هل يستطيع الباحث العلمي من Google النجاة من ثورة الذكاء الاصطناعي؟

هل يستطيع الباحث العلمي من Google النجاة من ثورة الذكاء الاصطناعي؟

يحتفل Google Scholar، محرك البحث الأكاديمي الأكبر والأكثر شمولاً، بعيد ميلاده العشرين هذا الأسبوع. وعلى مدى العقدين الماضيين، لاحظ بعض الباحثين أن هذه الأداة أصبحت من أهم الأدوات في العلوم. ومع ذلك، في السنوات الأخيرة، ظهر منافسون يستخدمون الذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين تجربة البحث، بالإضافة إلى منافسين آخرين يسمحون للمستخدمين بتنزيل بياناتهم.

يقول جيفين ويست، عالم الاجتماع الحسابي بجامعة واشنطن في سياتل، والذي يستخدم قاعدة البيانات يوميًا، إن تأثير برنامج Google Scholar، الذي تديره شركة الإنترنت العملاقة Google في ماونتن فيو، كاليفورنيا، لافت للنظر. ولكن "إذا كانت هناك لحظة يمكن فيها استبدال Google Scholar كمحرك البحث الأساسي، فقد يكون ذلك الآن، بسبب بعض هذه الأدوات الجديدة والابتكارات التي تحدث في أماكن أخرى"، كما قال ويست.

يقول ألبرتو مارتين مارتين، عالم القياسات الببليومترية بجامعة غرناطة في إسبانيا، إن العديد من مزايا الباحث العلمي من Google - الوصول المجاني واتساع نطاق المعلومات وخيارات البحث المتطورة - "تتقاسمها الآن منصات أخرى".

روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT والأدوات الأخرى التي تستخدم نماذج لغوية كبيرة أصبحت تطبيقات مفضلة لبعض الباحثين عند البحث في الأدبيات ومراجعتها وتلخيصها. لقد استبدل بعض الباحثين Google Scholar بهذه الأدوات. يقول آرون تاي، أمين المكتبة الأكاديمية في جامعة سنغافورة للإدارة: "حتى وقت قريب، كان Google Scholar هو محرك البحث الافتراضي الخاص بي". لا يزال هذا على رأس قائمته، ولكن "مؤخرًا بدأت في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى."

ومع ذلك، نظرًا لحجم Google Scholar ومدى رسوخه في المجتمع العلمي، "سيتطلب الأمر الكثير من الجهد للإطاحة به"، كما يضيف ويست.

أنوراغ أشاريا ، المؤسس المشارك لـ Google Scholar، يرحب بكل الجهود المبذولة لتسهيل العثور على المعلومات العلمية وفهمها والبناء عليها. "كلما تمكنا جميعًا من القيام بالمزيد، كان ذلك أفضل لتقدم العلوم."

الأكبر والأشمل

بدأ الباحث العلمي من Google 2004 تظهر على مسرح البحث الأدبي و غيرت كل شيء. في ذلك الوقت، استخدم الباحثون المكتبات للعثور على المعلومات أو البحث عن الأوراق الأكاديمية من خلال الخدمات المدفوعة عبر الإنترنت مثل قاعدة بيانات استشهادات Web of Science. في نفس الشهر الذي تم فيه إطلاق Google Scholar، أطلقت Elsevier أيضًا خدمتها المدفوعة Scopus، وهي قاعدة بيانات شاملة للمراجع والملخصات العلمية.

قام الباحث العلمي من Google بالبحث في الويب عن الأعمال العلمية بجميع أنواعها، مثل فصول الكتب والتقارير والمطبوعات الأولية ومستندات الويب، بما في ذلك تلك المكتوبة بلغات أخرى غير الإنجليزية. يقول أشاريا إن الهدف كان "جعل الباحثين في العالم أكثر فعالية وتمكين الجميع من الوقوف على حدود مشتركة للعلوم".

تمنح اتفاقيات Google Scholar مع الناشرين وصولاً لا مثيل له إلى النص الكامل للمقالات المحمية بنظام حظر الاشتراك غير المدفوع - وليس فقط العناوين والملخصات التي تقدمها معظم محركات البحث. يتم ترتيب المقالات وفقًا لأهميتها لاستعلام البحث - عادةً ما يتم عرض المقالات الأكثر اقتباسًا في الأعلى - ويتم اقتراح المزيد من استعلامات البحث. يسمح عمق التغطية بإجراء عمليات بحث محددة للغاية.

لم تكشف جوجل عن بيانات الاستخدام للخدمة، ولكن وفقًا لمقياس حركة المرور على الويب، يتلقى الباحث العلمي من Google أكثر من 100 مليون زيارة شهريًا.

كما أن قاعدة البيانات جيدة جدًا في توجيه المستخدمين إلى الإصدارات المجانية من المقالة، كما يقول مارتين مارتين. ويضيف خوسيه لويس أورتيجا، عالم القياسات الببليومية في معهد الدراسات الاجتماعية المتقدمة التابع لمجلس البحوث الوطني الإسباني في قرطبة، أن هذا يشجع حركة الوصول المفتوح.

ومع ذلك، فإن الباحث العلمي من Google غامض في جوانب أخرى. أحد المخاوف الرئيسية هو عدم وضوح المحتوى الذي يتم البحث فيه، بما في ذلك المجلات، والخوارزمية المستخدمة للتوصية بالمقالات. كما أنه يقيد التنزيلات الجماعية لنتائج البحث الخاصة به، والتي يمكن استخدامها للتحليل الببليومتري، من بين أمور أخرى. يقول ويست: "ليس لدينا الكثير من المعرفة حول واحدة من أكثر الأدوات قيمة لدينا في مجال العلوم".

يوضح أشاريا أن Google Scholar هو في المقام الأول أداة بحث وهدفه الرئيسي هو مساعدة العلماء في العثور على الأبحاث الأكثر فائدة.

محركات البحث المحدثة

في السنوات الأخيرة، ظهر منافسون يقدمون مثل هذه البيانات الببليومترية، على الرغم من أنه لا أحد يستطيع التغلب على حجم الباحث العلمي من Google وإمكانية الوصول إلى النصوص الكاملة للمقالات المحمية بنظام حظر الاشتراك غير المدفوع. ومن الأمثلة البارزة على ذلك OpenAlex، الذي تم إطلاقه في عام 2022. وفي العام السابق، تم إغلاق برنامج Microsoft Academic Graph، الذي كان يبحث في الويب عن معلومات أكاديمية، وتم نشر مجموعة البيانات الخاصة به بالكامل. يعتمد OpenAlex على هذا وغيره من المصادر المفتوحة للبيانات العلمية. يمكن للمستخدمين البحث في المحتوى المفهرس حسب المؤلف والمؤسسة والاقتباس، ويمكنهم أيضًا تنزيل السجل بأكمله مجانًا. يقول مارتين مارتن: "إنهم يفعلون ما كنا نأمل أن يفعله الباحث العلمي من Google".

هناك أداة بحثية شائعة أخرى، وهي Semantic Scholar، التي تم إطلاقها في عام 2015 وتستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء ملخصات قابلة للقراءة للأوراق البحثية وتحديد الاستشهادات الأكثر صلة. أداة أخرى، إجماع ، الذي تم إطلاقه في عام 2022، يستخدم قاعدة بيانات Semantic Scholar للعثور على إجابات للأسئلة المبنية على الأبحاث (ويست هو مستشار الإجماع). واحدة من المفضلة لدى تاي هي تقويض ، والذي يستخدم بحثًا متطورًا يعتمد على الوكيل حيث يقوم كيان مستقل بمسح الأدبيات العلمية مثل الإنسان وضبط البحث بناءً على المحتوى الموجود. يستغرق الأمر بضع دقائق - مقارنة بالثواني في الباحث العلمي من Google - للحصول على النتائج، لكن تاي يوضح أن الأمر يستحق الانتظار. "أعتقد أن جودة النتائج التي يتم الحصول عليها أفضل من الباحث العلمي من Google."

يقول أشاريا إن Google Scholar يستخدم أيضًا الذكاء الاصطناعي لتصنيف المقالات، واقتراح عمليات بحث إضافية، والتوصية بالمقالات ذات الصلة. وفي وقت سابق من هذا الشهر، قدمت الشركة ملخصات مقالات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لقارئ PDF الخاص بها. يضيف أشاريا أن أداة البحث تحاول فهم القصد والسياق وراء الاستعلام. ويقول إن منهج البحث الدلالي هذا يعتمد على نماذج لغوية، وقد تم استخدامه لمدة عامين تقريبًا.

هناك شيء واحد لا يفعله Google Scholar حتى الآن وهو دمج النظرات العامة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي للإجابات على استعلام تم البحث عنه، على غرار تلك الموجودة الآن في الجزء العلوي من بحث Google النموذجي. يقول أشاريا إنه من الصعب تلخيص الاستنتاجات من أوراق بحثية متعددة بطريقة موجزة وغنية بالسياق. ويضيف: "لم نر حتى الآن حلاً فعالاً لهذا التحدي".