AIが文献調査を助けてくれる時代になったのです。
昨日、私にとっての文献調査のハードルについて、具体的には「どの文献を読むべきかを決めること」と「読んだ内容を、後で活用できるようにうまくまとめること」にハードルがあるのではないか、と書いた。
そのうちの前者について、最近話題のAIを使って少しマシになりそうな感覚を得ているので、せっかくなので勉強記録としてシェアしたいと思う。
1つは「perplexity」という文章生成AIだ。
ユーザーが知りたいことについて質問を投げかけると、それに対する回答を体系立てて生成してくれるだけでなく、その生成された文章の根拠として引用したサイト記事のURLも含めて同時に表示してくれる。
ChatGPTなどのチャット形式の文章生成AIは、ユーザーの質問に対して何らかのテキストで回答をしてくれるが、その根拠が不透明になりがちであるという課題がある。
しかし、perplexityではその点をいくらか解消してくれている。知りたい内容の信頼性が求められる場合には元の記事を実際に自分で読み直したり、その記事の出所が信頼できるものかどうかを自ら判断すれば、一定の信頼性を確保した上で生成されたテキスト情報を活用することができる。
これはおそらく、従来のGoogle検索に対して、ChatGPT以上の上位互換になるだろう。
そしてもう1つは「Consensus」という論文検索AIだ。
ユーザーが知りたい情報が掲載されている学術論文の候補をズラッと表示してくれる優れものだ。こちらはChatGPTと連携するアプリでもあるが、単独のブラウザもあるようだ。
従来のGoogle Scholar検索などでは主に、目的の文献に関するキーワードを打ち込むことで検索をかけていくのに対して、Consensusのすごいところは、「こういう情報を知りたい」とか、「こういうデータが記載されている論文を探してほしい」などのように、論文の具体的な中身を指定して検索することができるところだ。読むべき優先度の高い論文の候補を出してくれるだけでも、かなり負担が軽減される。
こちらは、回答となる情報をテキストで教えてくれるChatGPTとは異なり、掲載されている論文のみを表示するので、本当に自分が知りたい情報を獲得するためには提示された論文の中身を読む必要があるが、研究論文の原文を読むのは研究者としては当たり前であり、調査結果の信頼性を担保するためには必要不可欠なことなので、全く問題ないだろう。
これらのAIを適切に使い分けたり、うまく活用していけば、私にとっての文献調査のハードルをいくらか下げることができると思った。
これまでも文献調査へのハードルをなるべく下げるために、いろいろと試行錯誤してきたところはあるが、今回のAIの登場はかなり大きな武器を手に入れた感覚がある。
少しは文献調査に対して前向きになれそうな気がしている。
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