用AI查文献，怎样避免得到一份漂亮但失真的清单？ / How Do You Stop an AI Literature Search Becoming a Polished but Distorted List?

Geoffrey Chen

AI时代的判断力 · 第25篇

AI可以迅速给出研究主题、关键词和代表性文献，却可能遗漏相反证据、偏向容易访问的英文资料，或混入不存在的引用。它适合扩大搜索入口，不适合独自决定“这个领域有什么”。

把检索做成漏斗，而不是一次提问

  1. 概念层：让AI列出同义词、旧术语、相关概念和排除词。
  2. 数据库层：把检索式带到专业数据库、图书馆目录或学术搜索系统。
  3. 文献层：核对题名、作者、期刊、年份和DOI。
  4. 证据层：阅读摘要与方法，判断研究是否真的回答你的问题。
  5. 网络层：追踪参考文献与后续引用，寻找支持和反对两条路线。

建立一张来源矩阵

文献 研究对象 方法 主要发现 限制 与你问题的关系
每篇一行 不要只写主题 区分实验、调查、评论 用自己的话 作者承认什么 为何保留或排除

最后检查“缺席者”

问：是否只有一种语言、一类机构、一种方法或同一立场？完整的文献搜索不只是积累支持材料，还要主动寻找会使结论变得更谨慎的研究。

参考资料

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