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似乎打击假信息还不够让人担心，科学家们越来越担心如何更好地应对合法冠状病毒研究的真正浪潮。现象，被世界卫生组织（World Health Organization）称为“信息技术”，使得研究人员很难完全消化快速发展的发现，一些正在进行的研究甚至在通过同行评议之前就已经过时了。

过去几个月里，研究人员迫切需要发表可能对临床医生有帮助的结果，这一点尤为突出，但整理和获取不断增长的科学文献的难度并不是什么新鲜事。现在需要新技术，从集中式数据库到AI/ML技术，帮助科学家及时了解新研究的发现并将其纳入正在进行的工作中。

In期刊模式中的一篇评论文章，卡内基梅隆大学的Ganesh Mani是该校软件研究所的投资者、技术企业家和兼职教员，以及Allen Institute for AI的博士后研究员Tom Hope他们在文章中写道：“鉴于研究数量的不断增加，单靠人类很难跟上时代的步伐。”他们特别指出了冠状病毒的研究热潮。大流行期间的科学反应就是这个日益严重的问题的一个范例。到8月中旬，超过8000份与这种新型冠状病毒有关的科学论文的预印本已经发布在在线医学、生物学和化学档案中。更多的论文涉及相关研究，如隔离引起的抑郁。在病毒学领域，进行同行评议和发表新文章的平均时间从117天下降到60天。

现在似乎越来越有吸引力，也许有必要将人类的专业知识与人工智能结合起来，以跟上研究的爆炸式发展。信息的过剩不仅导致无法消化所有信息的挑战，而且还会区分有用和可疑的信息和结果。人工智能可以帮助评估研究并对其进行适当的分类。

“我们将与疫苗进行同样的对话，”马尼预测道我们会有很多争论。”

当然，光靠技术不能提供完整的解决方案。Mani和Hope还提出了新的政策，比如在积极的发现之外强调负面的结果，这对临床医生来说很重要，并阻止其他科学家走同样的盲区，这可能限制了冗余研究。文章中提出的其他想法包括确定高质量的评论员，并将论文与相关论文、撤回网站或法律裁决联系起来。

人工智能可能是关键，但也可能需要在论文写作过程中迈出关键的新一步。人工智能在人类语言方面仍然存在问题，作者建议，研究人员可能有必要编写两个版本的研究论文，一个用于人，一个用于机器。

“建立这样的基础设施将有助于社会应对下一个战略惊喜或重大挑战，这很可能是同样的，如果不是更多的知识他们总结道：

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人们对人工智能的看法很糟糕，麻省理工学院的一项研究询问他们是否可以得到帮助？也许需要一位评论家

2023-03-22 10:04:20