無偏見AI文獻綜合嘅核心原則

人類一定要留喺決策圈

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。

跟從預先註冊嘅透明協議

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。

針對特定偏見嘅實戰步驟

小心篩選時嘅選擇偏見

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。

留意確認偏見同發表偏見

機械學習系統通常係用傳統智慧同已發表文獻去訓練，而呢啲文獻本身已經傾向於正面結果。呢個情況會靜靜雞放大證據庫入面已經存在嘅偏見。

用人類判斷驗證AI輸出

千祈唔好盲目接受AI建議嘅研究、提取嘅數據或者偏見風險評估。一定要用手動方式交叉檢查一個夠大嘅隨機樣本。

淨係喺AI專門設計同驗證過嘅任務上用佢

永遠唔好接受模型喺佢訓練領域以外嘅建議，而且一定要雙重檢查佢嘅輸出。

透明報告標準

披露用咗邊款AI工具，包括版本同用途

2025年，Cochrane、Campbell Collaboration、JBI同Collaboration for Environmental Evidence聯手發表聲明，要求所有喺證據綜合入面用嘅AI都要公開報告。

跟從新興報告指引

一套針對系統性回顧中負責任使用AI嘅三支柱指引，提倡用「檢索增強生成（RAG）」配合可驗證來源，將AI定位為「校準夥伴」而唔係替代品。

填補訓練同標準嘅缺口

提升透明度、更清晰嘅報告標準，同更多用戶培訓，全部都係支持負責任採用AI做證據綜合嘅必要條件。

總結

AI可以將文獻篩選、數據提取同偏見風險評估嘅手動工作量減少50-75%，同時保持PRISMA級別嘅準確率——前提係有人類監督。但同一啲研究都確認咗，AI會引入自己嘅偏見（選擇偏見、確認偏見、訓練數據偏見）。解決方法就係：人類監督、透明報告、嚴格驗證。永遠唔好將批判性思考外判俾工具。

無偏見AI文獻綜合嘅核心原則

人類一定要留喺決策圈

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。

跟從預先註冊嘅透明協議

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。

針對特定偏見嘅實戰步驟

小心篩選時嘅選擇偏見

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。

留意確認偏見同發表偏見

機械學習系統通常係用傳統智慧同已發表文獻去訓練，而呢啲文獻本身已經傾向於正面結果。呢個情況會靜靜雞放大證據庫入面已經存在嘅偏見。

用人類判斷驗證AI輸出

千祈唔好盲目接受AI建議嘅研究、提取嘅數據或者偏見風險評估。一定要用手動方式交叉檢查一個夠大嘅隨機樣本。

淨係喺AI專門設計同驗證過嘅任務上用佢

永遠唔好接受模型喺佢訓練領域以外嘅建議，而且一定要雙重檢查佢嘅輸出。

透明報告標準

披露用咗邊款AI工具，包括版本同用途

2025年，Cochrane、Campbell Collaboration、JBI同Collaboration for Environmental Evidence聯手發表聲明，要求所有喺證據綜合入面用嘅AI都要公開報告。

跟從新興報告指引

一套針對系統性回顧中負責任使用AI嘅三支柱指引，提倡用「檢索增強生成（RAG）」配合可驗證來源，將AI定位為「校準夥伴」而唔係替代品。

填補訓練同標準嘅缺口

提升透明度、更清晰嘅報告標準，同更多用戶培訓，全部都係支持負責任採用AI做證據綜合嘅必要條件。

總結

AI可以將文獻篩選、數據提取同偏見風險評估嘅手動工作量減少50-75%，同時保持PRISMA級別嘅準確率——前提係有人類監督。但同一啲研究都確認咗，AI會引入自己嘅偏見（選擇偏見、確認偏見、訓練數據偏見）。解決方法就係：人類監督、透明報告、嚴格驗證。永遠唔好將批判性思考外判俾工具。