DOI: https://doi.org/10.1177/02683962261425675
تاريخ النشر: 2026-02-05
المؤلف: Gerit Wagner وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والتعليم
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة عامة على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، على مراجعات الأدبيات عبر مجالات مختلفة، بما في ذلك الأكاديميا والمنظمات. يبرز قدرات GenAI في التلخيص، والإجابة على الأسئلة، واستخراج البيانات، والترجمة، مع التأكيد على إمكانياتها في تعزيز كفاءة وفعالية مراجعات الأدبيات. يقترح المؤلفون أساليب منهجية لاستخدام أدوات GenAI العامة والمتخصصة، مقدّمين أمثلة عملية على المطالبات واستراتيجيات فعالة لإجراء مراجعات الأدبيات.
يتبنى البحث وجهة نظر متوازنة، حيث يتناول كل من الفرص التي يقدمها GenAI والمخاطر المرتبطة به. وينتهي بمناقشة حول الآثار الفلسفية لـ GenAI على التقدم العلمي على المدى الطويل ويحدد مجالات البحث المستقبلية التي تهدف إلى تحسين بنية GenAI وبيانات التدريب، بالإضافة إلى معالجة القضايا المنهجية المفتوحة في مراجعات الأدبيات المدعومة بـ GenAI.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية الارتفاع السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT وGemini، وإمكاناتها التحويلية للمهام المعتمدة على المعرفة مثل التلخيص وتوليف الأدبيات. بينما يُبلغ العديد من المستخدمين عن زيادة في الكفاءة، هناك مخاوف بشأن قيود GenAI، بما في ذلك خطر الاعتماد المفرط الذي قد يقوض المهارات العلمية الأساسية. تبرز الورقة تناقضًا حيث يمكن أن يزيد GenAI من الحمل المعرفي الذي يواجهه الباحثون بسبب النمو الأسي للأدبيات العلمية، بينما يقدم في الوقت نفسه أدوات لتوليف هذه المعلومات بشكل فعال.
يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى نهج متوازن لدمج GenAI في مراجعات الأدبيات، داعين إلى فهم شامل للممارسات المنهجية المعمول بها لضمان نتائج عالية الجودة. يهدفون إلى استكشاف كيفية تعزيز GenAI لعمليات مراجعة الأدبيات مع معالجة المخاطر والفرص المحتملة. ستركز الورقة على سياق تصميم واستخدام نظم المعلومات، حيث يمتلك المؤلفون خبرة كبيرة، وستوفر أساسًا مفاهيميًا لـ GenAI، واستراتيجيات المطالبة الفعالة، واقتراحات عملية لتطبيقه في مراجعات الأدبيات. ستتناول المناقشة أيضًا الآثار والتحديات الأوسع المرتبطة بـ GenAI في البحث.
النتائج
تشير نتائج تحليلنا إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) يحمل إمكانيات كبيرة لتعزيز عمليات متنوعة، خاصة في سياق الاستفسارات النظرية. على الرغم من الاعتراف ببعض القيود والتحذيرات، تشير النتائج إلى أن GenAI يمكن أن يعزز بشكل فعال القدرات البشرية، وفي حالات معينة، يمكن أن يقوم بأتمتة المهام بالكامل. ومن الجدير بالذكر أن تطبيق GenAI في إعادة صياغة الأسئلة النظرية من خلال الجدل السقراطي يظهر قدرته على تسهيل التفاعل الأعمق مع المفاهيم المعقدة. وهذا يبرز الدور التحويلي الذي يمكن أن يلعبه GenAI في الأوساط الأكاديمية والبحثية.
المناقشة
تحدد قسم المناقشة في الورقة البحثية التحول التحويلي من الذكاء الاصطناعي التقليدي إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، مع التأكيد على قدرته على إنشاء المحتوى بدلاً من مجرد تحليل البيانات. يتفوق الذكاء الاصطناعي التقليدي في التعرف على الأنماط والتحليلات التنبؤية، بينما تم تصميم نماذج GenAI، مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والأنظمة متعددة الوسائط، لإنشاء محتوى جديد عبر وسائط مختلفة، بما في ذلك النصوص والصور والصوت. يسمح هذا التطور لـ GenAI بالمشاركة النشطة في عملية البحث، مما يساعد في صياغة الفرضيات، وتحليل البيانات، وصياغة المخطوطات، وبالتالي إعادة تعريف مشهد مراجعات الأدبيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AILRs).
تستكشف هذه القسم أيضًا التقدم التكنولوجي الذي يدعم GenAI، وخاصة إدخال بنية Transformer، التي أحدثت ثورة في معالجة اللغة الطبيعية من خلال تمكين المعالجة المتوازية والحفاظ على السياق عبر مقاطع طويلة. أدى هذا الابتكار المعماري، جنبًا إلى جنب مع الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) ونماذج الانتشار، إلى تطوير أنظمة متعددة الوسائط متطورة قادرة على دمج النصوص والصور والصوت بسلاسة. تبرز الورقة أهمية استراتيجيات المطالبة المصممة خصيصًا لـ GenAI لتحسين أدائه في مراجعات الأدبيات، بما في ذلك المطالبة الاستكشافية، والتعلم بدون عينة والتعلم القليل، والمطالبة بسلسلة الأفكار، والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). هذه الاستراتيجيات ضرورية لتعزيز الصلة والدقة في مخرجات GenAI، مما يسهل في النهاية مراجعات أدبيات أكثر كفاءة وعمقًا.
DOI: https://doi.org/10.1177/02683962261425675
Publication Date: 2026-02-05
Author(s): Gerit Wagner et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Overview
The section provides an overview of the transformative impact of generative artificial intelligence (GenAI), particularly large-language models (LLMs) like ChatGPT, on literature reviews across various domains, including academia and organizations. It highlights GenAI’s capabilities in summarization, question-answering, data extraction, and translation, emphasizing their potential to enhance the efficiency and effectiveness of literature reviews. The authors propose methodological approaches for utilizing both general-purpose and specialized GenAI tools, offering practical examples of prompts and sound strategies for conducting literature reviews.
The paper adopts a balanced perspective, addressing both the opportunities presented by GenAI and the associated risks. It concludes with a discussion on the philosophical implications of GenAI for long-term scientific progress and identifies avenues for future research aimed at improving GenAI’s architecture and training data, as well as addressing open methodological issues in GenAI-assisted literature reviews.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the rapid rise of generative artificial intelligence (GenAI), particularly large language models (LLMs) like ChatGPT and Gemini, and their transformative potential for knowledge-intensive tasks such as summarization and literature synthesis. While many users report increased efficiency, there are concerns regarding the limitations of GenAI, including the risk of overreliance that may undermine essential scientific skills. The paper highlights a paradox where GenAI can exacerbate the cognitive overload faced by researchers due to the exponential growth of scientific literature while simultaneously offering tools to synthesize this information effectively.
The authors emphasize the need for a balanced approach to integrating GenAI into literature reviews, advocating for a thorough understanding of established methodological practices to ensure high-quality outcomes. They aim to explore how GenAI can enhance literature review processes while addressing potential risks and opportunities. The paper will focus on the context of information systems design and use, where the authors have significant expertise, and will provide a conceptual foundation for GenAI, effective prompting strategies, and practical suggestions for its application in literature reviews. The discussion will also encompass broader implications and challenges associated with GenAI in research.
Results
The results of our analysis indicate that Generative AI (GenAI) holds significant potential for enhancing various processes, particularly in the context of theoretical inquiry. Despite acknowledging certain limitations and caveats, the findings suggest that GenAI can effectively augment human capabilities and, in specific instances, fully automate tasks. Notably, the application of GenAI in reframing theoretical questions through Socratic argumentation demonstrates its ability to facilitate deeper engagement with complex concepts. This underscores the transformative role that GenAI could play in academic and research settings.
Discussion
The discussion section of the research paper delineates the transformative shift from traditional AI to Generative AI (GenAI), emphasizing its capacity for content creation rather than mere data analysis. Traditional AI excels in pattern recognition and predictive analytics, while GenAI models, such as large language models (LLMs) and multimodal systems, are designed to generate novel content across various modalities, including text, images, and audio. This evolution allows GenAI to actively engage in the research process, aiding in hypothesis formulation, data analysis, and manuscript drafting, thereby redefining the landscape of AI-supported literature reviews (AILRs).
The section further explores the technological advancements that underpin GenAI, particularly the introduction of the Transformer architecture, which revolutionized natural language processing by enabling parallel processing and maintaining context over long passages. This architectural innovation, coupled with generative adversarial networks (GANs) and diffusion models, has led to the development of sophisticated multimodal systems capable of integrating text, images, and audio seamlessly. The paper highlights the importance of prompting strategies tailored for GenAI to optimize its performance in literature reviews, including exploratory prompting, zero-shot and few-shot learning, chain-of-thought prompting, and retrieval-augmented generation (RAG). These strategies are essential for enhancing the relevance and specificity of GenAI outputs, ultimately facilitating more efficient and insightful literature reviews.