避免 AI 輔助綜述偏誤的核心原則

讓人類保持在決策迴圈中

AI 工具應輔助而非取代人類判斷。審查團隊仍須對其綜述的嚴謹度、有效性與報告負全部責任 。成功採用 AI 的關鍵，在於建立可靠、能與審查員協作而非取代他們的工具 。

遵循預先註冊的透明協議

系統性文獻回顧之所以發展，正是為了透過嚴格的預定協議來減少偏誤 。使用 AI 並不能讓研究人員豁免於此——事實上，這需要更多的文件記錄，而非更少。

減輕特定偏誤的實務步驟

留意篩選階段的選擇性偏誤

大型語言模型可能系統性地偏愛或排除特定研究類型、語言或結果。研究人員應將 AI 的篩選決策與黃金標準的人類篩選結果進行比對，以進行校準 。

留意確認性偏誤與出版偏誤

機器學習系統通常以常規知識與已發表的文獻進行訓練，而這些文獻已偏向正面結果。這可能悄悄放大證據基礎中既有的偏誤 。

以人類判斷驗證 AI 輸出

切勿盲目接受 AI 建議的研究、擷取的資料或偏誤風險評估。應手動交叉檢查一個具代表性的隨機樣本 。

僅將 AI 用於其專門設計與驗證的任務

切勿採納模型在其訓練領域之外的建議，並務必雙重檢核其工作 。

透明度與報告標準

揭露每項使用的 AI 工具，包含版本與角色

2025 年，Cochrane、Campbell 合作組織、JBI 以及環境證據合作組織聯合發布聲明，要求所有證據綜述中的 AI 使用都必須公開報告 。

遵循新興的報告指南

一份針對系統性回顧中負責任 AI 使用的三支柱指南，呼籲採用具可驗證來源歸屬的檢索增強生成 (RAG)，並將 AI 定位為「校準夥伴」而非替代品 。

補足訓練與標準方面的缺口

為支援負責任地採用 AI 進行證據綜述，我們需要提升透明度、更清晰的報告標準，以及更完善的使用者訓練 。

結論

若與研究人員的監督相搭配，AI 可將文獻篩選、資料擷取與偏誤風險評估等環節的手動工作量減少 50–75%，且不犧牲 PRISMA 等級的準確度 。但相同的研究也證實，AI 會引入其自身的偏誤（選擇性偏誤、確認性偏誤、訓練資料偏誤）。解決之道在於人類監督、透明報告與嚴謹驗證。切勿將批判性思考外包給工具。

避免 AI 輔助綜述偏誤的核心原則

讓人類保持在決策迴圈中

AI 工具應輔助而非取代人類判斷。審查團隊仍須對其綜述的嚴謹度、有效性與報告負全部責任 。成功採用 AI 的關鍵，在於建立可靠、能與審查員協作而非取代他們的工具 。

遵循預先註冊的透明協議

系統性文獻回顧之所以發展，正是為了透過嚴格的預定協議來減少偏誤 。使用 AI 並不能讓研究人員豁免於此——事實上，這需要更多的文件記錄，而非更少。

減輕特定偏誤的實務步驟

留意篩選階段的選擇性偏誤

大型語言模型可能系統性地偏愛或排除特定研究類型、語言或結果。研究人員應將 AI 的篩選決策與黃金標準的人類篩選結果進行比對，以進行校準 。

留意確認性偏誤與出版偏誤

機器學習系統通常以常規知識與已發表的文獻進行訓練，而這些文獻已偏向正面結果。這可能悄悄放大證據基礎中既有的偏誤 。

以人類判斷驗證 AI 輸出

切勿盲目接受 AI 建議的研究、擷取的資料或偏誤風險評估。應手動交叉檢查一個具代表性的隨機樣本 。

僅將 AI 用於其專門設計與驗證的任務

切勿採納模型在其訓練領域之外的建議，並務必雙重檢核其工作 。

透明度與報告標準

揭露每項使用的 AI 工具，包含版本與角色

2025 年，Cochrane、Campbell 合作組織、JBI 以及環境證據合作組織聯合發布聲明，要求所有證據綜述中的 AI 使用都必須公開報告 。

遵循新興的報告指南

一份針對系統性回顧中負責任 AI 使用的三支柱指南，呼籲採用具可驗證來源歸屬的檢索增強生成 (RAG)，並將 AI 定位為「校準夥伴」而非替代品 。

補足訓練與標準方面的缺口

為支援負責任地採用 AI 進行證據綜述，我們需要提升透明度、更清晰的報告標準，以及更完善的使用者訓練 。

結論

若與研究人員的監督相搭配，AI 可將文獻篩選、資料擷取與偏誤風險評估等環節的手動工作量減少 50–75%，且不犧牲 PRISMA 等級的準確度 。但相同的研究也證實，AI 會引入其自身的偏誤（選擇性偏誤、確認性偏誤、訓練資料偏誤）。解決之道在於人類監督、透明報告與嚴謹驗證。切勿將批判性思考外包給工具。