AI Transparency in Academic Search Systems: An Initial Exploration

随着AI增强的学术搜索系统在研究人员中越来越受欢迎，调查它们的AI透明度对于确保对搜索结果的信任以及学术工作的可靠性和完整性至关重要。本研究采用定性内容分析方法，对通过大学图书馆指南确定的10个AI增强学术搜索系统的网站进行了检查。这些系统的透明度评估因系统而异：五个系统提供了有关其机制的详细信息，三个提供了部分信息，而两个则提供了很少或没有信息。这些发现表明，学术界正在推荐和使用具有不透明功能的工具，引发了有关研究完整性的担忧，包括再现性和研究人员责任等问题。

研究人工智能增强的学术搜索系统的透明度，以确保信任和可靠性

使用定性内容分析方法，对10个通过大学图书馆指南识别出的AI增强学术搜索系统的网站进行评估，发现这些系统的透明度各不相同，其中5个提供详细信息，3个提供部分信息，2个提供很少或没有信息。这些发现表明，学术界正在推荐和使用具有不透明功能的工具，引发了有关研究诚信的担忧，包括再现性和研究者责任等问题。

该研究使用了定性内容分析方法，评估了10个AI增强的学术搜索系统的透明度，发现这些系统的透明度各不相同。这些发现引起了对研究诚信的担忧，包括再现性和研究者责任等问题。

最近的相关研究主要集中在人工智能透明度和学术搜索系统的可靠性方面，如“人工智能透明度：从黑盒到可解释性”和“学术搜索系统的可靠性：一个系统性综述”。