Ahead of Print in BFP: AI in Literature Search: Potential and Limits – Anton Walder explores AI's indirect support role in literature searches, highlighting why Large Language Models alone can't fully replace human expertise. Valuable read for researchers and libraries! #ArtificialIntelligence #LiteratureSearch #ResearchStrategy #InformationLiteracy #AICompetence
https://doi.org/10.1515/bfp-2024-0063
Künstliche Intelligenz in der Literaturrecherche
Zusammenfassung Künstliche Intelligenz sieht Muster, die dem Menschen verborgen bleiben, und die Beschäftigung damit fasziniert ihn. Der Artikel untersucht, in welchem Maß diese Mustererkennung auf die Literatursuche umgesetzt werden kann. Für ein allgemeines Verständnis wird der Fokus auf die technisch-mathematischen Grundlagen gelegt, aus denen sich wichtige Überlegungen für die Recherche ableiten lassen. Es wird gezeigt, dass sich Large Language Models für eine direkte Literatursuche nicht eignen, diese aber indirekt unterstützen können. Auf Grundlage eines veröffentlichten systematischen Reviews wird versucht, einen Vergleich zwischen KI-basierter Suche und menschlich optimierter Suchanfrage herauszuarbeiten. Dabei zeigt sich, dass der Einsatz Künstlicher Intelligenz wenig zweckmäßig ist, um hierüber allein eine erschöpfende Literaturrecherche durchzuführen. KI kann jedoch produktiv eingesetzt werden zur Unterstützung des eigentlichen Rechercheprozesses. Gleichwohl gibt es limitierende Faktoren, bei deren Vermittlung den Bibliotheken eine wichtige Rolle zukommt.
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Jens Mittelbach
Open Data Manchester CIC
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Matthias C. Rillig
Jenntrix BSc MHPol
Dr. Hilary Murray