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Intelligenza artificiale generativa nella ricerca scientifica, Elsevier lancia Scopus AI

Elsevier, casa editrice olandese parte del gruppo britannico RELX, che opera nella pubblicazione di testate in ambito medico e scientifico ha rilasciato “Scopus AI”, uno strumento di nuova generazione che combina l’intelligenza artificiale generativa con i contenuti e i dati affidabili del database di testi scientifici Scopus per aiutare i ricercatori a ottenere informazioni approfondite più velocemente

Intelligenza artificiale generativa nella ricerca scientifica, Elsevier lancia Scopus AI

Dopo un test durato circa 5 mesi – dal 1 agosto del 2023, data del lancio della versione “Beta”, al 16 gennaio 2024, data del rilascio della versione definitiva – Elsevier può finalmente annoverare “Scopus AI” tra i suoi prodotti editoriali digitali ufficiali. In questi giorni, i principali enti di ricerca, le istituzioni accademiche e gli scienziati di tutto il mondo sono alle prese con webinar e presentazioni che dovrebbero illustrare in che modo Scopus AI possa aiutarli per la selezione dei contenuti e con quale garanzia di qualità.

La base di partenza è il database di Elsevier, cioè Scopus. In questo momento Scopus ospita oltre 29.200 riviste sottoposte a peer review di oltre 7.000 editori, meticolosamente revisionate e selezionate da un comitato di esperti indipendente ovvero lo “Scopus Content Selection and Advisory Board” (CSAB). Elsevier è una società per azioni che, dal 1993 fa parte parte del gruppo Reed Elsevier, poi RELX plc, multinazionale britannica che opera nel campo dell’informazione e analisi scientifica. Il gruppo, negli anni, ha realizzato diverse acquisizioni e fusioni, potendo contare su un numero sempre maggiore di basi di dati ed è diventato in questo modo il più grande editore mondiale di articoli accademici.

Scopus AI attinge dai metadati e dagli abstract dei documenti del database pubblicati a partire dal 2013. Questa selezione riduce al minimo i rischi di false informazioni generate dall’intelligenza artificiale e permette di fare sempre riferimento alle fonti utilizzate in maniera del tutto trasparente. Scopus AI suggerisce percorsi di approfondimento suggerendo, tra i “documenti fondamentali“, quelli di maggior impatto sul tema selezionato. C’è poi l’aiuto delle “mappe concettuali“, ossia parole chiave provenienti da abstract di ricerca collegate tra di loro in uno schema che permette di risalire sempre alle relazioni con altre aree di ricerca pertinenti, anche quelle che, ad una lettura superficiale umana, potrebbero sembrare fuori luogo. Esiste quindi la funzionalità “esperti del settore” ossia la possibilità di selezionare gli oltre 19,6 milioni di profili di autori in Scopus per trovare i migliori ricercatori collegati alle query e generare un riepilogo del loro lavoro e dei loro contributi con tanto di spiegazione del perché ogni individuo è stato selezionato.

“È comunque necessario usare un certo giudizio critico quando si esaminano i risultati – ha affermato Bruno Augusto, studente di dottorato presso l’Università di Aveiro, tra i primi a testare la versione definitiva di Scopus AI – poiché lo strumento ti fornisce tutti i riferimenti da cui cita, puoi esaminarli, vedere se si adattano a ciò di cui hai bisogno o se c’è un risultato migliore”. A detta di tutti, il cambiamento più grande è la velocità con cui si può ottenere il riferimento dell’articolo di cui si ha bisogno. Bruno lo ha confermato con un esempio relativo ad un suo recente lavoro: “La settimana scorsa stavo cercando documenti sulle aree urbane più vulnerabili all’inquinamento atmosferico e alle emissioni. Quindi ho semplicemente cercato direttamente quel termine esatto, invece di cercare “emissioni, qualità dell’aria, aree urbane”. Scopus AI mi ha fornito un paio di brevi citazioni. Uno di questi non era quello di cui avevo bisogno, ma l’altro era esattamente quello che cercavo. Ho controllato l’articolo per assicurarmi che fosse un buon riferimento e poi ho potuto includerlo”.

Tutto questo entusiasmo per l’ingresso dell’intelligenza artificiale anche all’interno del mondo delle pubblicazioni scientifiche potrebbe far allarmare i non addetti ai lavori, anche alla luce del recente caso dell’articolo dei ricercatori cinesi, scritto con una chatbot di IA, che riportava l’incipit della tipica risposta del software: “Certo. Ecco una possibile introduzione per il tuo argomento”. In effetti, la frase lasciava pochi dubbi: gli autori dell’articolo avevano sicuramente utilizzato un sistema basato sull’intelligenza artificiale per scrivere l’introduzione al loro lavoro. Non è però questo un motivo di preoccupazione. Prima di tutto perché, al massimo si tratta di scarsa trasparenza da parte di quei ricercatori e di una leggerezza da parte di alcuni revisori. Inoltre, va specificato che i ricercatori non hanno certo utilizzato l’intelligenza artificiale per trarre delle conclusioni, cioè per farsi totalmente sostituire nel loro compito precipuo, ma si sono avvalsi di uno strumento che riduce i tempi nello svolgimento di alcune pratiche accessorie alla ricerca.

Cos’è l’intelligenza artificiale generativa e come funziona?

L’intelligenza artificiale generativa è un ramo dell’intelligenza artificiale che si prefigge di creare sistemi informatici in grado di generare autonomamente testi, immagini, codice di programmazione, suoni, video e algoritmi di ogni tipo. Questi sistemi sfruttano l’apprendimento automatico e le reti neurali artificiali per apprendere da dati di addestramento e generare nuovi contenuti che possono sembrare creati da un essere umano.

Una particolare categoria di intelligenza artificiale generativa, nota come “elaborazione del linguaggio naturale”, comunemente abbreviata come LLM (dall’inglese “Large Language Models”) sottopone le macchine ad un pre-addestramento che consiste nell’esposizione ad una vasta mole di testi provenienti da archivi classificabili come “big data”, cioè contenenti un’enorme quantità di dati. Da questi testi, i LLM possono apprendere la struttura sintattica del linguaggio, il campo semantico delle parole o concetti di conoscenza generale. In questo modo, questi sistemi sono letteralmente in grado di comprendere una domanda e di generare risposte grammaticalmente corrette e semanticamente adeguate. Un esempio su tutti è proprio “chatGPT”.

Scopus AI è uno strumento di questo tipo, ma non è accessibile a tutti, come chatGPT. Si tratta invece di un modulo che può essere aggiunto ad un abbonamento Scopus istituzionale, come supplemento. Quindi non possono essere fatte richieste da parte di singoli ricercatori e/o studiosi, ma occorre far interessare la propria organizzazione, il proprio ateneo, l’ente per cui si svolge attività di ricerca.

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