想用 Perplexity 取代 Google Scholar 做學術研究？2026 年嘅答案係：唔使諗，兩個一齊用先最醒

Perplexity 喺學術工作上嘅主要限制

引用可靠度仍然係頭號問題

Perplexity 可以畀到有用嘅引用，但每一個引用都要親身去原始來源核實先可以用喺學術文章 。2025年有個研究發現，Perplexity 同 Copilot、Claude 喺書目引用檢索入面出現「最高嘅幻覺率」之一，差唔多 40% 由聊天機械人生成嘅參考資料係「錯誤或者完全虛構」。另一個大規模分析發現，新聞相關引用嘅錯誤率高達 37%——即係超過三分之一嘅引用陳述有錯 。

喺一個 120 次查詢嘅對照測試入面，Perplexity 嘅誤差率比 Gemini 低（89% vs 63% 引用準確率），但呢個差距反映嘅係兩者搜尋架構嘅本質分別 。Perplexity 明確將引用追溯至即時網頁，近乎即時索引學術數據庫，而 Gemini 好多時係從整合訓練數據中合成引用 。不過，到目前為止，仍然未有大型獨立研究專門測試 Perplexity Academic 模式嘅引用準確度 。

付費牆同來源質素嘅差距

Perplexity 唔應該被當作最終權威去判斷一篇論文係咪存在、一個來源係咪經過同儕評審、或者一句引文係咪真係支持旁邊嗰句陳述 。佢可能會顯示 PubMed、Semantic Scholar、機構知識庫、出版社同預印本伺服器嘅記錄，但冇公開證據顯示佢嘅來源選擇方法係完整同透明 。

引用鏈探索無可取代

Perplexity 可以幫手快速搵到相關論文，但 Google Scholar 喺搵論文、檢查論文喺邊度、同探索引用關係呢方面明顯更優勝 。Google Scholar 嘅引用追蹤——顯示一篇論文被引用咗幾多次、邊個引用——係了解一個領域研究軌跡嘅必備工具 。

綜合多於原始數據

Perplexity 最強嘅地方係作為發現同整合層，而唔係作為精確原始研究陳述嘅最終來源 。佢嘅摘要演算法有時會錯過人手審閱先會注意到嘅重要細微差別 。

專家的一致建議

多個來源——包括學術研究出版同科技評論嘅詳細比較——都得出同一個推薦 ：

• 先用 Perplexity：快速掌握一個新課題嘅概覽，搵出潛在相關嘅論文，了解研究領域嘅整體格局 。
• 再用 Google Scholar：核實呢啲論文係咪真係存在，檢查引用網絡，建立一份有根有據嘅參考書目 。
• 兩個工具都唔可以取代另一個。Perplexity 係研究助理；Google Scholar 係圖書館目錄 。

呢種混合工作流程係 2026 年學術研究最有效嘅方法。正如有評測話：「對於兩星期衝刺式嘅研究，Perplexity 喺速度同整合方面贏 Google Scholar，但你必須人手核實每一個引用」。

幾時用 Perplexity Academic 模式

Perplexity Pro 用戶可以用 Academic 專注模式，將搜尋限制喺同儕評審來源，透過 Semantic Scholar 嘅資料庫搜尋超過 2 億篇學術論文 。開咗之後，Perplexity 會忽略晒 blog、新聞網站同維基百科，淨係回傳同儕評審期刊、學術數據庫同學術出版物 。

以下情況適合用 Perplexity：

• 快速了解一個新研究領域
• 整合多篇論文嘅觀點
• 為進一步研究建立一個起步參考書目
• 需要即時、有歸屬嘅數據作驗證

總結

AI 搜尋工具好似 Perplexity 咁正改變研究人員搵同消費資訊嘅方式，但佢哋唔係 Google Scholar 嘅取代品。Google 仍然佔據大約 89% 嘅搜尋市場份額，但「高用量用戶」——研究人員同分析師——正越來越多流向 AI 原生工具 。Perplexity 嘅查詢量喺一年之內爆升 239%，達到每個月接近 8 億次查詢 。

不過數據好清楚：AI 搜尋工具係取代 Google 用喺特定、高意向嘅學術查詢，而唔係用嚟做窮盡式、以引用鏈為基礎嘅研究 。最有生產力嘅做法係混合使用：用 Perplexity 做快速整合，用 Google Scholar 做驗證同深入探索。