Hatten Sie schon einmal Mühe, Berge von wissenschaftlichen Arbeiten zu durchforsten? Hier kommt Consensus AI ins Spiel. Dieses intelligente Suchtool ist für mich ein genialer Freund für Akademiker, Studenten und Berufstätige. Consensus AI wurde von Christian Salem und Eric Olson entwickelt. Obwohl das genaue Startdatum unbekannt ist, zeigen Webarchive, dass bereits Mitte 2022 darüber gesprochen wurde. Was macht es so besonders? Es verwendet ausschließlich von Experten geprüfte Inhalte, wodurch Nutzer unseriöse Quellen vermeiden können. Consensus AI hat sich sogar mit über 5.000 Universitäten weltweit zusammengeschlossen, was viel über seine Glaubwürdigkeit aussagt.
Die Plattform nutzt maschinelles Lernen, um die Flut wissenschaftlicher Literatur zu durchforsten. Anstatt nur akademische Ergebnisse aufzulisten, erstellt sie beispielsweise kurze Zusammenfassungen, zeigt die Übereinstimmung zwischen Studien und verlinkt direkt zum Quellenmaterial. Hier ist ein Beispiel für diese Funktion:
Wie Sie sehen, habe ich nach dem „Vergleich der wirtschaftlichen Auswirkungen der Großen Depression in den USA und Europa“ gefragt. Consensus AI lieferte mir eine Antwort in Form einer Zusammenfassung verschiedener Zeitschriftenquellen. Diese Zeitschriftenquellen können Sie einsehen, indem Sie auf die Zitationsnummern am Ende jedes Satzes klicken. Sie können auch genauer sehen, welche Zeitschriften zitiert werden, wenn Sie durch den Zusammenfassungsbereich scrollen. Schließlich sieht es so aus:
Nun können Sie sehen, welche Zeitschriften zitiert werden. Aber natürlich sind es nicht nur diese beiden Zeitschriften, oder? Aus Platzgründen kann ich hier nur zwei zeigen, aber es gibt tatsächlich viel mehr. Damit soll sichergestellt werden, dass die von Consensus AI bereitgestellten Zusammenfassungsinformationen korrekt sind.
Darüber hinaus gibt es eine weitere großartige Funktion: den Konsensmesser, ein datenbasiertes Tool, das den Grad der Übereinstimmung (Konsens) zwischen wissenschaftlichen Arbeiten zu einem bestimmten Thema oder einer bestimmten Frage misst und visualisiert. Diese Funktion integriert Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen, um Inhalte aus Tausenden relevanter Forschungsarbeiten zu analysieren und sie anschließend in leicht verständlichen Darstellungen wie Balkendiagrammen, Prozentdiagrammen oder einfachen Skalen darzustellen. Sehen Sie sich das folgende Beispiel an:
Ist es wirklich effektiv? Meiner Erfahrung nach schätzen Nutzer Funktionen wie den „Konsensmesser“, der wissenschaftliche Übereinstimmung zu aktuellen Themen visuell darstellt. Die Benutzeroberfläche wirkt zudem übersichtlicher als bei herkömmlichen akademischen Datenbanken. Der Clou: Es geht nicht nur darum, Artikel zu finden. Die KI hilft Ihnen tatsächlich dabei, diese durch verständliche Aufschlüsselungen schneller zu verstehen. Für evidenzbasierte Bereiche ist das doch ziemlich beeindruckend, oder?
Okay, wir haben die großartigen Funktionen von Consensus AI so angepriesen. Doch wie sieht es mit den Schwächen aus? Meiner Meinung nach gibt es zwei Arten von Risiken: die des Tools selbst und die, die wir Nutzer haben. Beispielsweise besteht bei Consensus AI eine potenzielle Verzerrung, da es auf bestehenden Studien basiert. Sind die Daten selbst verzerrt oder nicht repräsentativ (z. B. durch einen starken Fokus auf Forschung aus einer Region oder Perspektive), könnten die Ergebnisse diese Verzerrung übernehmen. Auf unserer Seite besteht das Risiko, uns zu sehr auf die Ergebnisse zu verlassen. Manchmal verzichten wir auf eine Gegenprüfung der Originalquellen, weil das Tool Zusammenfassungen oder Erkenntnisse so schnell ausspuckt.
Mehr lesen: Nippydrive: Ein Wendepunkt bei Cloud-Speicherlösungen
Letztendlich ist Consensus AI ein äußerst leistungsstarkes Tool, dem über 5.000 Universitäten weltweit vertrauen. Mit herausragenden Funktionen wie kurzen Zusammenfassungen inklusive Zitaten und einem Konsensmesser, der Beziehungen zwischen Variablen abbildet und sogar hervorhebt, welche Studien übereinstimmen oder nicht, ist es bahnbrechend. Aber natürlich müssen wir es mit Bedacht einsetzen: Vermeiden Sie Abhängigkeiten und überprüfen Sie die bereitgestellten Daten stets.