可被評估的透明度
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LeapSpace 透過讓 AI 輔助產出在研究流程中可檢視、可追溯且可解釋，以支持透明性。
連結式引用將輸出結果直接對應到其底層來源資料
可視化的回答步驟顯示輸出是如何產生的
創新的信任卡說明為何引用特定來源，並標示其中的矛盾之處
這些功能可協助研究人員與機構驗證資訊並理解結果的生成過程，而不必依賴不透明的系統。
LeapSpace 如何支持信任與安全
LeapSpace™ 採用負責任的 AI 方針，以透明度、監督機制與可信內容為基礎。 立即洽詢
確保機構信任與資訊安全，同時保有研究人員的自主權
LeapSpace 旨在支援研究環境導入負責任的 AI，在機構治理與研究人員主導的學術探索之間取得完美平衡。無論是內容素材的獲取、AI 技術的應用，還是對跨組織監督機制的支援，信任、透明度與安全性皆深植於 LeapSpace 的每一個環節之中。
可信賴的內容基礎
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LeapSpace 僅取用來自可信的科學與機構來源的內容。其內容基礎包括：
收錄於 Scopus 的同儕審查期刊內容
學術專書與參考工具書
來自公認機構來源、經整理的研究經費資料
新內容會持續加入，而被撤回的文章則會依照持續進行的治理流程排除在外。這有助於確保研究人員與機構所使用的資訊是最新、可靠，且經過負責任整理與篩選的內容。
全流程的人為監督
人類專業知識貫穿於 LeapSpace 的各個環節，包括：
內容的策展與篩選
模型評估與品質保證
持續性的驗證與治理
LeapSpace 的設計宗旨是強化而非取代人類在研究中的判斷，並在整體研究流程中支持負責任的使用。
出版商中立性
LeapSpace 在設計上即遵循出版商中立性原則：
搜尋結果依相關性排序，並對較新的內容給予小幅加權
出版商的所有權或學科領域不會影響排序結果
由獨立顧問委員會提供監督，以維持持續的中立性與透明度
這確保各機構在採用 AI 輔助研究工具時，不會因偏袒特定出版方或隱藏性偏差而影響研究結果。
研究人員告訴我們，他們對 AI 工具最大的擔憂之一就是隱性偏見 (Hidden Bias)。這就是為什麼我們的目標是認證 LeapSpace 的排名方法論完全符合出版商中立原則——絕無差別待遇，亦無黑箱作業。
Jörg-Rüdiger Sack 教授、主席
加拿大卡爾頓大學 的 CSAB 主席暨學科主席——電腦科學
為組織提供安全保障，為個人守護隱私。
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LeapSpace 遵循 Elsevier 嚴謹的知識管理與資安框架，並與 ISO 27001 風險管理原則保持一致。系統以企業級安全標準與負責任的 AI 方法建構，確保同時保護使用者與機構。
資料安全
隱私保護，符合 Elsevier 的隱私原則
治理、法規遵循與風險審查
這使得 LeapSpace 能夠依照既有的 IT、安全與採購標準進行評估，並支持負責任的 AI 使用與隱私保護，同時保障個別研究人員的工作成果與組織資料安全。
立即了解 LeapSpace——專為研究打造的 AI 輔助平台
