网络研讨会摘要：生成式人工智能如何改变信息发现

2024年5月10日

更新于：2024年5月12日

本次网络研讨会由 Wiley 培训团队主办，聚焦生成式人工智能对信息发现的变革性影响，尤其是在学术研究与出版领域。主讲人为 Wiley Partner Solutions 智能服务组总监朱虹博士（Dr. Hong Zhu）。本场研讨旨在阐明人工智能技术，特别是生成式人工智能，正在如何重塑研究人员与数字内容互动并加以利用的方式。

研讨会以 Wiley 培训团队成员的致辞和介绍开场。该成员概述了会议安排以及参会者可获取的资源，包括会后提供的录像和可供参考下载的幻灯片。

朱博士的报告分为若干部分，分别探讨人工智能融入研究与出版领域的不同方面：

朱博士介绍了学术研究中数字化转型的概念，强调人工智能、大数据与云技术的融合。他概述了人工智能在提升研究资料可发现性与可获取性方面的作用，从而使研究人员能够从内容中获得更多价值。

讨论的很大一部分集中于生成式人工智能在信息发现中的作用。朱博士解释了 GPT 和 BERT 等人工智能模型如何被用于生成研究内容并改进信息检索流程。他重点介绍了人工智能在研究阶段的若干应用，从确定研究方向到辅助出版流程。

朱博士分享了人工智能在真实场景中的应用案例，例如化学领域的实体挖掘，以及帮助识别 COVID-19 潜在治疗方案的人工智能驱动知识图谱的开发。展望未来，他对人工智能在研究中的前景作出推测，认为研究将转向更加集成化、智能化的系统，这类系统有可能以更具动态性的、人工智能驱动的交互方式取代传统检索方法。

在整个会议过程中，主办方通过投票与听众互动，以了解他们在学术工作中使用人工智能工具的偏好和经验。结果显示，与对话式人工智能工具相比，参会者明显更偏好传统检索方法，这表明该领域仍有待进一步发展并需加强用户教育。

朱博士最后探讨了生成式人工智能在研究中的伦理与实践意义。随后的问答环节回应了关于人工智能促进或阻碍原创性研究的具体关切。朱博士强调，人工智能应作为增强人类工作的工具，而非取代人类工作。

从学术角度看，本次研讨会有效展示了人工智能在学术研究与出版中的现有能力和未来潜力，同时强调研究人员需要持续学习和适应，才能充分利用人工智能技术。讨论表明，越来越有必要在人工智能带来的自动化与效率收益，与伦理、偏见和数据安全等关键考量之间取得平衡。

总之，本次研讨会就生成式人工智能在变革学术研究与出版中的作用提供了全面的见解，帮助听众细致理解人工智能技术带来的挑战与机遇，为学术界的进一步讨论与探索奠定了基础。