AI 搜尋工具能否取代 Google 學術搜尋？2026 年終極解答

Perplexity 在學術工作中的主要限制

引用可靠性仍是問題

Perplexity 可以找到有用的引用，但在用於學術工作之前，每筆引用都必須手動與原始來源核對 。一項 2025 年的研究發現，Perplexity 與 Copilot、Claude 在書目參考檢索中出現「最高幻覺率之一」，聊天機器人產生的參考文獻中將近 40% 是「錯誤或完全虛構的」。另一項大規模分析發現，新聞相關引用的錯誤率為 37%——超過三分之一被引用的陳述含有不準確之處 。

在 120 次查詢的控制測試中，Perplexity 的錯誤率低於 Gemini（89% 對 63% 的引用準確率），但這個差距反映了來源架構的結構性差異 。Perplexity 明確將引用追溯至即時網頁，並近乎即時地索引學術資料庫，而 Gemini 通常從彙整的訓練資料中綜合生成引用 。不過，目前尚無針對 Perplexity 學術模式下學術引用準確性的大規模獨立研究發表 。

付費牆與來源品質落差

不應將 Perplexity 視為判斷一篇論文是否存在、一個來源是否經過同儕審查、或一段引文是否支持其旁述句子的最終權威 。它可能會顯示來自 PubMed、Semantic Scholar、機構典藏、出版商和預印本伺服器的記錄，但並無公開證據顯示其選擇來源的完整或透明方法 。

無法真正取代引用鏈追蹤

Perplexity 可以快速幫助識別論文，但 Google 學術搜尋更適合尋找論文、確認論文存在位置，以及探索引用關係 。Google 學術搜尋的引用追蹤——顯示一篇論文被引用了多少次、被誰引用——仍是了解領域研究軌跡不可或缺的工具 。

統整而非原始資料

Perplexity 最強的角色是發現與統整層，而非作為原始研究精確宣稱的最終來源 。其摘要演算法有時會錯過人工審查才能發現的關鍵細節 。

專家共識建議

多個來源——包括來自學術研究出版品與科技評論的詳細比較——都指向相同的建議 ：

• 先使用 Perplexity：快速了解新主題、識別潛在相關論文，並掌握研究領域輪廓 。
• 再使用 Google 學術搜尋：驗證那些論文是否存在、檢查引用網絡，並建立經得起考驗的參考書目 。
• 兩者無法互相取代：Perplexity 是研究助理；Google 學術搜尋是圖書館目錄 。

這種混合工作流程是 2026 年學術研究最有效的方法。正如一位評測者所言：「對於兩週衝刺型研究，Perplexity 在速度與統整上勝過 Google 學術搜尋，但你必須手動驗證每一筆引用」。

何時使用 Perplexity 的學術模式

Perplexity Pro 用戶擁有學術專注模式，可將搜尋範圍限制在透過 Semantic Scholar 資料庫（含超過 2 億篇學術論文）取得的同儕審查來源 。啟動後，Perplexity 會忽略部落格、新聞網站和維基百科，僅回傳同儕審查期刊、學術資料庫和學術出版物 。

在以下情況使用 Perplexity：

• 需要快速了解一個新研究領域
• 需要統整多篇論文對某主題的看法
• 需要一個起始參考書目以進行深入調查
• 需要帶有出處的最新資料以進行驗證

結論

像 Perplexity 這類 AI 搜尋工具正在改變研究人員尋找與消費資訊的方式，但它們並非 Google 學術搜尋的取代品。Google 仍擁有約 89% 的搜尋市場，但研究人員和分析師等重度使用者正逐漸轉向 AI 原生工具 。Perplexity 在一年內查詢量暴增 239%，達到近 8 億次月查詢量 。

然而，數據很清楚：AI 搜尋工具取代的是 Google 在特定、高意圖學術查詢中的角色，而非全面取代基於引用鏈的詳盡研究 。最高效的方法是結合兩者：用 Perplexity 進行快速統整，再用 Google 學術搜尋進行驗證與深度探索。