AI
Elsevier 的 AI 應用：以信任與誠信推進人類智慧
了解 Elsevier 如何運用負責任的人工智慧，支援可信賴的研究、醫療照護與教育解決方案。
以不同方式運用 AI
探索我們以 AI 驅動的工具、同儕審查內容與負責任的人工智慧方法，旨在加速發現、改善決策，並在科學與健康領域帶來實際影響。
Elsevier 的 AI
我們運用 AI 支援各領域的影響力創造者，涵蓋健康、教育與研發等領域。
研究人員告訴我們，他們對 AI 工具的一大疑慮是隱藏偏見。因此，我們的目標是認證 LeapSpace 的排序方法完全保持出版商中立：不提供優待，也沒有黑箱作業。
Jörg-Rüdiger Sack 教授
加拿大卡爾頓大學電腦科學學院 的 Scopus 內容遴選與諮詢委員會主席 | CSAB 電腦科學學科主席 | 榮譽退休教授
我們的 AI 方法：以受治理規範的證據建構可驗證 AI
透過受治理規範的證據、清楚歸屬與人工監督，建構可信賴的 AI 工作流程。
了解 Elsevier 如何支援研究級 AI 成果
了解「可驗證」對團隊與機構在實務中的意義
探索負責任的 AI 治理與品質評估
傳統研究與 AI 研究：讓 AI 工作流程符合研究級信任要求
了解 AI 輔助研究在哪些方面能加速發現，以及傳統嚴謹性在哪些方面有助於維持結果可靠。
比較速度、規模、發現與可重現性
了解治理必須涵蓋哪些面向，才能建立研究級信任
運用實務範例引導採用決策
在管理風險與治理的同時掌握 AI 價值
清楚掌握 AI 在何處能創造價值，以及何處需要保障措施，為決策提供支援。
在生產力提升與誠信、安全和治理風險之間取得平衡
在推出前辨識應關注的品質保障措施
運用採用檢查清單支援負責任的實施
以證據為基礎的 AI，支援更好的患者結果
Elsevier 的健康領域 AI 方法將臨床需求與可信賴的研究相連結。了解 AI 如何協助臨床醫師與研究人員：
更快找到並審查證據
根據可追溯、可引用的來源做出決策
支援臨床使用中的透明度與問責制
符合負責任的 AI 治理，包括隱私與智慧財產權保護
了解 AI 如何在醫療照護中補充專家判斷，同時維護學術紀錄的可靠性。
以負責任的採用方式，守護學習與學術研究中的信任
Elsevier 協助機構以強化發現、教學與研究誠信的方式運用 AI。探索 AI 如何應用於：
可信賴內容與證據可追溯性
可驗證成果所需的歸屬與透明度
領域專業知識與人工監督
支援隱私、智慧財產權保護與中立性的治理
AI 素養與領導力的實務指引
了解可信賴內容對研究級 AI 意味著什麼，以及學術社群如何負責任地採用 AI。
在研究與醫療照護領域建構更安全、更透明的 AI
負責任的 AI 是 Elsevier 協助團隊更有信心部署 AI 的方式，其基礎包括可信賴證據、隱私與智慧財產權保護、中立性、透明度與問責制。探索我們的負責任 AI 方法，包括指引 AI 開發、評估與治理的原則和政策。
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