1. 论文研究目标：弥合 AI 与科学之间的鸿沟
1.1 想要解决的实际问题
“However, despite the transformative potential of using AI methods for solving scientific problems (AI4Science), a considerable gap persists between AI and scientific communities, hindering the full exploitation of AI for scientific discovery...”
科学家对 AI 方法的不熟悉和不信任: 复杂的 AI 方法对于许多科学家而言可能仍然“神秘”和“难以理解”，导致他们无法有效利用这些工具来解决自身领域的问题。 AI 研究者对科学领域挑战的认知不足: 另一方面，AI 研究者可能缺乏对科学领域具体挑战和潜在应用场景的了解，从而错失了跨学科合作的机会，AI 技术的潜力也无法充分发挥。
1.2 问题的新颖性
“Existing efforts to approach these questions have predominantly involved small-scale, qualitative reviews of Al's application in science... These qualitative analyses of the literature often rely on heuristic insights from domain experts to suggest potential uses of AI in solving scientific problems. While valuable, such focused reviews are limited in providing a comprehensive and diverse perspective on the AI4Science landscape.”
1.3 科学假设
通过对大规模 AI4Science 文献进行定量分析，可以揭示 AI 方法与科学问题之间存在的显著差异和未被充分开发的连接，从而为弥合 AI 与科学之间的鸿沟提供数据驱动的依据和策略。
1.4 相关研究及分类
早期工作：定性分析与案例研究 论文提到，早期的研究主要集中于对 AI 在科学领域应用的 定性分析，特别是在药物发现和材料科学等特定领域。这些研究依赖领域专家的经验和直觉，提出 AI 在解决科学问题方面的潜在应用。 “Existing efforts to approach these questions have predominantly involved small-scale, qualitative reviews of Al's application in science [13, 33], particularly in specialized areas such as drug discovery and material science [9, 18, 35].” 近期进展：Science of Science 的定量研究 近年来，Science of Science 领域的研究开始尝试 定量化 分析 AI 对科学出版物的影响。这些研究通常利用现有的科学分类体系，分析 AI 在不同科学领域的使用情况。 “In the mean time, recent research from the Science of Science community has initialized larger-scale studies that quantify Al's impact on publications in scientific fields [6, 7]...” 本文的定位：构建全面、动态、数据驱动的 AI4Science 视图 本文的研究建立在上述研究的基础上，但旨在超越以往工作的局限性，提供一个 更全面、更动态、更数据驱动 的 AI4Science 概览。论文强调，以往研究依赖预定义的分类体系，可能无法捕捉到 AI 和科学领域之间更细致、更动态的联系。 “There remains a lack of delivering a holistic, dynamic, and data-driven overview of AI4Science. Such analysis is crucial for understanding the barriers and identifying new opportunities for deep engagement of fast-evolving AI methodology in scientific research.”
元研究 (Meta-research): 研究科学研究本身的研究，旨在提升科学研究的效率和影响力。 计算社会科学 (Computational Social Science): 利用计算方法研究社会现象，本文研究科学研究的合作模式和知识传播。 知识图谱 (Knowledge Graph) 与链接预测 (Link Prediction): 构建 AI 和科学领域的知识图谱，并预测两者之间潜在的联系。
1.5 值得关注的研究员
Dashun Wang (王大顺): 西北大学教授，Science of Science 领域的领军人物，其团队在 Science of Science 的定量研究方面做出了很多开创性工作，包括论文中引用的 [7] 。 James Evans: 芝加哥大学教授，Science of Science 领域的知名学者，关注科学知识的结构和演化。 Albert-László Barabási: 东北大学教授，网络科学领域的奠基人之一，研究复杂网络的结构和动力学，其研究方法也被广泛应用于 Science of Science 领域。
2. 论文的新思路、方法和模型：基于 LLM 的大规模文献分析
2.1 核心思路：数据驱动的 AI4Science 全景分析
“Aiming at addressing these key questions, we conduct a large-scale and comprehensive analysis of relevant literature over the past decade. We start by using large language models (LLMs) to identify the scientific problems and AI methods addressed in publications from top science and AI venues...”
2.2 关键方法和模型
构建大规模、平衡的 AI4Science 数据集: 数据集的构建是整个研究的基础。作者精心选择了代表科学领域前沿研究的 《自然》(Nature)、《科学》(Science)、《美国国家科学院院刊》(PNAS) 等顶级期刊及其子刊，以及代表 AI 领域最高水平的 AAAI、IJCAI、ICLR、ICML、NeurIPS、SIGKDD、WWW 等顶级会议。这种双向选择确保了数据集的 广度 和 平衡性，避免了以往研究可能存在的偏见。 “We collect publications from leading science and AI venues to offer a balanced view from both communities: ... For science domains, we include three top multidisciplinary journals... For AI communities, we include seven top conferences from the list of CSRankings.org...” 利用大型语言模型 (LLM) 进行信息抽取: 论文创新性地利用 OpenAI 的 GPT-4o 模型，从论文的 标题 (Title) 和 摘要 (Abstract) 中自动抽取 科学问题 (Scientific Problem)、AI 方法 (AI Method) 和 AI 应用 (AI Usage) 三个关键要素。这种基于 LLM 的信息抽取方法，相比于传统的关键词匹配或人工标注，能够更 准确、高效 地捕捉到论文的核心信息，并进行 细粒度 的语义理解。 “In contrast, our work leverages large language models (LLMs) to extract detailed descriptions of scientific problems and AI methods from publication titles and abstracts, allowing for a more nuanced, scalable, and data-driven analysis.” 下图 Figure 1 展示了一个使用 LLM 抽取论文关键信息的示例 (以 AlphaFold 论文为例)： [请参考论文原文 Figure 1] (由于我无法直接插入图片，请您查看论文原文 Figure 1) 从图中可以看出，LLM 能够从 AlphaFold 论文的标题和摘要中准确抽取出： 科学问题 (Scientific Problem): 蛋白质结构预测 (Protein structure prediction) AI 方法 (AI Method): 基于神经网络的模型 (Neural network-based model) AI 应用 (AI Usage): 利用 AI 方法预测蛋白质结构 (The method is utilized to predict protein structures...)
语义投影与聚类 (Semantic Projection and Clustering): 为了深入分析抽取出的科学问题和 AI 方法之间的关系，论文使用了 语义投影 和 聚类 技术。 语义嵌入 (Semantic Embedding): 使用 Instructor Embedding 模型 将科学问题和 AI 方法的文本描述转化为 高维向量，从而将文本信息映射到语义空间中。语义相似的文本在语义空间中距离更近。 降维 (Dimensionality Reduction) 与聚类 (Clustering): 使用 LargeVis 算法将高维语义向量降维到二维空间，然后在二维空间中使用 HDBSCAN 算法进行 密度聚类，将语义相似的科学问题和 AI 方法分别聚类成不同的 簇 (Cluster)。 簇标签生成 (Cluster Labeling): 利用 GPT-4o 模型 对每个簇进行 主题概括，生成可理解的 簇标签 (Cluster Label)。
通过语义投影与聚类，论文构建了 AI4Science 的语义地图，如下图 Figure 2 所示： [请参考论文原文 Figure 2] (由于我无法直接插入图片，请您查看论文原文 Figure 2) (a) 科学问题 (Scientific problems) 语义地图: 图 (a) 中，每个点代表一篇论文，点的颜色表示论文类型 (绿色：AI4Science 工作，橙色：非 AI 科学问题，紫色：非科学问题 AI 应用)。点的分布反映了不同科学问题在语义空间中的位置关系。 (b) AI 方法 (AI methods) 语义地图: 图 (b) 与图 (a) 类似，但展示的是 AI 方法的语义分布。
通过观察语义地图，我们可以直观地了解 AI4Science 研究的 分布格局，例如哪些科学问题或 AI 方法是研究的热点，哪些领域可能被忽视。 构建二部图 (Bipartite Graph) 分析 AI 与科学的连接: 论文进一步构建了一个 二部图，将科学问题簇和 AI 方法簇作为两类节点，论文作为连接节点的边。通过分析二部图的结构，可以更深入地理解 AI 和科学之间的 连接模式，例如哪些科学问题更倾向于使用哪些 AI 方法，哪些 AI 方法更广泛地应用于不同的科学领域。 下图 Figure 4(a) 展示了构建的 AI-Science 二部图： [请参考论文原文 Figure 4(a)] (由于我无法直接插入图片，请您查看论文原文 Figure 4(a)) 在二部图中： 节点大小: 代表节点的 度 (Degree)，即与该节点相连的边的数量。节点越大，度越大，表示该节点在 AI4Science 网络中越重要。 连线: 代表论文，连接一个科学问题簇节点和一个 AI 方法簇节点，表示该论文探讨了使用该 AI 方法解决该科学问题。
通过分析二部图，论文可以定量地揭示 AI 和科学之间连接的 不均衡性 (Uneven Distribution)，例如 hub 节点 (枢纽节点) 和 peripheral 节点 (边缘节点) 的存在。
2.3 与之前方法的比较和优势
大规模和全面的视角: 本文分析了 16 万+ 篇论文，构建了大规模数据集，提供了前所未有的 AI4Science 全景视图。 数据驱动和客观性: 基于大规模数据分析，避免了小样本定性研究可能存在的局限性和主观性，结果更客观、更可靠。 细粒度的语义理解: 利用 LLM 进行信息抽取和语义分析，超越了关键词匹配等粗粒度方法，能够更深入地理解论文的语义信息，捕捉 AI 和科学之间更细致的联系。 动态和可扩展性: 方法具有较好的可扩展性，可以方便地扩展到新的数据集和研究领域，并能够持续追踪 AI4Science 的最新发展动态。
3. 实验验证：揭示 AI4Science 的分布与不均衡性
3.1 实验设计
LLM 信息抽取质量评估: 为了验证 LLM 抽取科学问题、AI 方法和 AI 应用的可靠性，作者进行了 小规模人工评估 (Human Evaluation)。他们随机抽取了 100 篇 论文，由两位人工标注者对 LLM 的抽取结果进行评估，计算 准确率 (Accuracy)。 “To assess the reliability of GPT extractions, we conducted a small-scale human evaluation on 100 papers. Each extraction record was reviewed by at least two annotators, resulting in an average accuracy of 91.0%.” AI4Science 语义景观可视化: 通过 语义投影和聚类，作者将抽取出的科学问题和 AI 方法分别映射到二维语义空间，并可视化了 AI4Science 工作 (绿色点) 和 非 AI4Science 工作 (橙色和紫色点) 在语义空间中的分布情况，如下图 Figure 2 所示。 AI-Science 二部图分析: 构建 AI-Science 二部图，并分析其 节点度分布 (Node Degree Distribution)，揭示 AI 和科学之间连接的 不均衡性，如下图 Figure 4 所示。 不同类型簇的 AI4Science 比例分析: 为了更深入地理解 AI4Science 在不同科学问题和 AI 方法簇中的分布，作者统计了每个簇中 AI4Science 论文的数量，并绘制了 散点图 (Scatter Plot) Figure 3，横轴表示簇的总论文数量，纵轴表示 AI4Science 论文数量。通过 回归分析 (Regression Analysis)，识别了 well-explored 区域 (充分探索区域) 和 under-explored 区域 (未充分探索区域)。 [请参考论文原文 Figure 3] (由于我无法直接插入图片，请您查看论文原文 Figure 3) 图 (a) 是 科学问题簇 (Scientific problem clusters) 的散点图，图 (b) 是 AI 方法簇 (AI method clusters) 的散点图。 黑线 (Black Lines): 表示回归线，拟合了簇总论文数量和 AI4Science 论文数量之间的关系。 高于回归线的簇 (Above the line): 表示 well-explored 区域，AI4Science 研究相对活跃。 低于回归线的簇 (Below the line): 表示 under-explored 区域，AI4Science 研究相对不足，存在潜在的合作机会。
链接预测实验 (Link Prediction Experiment): 为了验证利用 AI 技术促进 AI 和科学连接的可行性，作者进行了 链接预测实验，尝试预测科学问题和 AI 方法之间潜在的联系。他们使用了多种 链接预测模型 (Link Prediction Models)，包括基于 Katz 指数、Node2vec 和 大型语言模型 (LLM) 的模型，并在 测试集 (Test Set) 上评估了模型的 精度 (Precision)、召回率 (Recall) 和 F1 值 (F1-score)。
3.2 实验数据和结果
LLM 信息抽取质量: 人工评估结果显示，LLM 信息抽取的平均准确率达到 91.0%，表明 LLM 能够有效地从论文标题和摘要中抽取关键信息。 AI4Science 语义景观: 语义地图 (Figure 2) 直观地展示了 AI4Science 研究在语义空间中的分布格局，揭示了 AI4Science 研究在某些子领域高度集中，而在另一些领域则相对空白的现象。 AI-Science 二部图分析: 二部图 (Figure 4) 和节点度分布图 (Figure 4(b)-(c)) 表明，AI 和科学之间的连接呈现 高度不均衡性，存在少数 hub 节点 (枢纽节点) 连接了大量的其他节点，而大多数节点则处于边缘位置。Table 2 的数据显示，well-explored 区域的节点平均度数明显高于 under-explored 区域，进一步印证了这种不均衡性。 “Table 2: Average degree of nodes in the bipartite graph. ... We observe a higher average degree for well-explored scientific problems and AI methods. This suggests that under-explored regions not only have fewer AI4Science publications, but also exhibit a lesser variety, or limited connectivity in the bipartite graph.” 不同类型簇的 AI4Science 比例: 散点图 (Figure 3) 和回归分析结果识别出了 well-explored 和 under-explored 的科学问题和 AI 方法簇。Table 12 列举了一些典型的 well-explored 和 under-explored 簇，例如，“Advanced Imaging Challenges (高级图像挑战)” 和 “Neural Network Challenges (神经网络挑战)” 是 well-explored 的科学问题，而 “Asymmetric Synthesis (不对称合成)” 和 “Forests and Climate Change (森林与气候变化)” 则属于 under-explored 领域。“Deep Learning Models (深度学习模型)” 和 “Neural Networks (神经网络)” 是 well-explored 的 AI 方法，而 “Attention Mechanisms (注意力机制)” 和 “Transformer Architectures (Transformer 架构)” 则属于 under-explored 领域。 “Table 12: Scientific problems and AI methods that are well- and under-explored by AI4Science research. Cluster names are ranked by the number of total publications. Only top 10 clusters are shown.” 链接预测实验: Table 3 展示了不同链接预测模型的性能。结果表明，基于 LLM 的链接预测模型 (LLM (Cluster) 和 LLM (Paper)) 在大多数情况下优于传统的 Katz 指数和 Node2vec 模型，尤其是在 AI → Science (AI 方法到科学问题) 的链接预测任务中，LLM (Paper) 模型表现最佳。Table 4 进一步分析了在 well-explored 和 under-explored 区域的链接预测结果，发现模型在 under-explored 区域的 召回率 (Recall) 相对较高，表明链接预测模型在发现 novel links (新颖连接) 方面具有潜力。Table 5 量化了不同模型发现的新颖连接的数量，LLM (Paper) 模型发现了最多的新颖连接。 “Table 3: Link prediction results of different models. Bold numbers highlights the highest performances in each scenario. ... Table 4: Link prediction results on well- and under-explored regions. ... Table 5: Number of novel links discovered by models compared with the training set (data up to 2022).”
3.3 实验结果对科学假设的支持
大规模定量分析揭示了 AI4Science 的分布不均衡性： 语义地图、二部图分析和不同类型簇的比例分析等实验结果均证实，AI4Science 研究在科学问题和 AI 方法的分布上存在显著的不均衡性，well-explored 区域高度集中，而 under-explored 区域则相对空白。这为论文提出的 “AI 与科学之间存在鸿沟” 的观点提供了定量证据。 链接预测实验验证了 AI 技术在弥合鸿沟方面的潜力： 链接预测实验表明，基于 LLM 的模型能够有效地预测科学问题和 AI 方法之间潜在的联系，尤其是在 under-explored 区域，模型展现出发现新颖连接的潜力。这为利用 AI 技术促进 AI 和科学的融合提供了技术路径。
4. 论文贡献及业界影响
4.1 论文的核心贡献
构建了首个大规模、平衡的 AI4Science 文献数据集: 该数据集包含 16 万+ 篇论文，涵盖了顶级的科学期刊和 AI 会议，为 AI4Science 领域的研究提供了宝贵的数据资源和分析基础。数据集和代码已公开 ( https://github.com/charles-pyj/Bridging-AI-and-Science )，方便其他研究者进行后续研究。 提出了基于 LLM 的大规模文献分析方法: 论文创新性地利用 LLM 进行信息抽取、语义分析和链接预测，为 AI4Science 研究提供了新的方法论，展示了 LLM 在科学计量学和文献挖掘方面的巨大潜力。 定量揭示了 AI4Science 的分布不均衡性: 通过数据分析和可视化，论文定量地揭示了 AI4Science 研究在科学问题和 AI 方法分布上的不均衡性，识别出了 well-explored 和 under-explored 区域，为未来的研究方向提供了重要启示。 验证了链接预测技术在弥合 AI 和科学鸿沟方面的潜力: 链接预测实验表明，基于 LLM 的模型能够有效地预测科学问题和 AI 方法之间潜在的联系，为利用 AI 技术促进 AI 和科学的融合提供了技术路径和实践依据。
4.2 对业界的影响和潜在应用场景
指导科研方向，促进跨学科合作: 论文揭示的 AI4Science 分布不均衡性，可以帮助科研人员和机构了解研究热点和空白领域，指导未来的科研方向，促进跨学科合作，尤其是在 under-explored 区域，鼓励 AI 研究者和科学家开展合作，共同探索新的研究方向和应用场景。 推动 AI 技术在科学领域的更广泛应用: 论文提出的基于 LLM 的文献分析和链接预测方法，可以为科学家提供 AI 方法推荐 和 科学问题识别 等辅助工具，降低 AI 技术的使用门槛，加速 AI 技术在科学领域的更广泛应用，例如在药物研发、材料科学、生物信息学等领域。 催生新的商业机会: 论文的研究成果可能催生出一系列新的商业机会，例如： AI4Science 知识图谱平台: 基于论文构建的数据集和方法，可以构建 AI4Science 知识图谱平台，为科研人员提供 文献检索、趋势分析、合作交流 等服务。 AI 驱动的科研工具: 开发基于 LLM 的 AI 方法推荐系统、科学问题识别工具、科研合作平台等，帮助科学家更高效地利用 AI 技术进行科学研究。 面向特定科学领域的 AI 解决方案: 针对论文识别出的 under-explored 科学领域，开发定制化的 AI 解决方案，解决特定领域的科研难题，例如在不对称合成、森林与气候变化等领域。
4.3 工程师应关注的方面
LLM 在科学文献分析中的应用: 深入了解 LLM 在信息抽取、语义理解、文本生成等方面的能力，探索 LLM 在科学文献分析、知识挖掘、智能问答等方面的应用潜力。 知识图谱构建与链接预测技术: 学习知识图谱构建和链接预测的相关技术，掌握如何利用图数据库、图神经网络等工具构建和分析 AI4Science 知识图谱，实现 AI 方法和科学问题之间的智能推荐。 AI4Science 平台和工具开发: 参与或主导 AI4Science 平台和工具的开发，例如文献分析平台、AI 方法推荐系统、科研合作平台等，将论文的研究成果转化为实际应用，为科学研究赋能。 特定科学领域的 AI 应用探索: 关注特定科学领域 (例如医疗、生物医药、材料科学等) 的科研挑战，结合自身技术优势，探索利用 AI 技术解决这些挑战的创新方案，发掘商业机会。
5. 未来研究方向与挑战
5.1 值得进一步探索的问题和挑战
更细粒度的 AI4Science 连接模式分析: 论文目前的分析主要基于科学问题簇和 AI 方法簇，未来可以进一步研究更细粒度的 论文级别 的 AI4Science 连接模式，例如特定科学问题和特定 AI 方法之间的具体应用场景和技术细节。 因果关系分析: 论文主要关注 AI 和科学之间的关联性，未来可以尝试探索 因果关系，例如 AI 方法的应用是否真的能够加速科学发现，以及在哪些情况下能够产生更大的影响。 动态 AI4Science 演化分析: 论文分析的数据集时间跨度为 2014-2024 年，未来可以进一步研究 AI4Science 的动态演化过程，例如不同科学领域对 AI 技术的接受程度如何随时间变化，哪些新的 AI 方法在科学领域得到快速应用，等等。 更全面的数据来源: 论文的数据来源主要集中在顶级的科学期刊和 AI 会议，未来可以考虑纳入 更多来源的数据，例如预印本、专利、基金项目等，以更全面地反映 AI4Science 的研究 landscape。 更深层次的语义理解: 论文目前的信息抽取主要基于论文标题和摘要，未来可以尝试 Full-text analysis (全文分析)，深入挖掘论文正文中的信息，更准确地理解 AI 方法在科学研究中的应用细节和创新之处。 链接预测模型优化与评估: 论文的链接预测实验使用了相对简单的模型，未来可以尝试 更先进的链接预测模型，例如基于图神经网络的模型，并设计 更全面的评估策略，例如专家评估或真实科研项目验证，以更准确地评估链接预测模型的有效性。
5.2 可能催生的新技术和投资机会
更智能的 AI4Science 知识图谱平台: 结合更先进的知识图谱技术和自然语言处理技术，构建更智能的 AI4Science 知识图谱平台，提供更精准的文献检索、趋势预测、专家推荐、合作对接等服务。 AI 驱动的科研智能助手: 开发基于 AI 的科研智能助手，能够自动分析科学文献，识别科研热点和空白领域，推荐合适的 AI 方法和合作伙伴，辅助科学家进行科研决策和创新。 面向特定科学领域的垂直 AI 应用: 针对论文识别出的 under-explored 科学领域，以及未来可能涌现出的新的科研挑战，开发垂直领域的 AI 解决方案，例如用于加速药物研发的 AI 平台、用于优化材料设计的 AI 工具、用于气候变化预测的 AI 模型等。 AI4Science 领域的投资和孵化: 随着 AI4Science 领域的快速发展，风险投资机构可以关注和投资相关的初创企业和科研项目，尤其是在 under-explored 领域和新兴技术方向，例如 AI 驱动的科研工具、知识图谱平台、垂直领域 AI 应用等。
6. Critical Thinking 视角下的论文不足与缺失
数据选择的潜在偏差 (Potential bias in data selection): 论文为了保证研究质量，选择了顶级的科学期刊和 AI 会议，但这可能导致 selection bias (选择偏差)，忽略了来自非顶级期刊和会议的潜在重要贡献，可能 低估了 AI4Science 的整体 landscape。论文作者在 Limitations 部分也承认了这一局限性。 “Potential bias in data selection. As an emerging and interdisciplinary field, cutting-edge and influential AI4Science studies often originate from prominent venues of general interest. ... While this ensures high-quality and impactful contributions, it could introduce a selection bias that may overlook significant contributions from less prominent venues...” 信息抽取依赖标题和摘要 (LLM-based extraction from titles and abstracts): 论文的信息抽取主要基于论文标题和摘要，虽然效率较高，但可能 miss details presented in the full text of publications (遗漏论文全文中的细节)，尤其是一些更 nuanced (细微的) AI 方法和应用场景可能无法被充分捕捉。论文作者也意识到了这个问题，并提出未来可以考虑 full-text analysis。 “LLM-based extraction from titles and abstracts. The LLM-based extraction in this study relies solely on paper titles and abstracts... While key research problems and methods are often described in abstracts... we may miss details presented in the full text of publications.” 链接预测评估的局限性 (Evaluation of link prediction): 论文使用已发表的论文数据作为 ground truth (真实情况) 来评估链接预测模型的性能，虽然是一种常用的评估方法，但也存在局限性。Publication data may not fully capture the breadth of potential AI4Science connections (已发表的论文数据可能无法完全捕捉 AI4Science 连接的广度)，模型预测出的 novel links (新颖连接) 可能被忽略，或者被错误地认为是 “假阳性”。论文作者也指出，未来可以考虑 expert reviews (专家评估) 或 real-world validation (真实世界验证) 等更全面的评估策略。 “Evaluation of link prediction. Another limitation of our study is the reliance on publication data as the ground truth for evaluating link prediction models. ... Future work could consider incorporating more comprehensive evaluation strategies, such as expert reviews or real-world validation, to assess the effectiveness of the link predictions.” 对因果关系的分析不足: 论文主要关注 AI 和科学之间的关联性，但 缺乏对因果关系的深入分析。例如，论文并没有明确回答 “AI 方法的应用是否真的能够加速科学发现？” 这样的问题。未来的研究可以尝试使用 causal inference (因果推断) 的方法，更深入地分析 AI 技术对科学研究的实际影响。 对 LLM 性能的依赖和潜在风险: 论文的核心方法依赖于 LLM 的信息抽取、语义分析和文本生成能力。虽然 GPT-4o 模型表现出色，但 LLM 的性能并非完美，可能存在理解偏差、生成错误信息等风险。此外，LLM 的可解释性 (Explainability) 相对较弱，也可能影响研究结果的可信度和透明度。
6.2 需要进一步验证和存疑之处
数据集的代表性: 论文使用的数据集是否能够充分代表整个 AI4Science 领域？选择顶级期刊和会议是否会引入系统性偏差？数据集的代表性需要进一步验证。 LLM 信息抽取的准确性: 虽然人工评估显示 LLM 信息抽取的准确率较高，但 在更大规模数据集上的准确性 以及 在更复杂、更 nuanced 的科学文献中的表现 仍然需要进一步验证。 链接预测模型的有效性: 论文的链接预测实验结果表明 LLM 模型具有一定的潜力，但 模型的性能是否足够实用？ 预测出的 novel links 是否真的具有科学价值？ 是否能够转化为实际的科研合作和成果？ 这些问题需要进一步验证。 研究结论的普适性 (Generalizability): 论文的研究结论是否能够推广到 不同学科领域、不同语言的科学文献、不同时间段 的 AI4Science 研究？ 研究结论的普适性需要进一步考察。
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