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AI文獻綜合法：避開偏見陷阱嘅研究員實戰指南

AI工具可以將文獻篩選工作量減少50 75%，但同時會引入選擇偏見、確認偏見同訓練數據偏見。核心原則：人類必須留喺決策圈、跟從預先註冊嘅嚴謹協議、將AI輸出同人手判斷校準。 2025年Cochrane等主要文獻綜合組織聯合要求：所有AI工具、版本同用途都要強制披露。

研究答案

重點

研究員用AI工具做文獻綜合嘅時候，面對一個矛盾：同一款模型可以將篩選時間減半，但同時亦會靜靜雞放大佢哋本來想消除嘅偏見。近排嘅研究同機構指引都一致指出：AI唔係取代人類判斷，而係一個「校準過嘅助手」；要避開偏見，必須靠有系統嘅人類監督、透明嘅報告，同每一步嘅嚴格驗證。

AI工具應該輔助，而唔係取代人類判斷。審查團隊始終要為文獻回顧嘅嚴謹性、有效性同報告負全責。AI成功應用嘅關鍵，係建立可靠嘅工具去同審查員合作，而唔係取代佢哋。

系統性文獻回顧本身係為咗減少偏見而設計嘅方法，靠嘅係嚴格、預先定義好嘅協議。用AI並唔代表研究員可以豁免呢啲要求——實際上，AI反而需要更多記錄，唔係更少。

大型語言模型（LLM）可能會系統性地偏好某啲研究類型、語言或者結果。研究員應該將AI嘅篩選決定同人類設定嘅黃金標準做對比，去校準呢種偏見。

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AI工具可以將文獻篩選工作量減少50 75%，但同時會引入選擇偏見、確認偏見同訓練數據偏見。

AI工具可以將文獻篩選工作量減少50 75%，但同時會引入選擇偏見、確認偏見同訓練數據偏見。核心原則：人類必須留喺決策圈、跟從預先註冊嘅嚴謹協議、將AI輸出同人手判斷校準。

2025年Cochrane等主要文獻綜合組織聯合要求：所有AI工具、版本同用途都要強制披露。