科研 AI 工具应该如何评估

科研场景对准确性和可追溯性的要求高于普通内容生成。一个工具“输出看起来不错”，并不意味着它适合进入正式研究流程。

五个评估维度

维度	需要关注的问题
准确性	是否会虚构文献、数据或实验结论？
可追溯性	输出能否定位到原始论文、段落或数据？
隐私	上传的论文、数据和草稿会如何存储与使用？
工作流适配	能否与 Zotero、LaTeX、Word 或现有代码流程配合？
成本	免费额度、订阅价格和 API 成本是否可持续？

最小验证方法

在正式使用前，可以选择几篇自己非常熟悉的论文作为测试集，观察工具是否能够：

• 正确提取研究问题和主要结论；
• 区分论文原文与模型推断；
• 给出准确的引用位置；
• 在信息不足时明确表达不确定性。

使用原则

AI 工具适合承担检索、整理、格式转换和初稿辅助，但不应替代研究者对证据、方法和结论的判断。涉及论文投稿时，还需要遵循期刊、机构和研究团队对 AI 使用的具体规定。