识的方式
Elsevier 的全新生成式 AI 能够为您提供简洁、可靠且基于人工智能的查询摘要。
无论您是想快速掌握新领域的知识，还是想找到跨学科的合作伙伴来将自己的科研推向新的高度，Scopus AI 都能助您一臂之力。
Scopus AI 的工作原理
1. 输入您的自然语言查询开始搜索 2. 查看为您生成的结果摘要，包括提高透明度和信任度的 Scopus 参考资料 3. 深入进行相关查询并发现新视角 4. 即将推出： 通过图谱查看关键词之间的联系
构建具有独特功能的新知识，鼓励更深入探究
除了扩展摘要之外，Scopus AI 还会提出“深入”的问题，选择其中一个问题会引发新的问题，帮助您深入研究并拓宽理解。
有兴趣听取该领域最具影响力的声音吗？基础论文选项列出了涉及任何主题的最具影响力的 Scopus 论文，引导您了解一门学科的基础知识。
借助概念图，开启全新且意想不到的探索之旅
Scopus AI 还使用文摘中的关键词为每次查询生成概念图。正如这段短视频所解释的那样，概念图提供了主题空间的全面鸟瞰图，帮助您更完整地了解您的主题及其与其他科研领域的关系，甚至是那些超出您不熟悉的领域。
通过发现合作者和导师的选项支持协作
主题专家功能利用 Scopus 中 1960 多万综合作者个人资料，查找与您的查询相关的顶尖科研人员，并生成他们的工作和贡献摘要。
鉴于透明度是我们重要的 GenAI 开发原则之一，我们会说明选择每位人员的理由。
“Scopus AI 界面直观易用，与传统搜索相比，使科研人员能够在更灵活的搜索会话中获得问题的概述，并确定作者和方法。它是一个有价值的工具，可用于文献综述、构建理论框架和验证变量之间关系，还有众多其他的实际上难以界定的应用。”
EA
Elisenda Aguilera
Pompeu Fabra University in Spain 的 Researcher
Scopus AI 的不同之处
在科研和教育中使用生成式人工智能会带来安性全、准确性和道德方面的关键问题(在新的选项卡/窗口中打开)，必须得到深思熟虑的指导，如联合国教科文组织 2023 年发布的这份报告(在新的选项卡/窗口中打开)。Scopus AI 的构建和维护旨在提供高等教育和科研组织所需洞察的透明度、安全性、准确性和相关性。
负责任地开发
十多年来，Elsevier 一直在我们的产品中负责任地使用人工智能和机器学习技术，并结合我们无与伦比的同行评审内容、广泛的数据集和复杂的分析。Scopus AI 的开发遵循Elsevier 的五大负责任人工智能原则。与其他工具的不同之处在于：
显示对摘要中使用的文档文摘的清晰且可验证的参考
有法律和技术保护，确保没有数据交换或使用 Elsevier 数据来培训 OpenAI 的公共模型
遵守欧洲《通用数据保护条例》(GDPR)，保证用户隐私并避免不必要的数据保留
具有明确范围和说明的技术
The technology that underpins Scopus AI is maintained for:
Transparency: We require Scopus AI to ground all its claims on the curated Scopus database and provide references for everything
Quality: Scopus AI undergoes intermittent evaluations using our quality framework to ensure that the outputs meet our rigorous standards for quality, relevancy & coherency.
Reliability: The prompts that lie behind Scopus AI help to reduce outputs that are factually inaccurate or unreliable.
Although it's currently impossible to entirely eliminate inaccurate responses, these steps greatly reduce the risk of them appearing, and we continue to work on developments to limit that risk.
开发和测试以支持学术界的特定用例
自设计阶段以来，科研界一直在贡献想法和反馈，全球数千名科研人员参与了严格的 Scopus AI 先前版本测试。我们参与的用户社区继续影响 Scopus AI 的发展，许多用户驱动的改善正在推进中。通过听取用户反馈，我们知道已经开发出了一种满足学术界需求和用例的工具。
了解 Scopus AI 如何能为您的机构提供帮助
与 Elsevier 的代表讨论您的科研需求。
常见问题
在本页面上，我们介绍了一些社区最常见的问题。
Scopus AI 常见问题解答 (FAQ)
Scopus AI 是集成在 Scopus 网站上的一款生成式人工智能增强型科研工具，可帮助不同学科的初级学者和科研人员浏览和理解学术内容。该工具可帮助用户理解不熟悉的学术领域、促进探索并提供基于 Scopus 作品和文摘的摘要视图，很快还将提供基于相关关键词的可视化图谱显示，帮助用户获得更宽广的视角。
Scopus AI 测试目前使用最新的大型语言模型 (LLM) 和其他技术，同时结合 Elsevier 自身的技术
在本次试点初期，我们使用了 2018 年至今的所有 Scopus 内容类型（元数据和文摘；但不包括全文文章）
我们使用的是私有 LLM，即没有通过数据交换或使用我们的数据来训练公共模型——这一重要特性的实施为数据出版商和作者提供了隐私保障，让他们彻底放心
在将生成式 AI 嵌入 Scopus 的过程中，我们将遵循“负责任的人工智能原则”和“隐私原则”，与我们的社区合作确保我们的解决方案能够帮助他们实现目标。
我们使用私有 LLM。也就是说，我们没有通过数据交换或使用我们的数据来训练公共模型。这是我们实施的一项重要特性，可为数据出版商和作者提供隐私保障，让他们彻底放心。
Scopus AI 在对您的查询生成回复时，会使用自 2013 年以来发布的以下内容类型的元数据和文摘（会议评审、勘误表和撤回项目除外）：
文章
书籍
书籍章节
评审
简短调查
数据论文
我们选择 2013 年作为开始年份，以确保您收到的回复是基于最近的内容。对于该工具提供的基础论文列表，Scopus AI 会挖掘整个 Scopus 语料库，为您提供关于所选主题的有影响力文章的全面列表。
关于生成式人工智能的注意事项
虽然 Scopus AI 努力将其摘要和生成式人工智能特性建立在可信的 Scopus 内容基础上，但偶尔可能会出现差异。Scopus AI 可能会生成被视为不正确、误导、偏见甚至冒犯的结果。Scopus AI 并非旨在提供法律、财务或医疗建议。用户不应单方面依赖 Scopus AI 提供的信息而不进行独立研究。如果您想在工作中使用 Scopus AI 生成的内容，请咨询您的机构或查询工作场所指南。请勿将个人、机密或敏感信息输入 Scopus AI。
“Something that gives me a lot of confidence in this tool is that the results are referenced, and it’s easy to check the references.”
Want to read more about Bruno's experience navigating scientific literature with Scopus AI?
BA
Bruno Augusto
PhD student at University of Aveiro, Portugal
最新新闻和洞察
了解更多关于 Scopus AI 的信息，以及推动最近发表的这些文章的技术。
精选文章和资源
文章：Breaking academic barriers: language models and the future of search（打破学术壁垒：语言模型与搜索的未来）（在新选项卡/窗口中打开）(在新的选项卡/窗口中打开)，作者 Adrian Raudaschl，《泰晤士高等教育》，2023 年 10 月
文章：Responsible AI and the many dimensions of artificial intelligence（负责任的人工智能和人工智能的多个维度），作者 Max Voegler 博士，Elsevier Connect，2023 年 5 月
报告：Apprehension of Generative AI in Higher Education Overstated（对高等教育中生成式人工智能的理解被夸大了）（在新选项卡/窗口中打开）(在新的选项卡/窗口中打开)，Cengage Survey Finds，Cengage Group，2023 年 8 月
“…大型语言规模的真正价值不在于它们发现信息的能力，而在于它们以帮助我们理解其重要性的方式重新构建信息的能力。”
AR
Adrian Raudaschl
Elsevier Senior Product Manager
网络研讨会
参加我们即将举行的 Scopus AI 系列网络研讨会，或观看以往会议的录音。
即将举行的网络研讨会： Scopus AI：导航负责任的人工智能时代的基本实践
The upcoming Choice (by ACRL(在新的选项卡/窗口中打开)) webinar will focus on how Scopus AI empowers interdisciplinary collaboration, demystifies emerging fields, helps identify research partners, and uncovers promising areas for exploration. Gain practical insights into transparency, reliability, accuracy, and relevance of results.
On-demand webinar: How curated, enriched & connected data enhance research insights
Explore how Scopus data can be used to inform a generative AI solution to support researchers. Topics include content selection, bias minimization, content integrity, quality and accuracy assurance, and Scopus content used to train AI.
Watch the recording(在新的选项卡/窗口中打开)
On-demand webinar: Navigating essential practices in responsible Gen AI
Learn how we addressed ethical implications, quality control, and fairness concerns during the development of Scopus AI.
Watch the recording(在新的选项卡/窗口中打开)
On-demand webinar: An in-depth exploration of Scopus AI
Discover how researchers can effectively use Scopus AI throughout the research journey and learn practical ways to leverage our Gen AI-informed results for an accelerated search process.
了解 Scopus 和 Scopus AI 如何帮助您的组织实现其目标。
