新聞速讀｜Google Scholar Labs 推出 AI 搜尋，翻轉學術研究資料探索

InfoAI 編輯部

AI 技術正在重塑學術搜尋的本質，讓知識探索更貼近研究者的實際需求。

01｜理解事件

Google 推出 Google Scholar Labs 的 AI 搜尋實驗功能，率先於美國市場開放給登入用戶試用，支援英文語言。這項功能讓使用者能以自然語言輸入研究問題，AI 即可自動整理出相關學術論文的重點摘要與推薦延伸閱讀，大幅提升學術研究的搜尋效率。AI 搜尋基於 Google Gemini 模型設計，能理解複雜問題、解析論文內容，以貼近人類語言的方式，重組學術知識架構。

目前，AI 搜尋僅限於已開放授權的學術出版內容，且屬於早期實驗階段。Google Scholar 團隊強調，這項創新是為解決論文量暴增與跨領域研究的挑戰，協助學者節省篩選資料的時間，將心力集中在高層次分析。Google 也表示會根據用戶回饋，逐步優化與擴展服務範圍。

值得注意的是，Google Scholar Labs 的 AI 搜尋並非取代傳統檢索，而是輔助研究者以更直覺方式掌握資料全貌，每則摘要均附上完整來源鏈結，維持學術引用的透明度。

02｜解讀新聞

這次 Google Scholar 結合 AI 技術，帶動學術搜尋從「關鍵字比對」進化到「語意理解」。傳統學術搜尋往往因關鍵字受限，容易遺漏跨領域、跨學科的重要資訊。AI 搜尋能理解複雜問題並串連不同領域文獻，協助研究人員快速從大量資料中萃取重點，對多學科合作的學術趨勢更具價值。

產業層面來看，Google 的動作展現其強化學術生態布局的企圖心，也回應生成式 AI 於知識產業的龐大潛力。隨著 AI 搜尋普及，未來學術出版將更重視「摘要品質」、「引用透明」與「知識組織能力」，出版商與平台必須調整策略，迎合這波變革。

當然，AI 搜尋帶來便利的同時，也有潛在挑戰，例如摘要過度簡化、引用可靠性，以及新舊資料混用問題。Gemini 模型如何在查詢效率與學術嚴謹間取得平衡，是未來的重要觀察點。

03｜延伸思考

AI 正在推動學術搜尋從「資訊蒐集」轉向「知識整合」與「問題導向」的新階段。AI 已不只是輔助工具，更積極參與學術脈絡的梳理與新知識的生成。這也意味著，未來的學術工作將不再只是人工篩選資料，而是進入「人機協作」的新常態。

面對 AI 驅動的學術探索，讀者必須培養幾項關鍵素養：理解 AI 產生的學術摘要如何幫助自己釐清問題、找到研究突破口，同時也需具備批判性閱讀與資料驗證的能力，判斷 AI 工具給出的結果是否具備學術嚴謹性與真實價值。善用這類工具，將成為新世代學者與專業人士不可或缺的基本能力。

對讀者來說，這代表：未來學術探索不只是資訊收集，更是如何與 AI 共同梳理、組織、批判與創新知識，建立深度與洞察力。

04｜重點提煉

• Google Scholar Labs 推出 AI 搜尋實驗，率先美國用戶可用，協助自然語言查找學術論文並自動摘要重點。

• AI 搜尋能跨學科理解問題、提升搜尋效率，未來學術出版與知識傳播將更強調資料透明與解釋力。

• 學術搜尋進入 AI 主導的新時代，研究人員需發展批判閱讀與 AI 資料驗證能力，善用人機協作模式。

• 未來學術探索關鍵在於如何與 AI 共同梳理、組織、批判與延伸知識，成為新世代研究核心素養。

05｜後續觀察

未來值得觀察 Google Scholar Labs AI 搜尋的全球擴展速度，以及功能如何進一步支持多語言、跨領域與非公開資料庫的搜尋。另一重點是 AI 學術搜尋結果在引用標準、資料可信度上的最佳實踐，將深刻影響學術社群與出版產業的合作模式。

參考資料：

• Google's new Scholar Labs search uses AI to find relevant studies

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