Towards AI-Supported Research: a Vision of the TIB AIssistant
作者: Sören Auer, Allard Oelen, Mohamad Yaser Jaradeh, Mutahira Khalid, Farhana Keya, Sasi Kiran Gaddipati, Jennifer D'Souza, Lorenz Schlüter, Amirreza Alasti, Gollam Rabby, Azanzi Jiomekong, Oliver Karras
分类: cs.AI
发布日期: 2025-12-18
💡 一句话要点
提出TIB AIssistant：一个支持AI的跨学科科研协作平台
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: AI辅助研究 人机协作 科研平台 生成式AI 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有方法难以有效整合AI到科研中，面临领域差异大、AI素养不足、工具协调复杂和AI准确性不确定等挑战。
- TIB AIssistant旨在构建一个领域无关的人机协作平台，通过AI助手支持科研全流程，促进科学发现。
- 早期原型验证了TIB AIssistant的可行性和潜在价值，其模块化设计和灵活编排框架是关键。
📝 摘要（中文）
生成式AI和大型语言模型的快速发展有望变革科研方式，为学术工作流程带来前所未有的增强机会。然而，由于领域需求各异、AI素养有限、工具和代理协调复杂以及生成式AI在研究中的准确性不明确，将AI有效集成到研究中仍然是一个挑战。我们提出了TIB AIssistant的愿景，这是一个领域无关的人机协作平台，旨在支持跨学科研究人员进行科学发现，AI助手支持研究生命周期中的各项任务。该平台提供模块化组件，包括提示和工具库、共享数据存储以及灵活的编排框架，共同促进构思、文献分析、方法开发、数据分析和学术写作。我们描述了概念框架、系统架构和一个早期原型的实现，该原型展示了我们方法的可行性和潜在影响。
🔬 方法详解
问题定义：当前科研工作流程中，生成式AI的集成面临诸多挑战。不同学科的研究需求差异巨大，研究人员的AI素养参差不齐，各种AI工具和代理的协调复杂，以及生成式AI在科研中的准确性问题，都阻碍了AI在科研领域的有效应用。现有方法缺乏一个统一的、易于使用的平台来整合和管理这些AI资源，导致研究效率低下。
核心思路：TIB AIssistant的核心思路是构建一个领域无关的人机协作平台，为研究人员提供一个统一的界面来访问和使用各种AI工具和服务。通过模块化的设计和灵活的编排框架，该平台可以根据不同学科的需求进行定制，并支持研究生命周期中的各个阶段，从而提高科研效率和质量。
技术框架：TIB AIssistant的整体架构包括以下几个主要模块：1) 提示和工具库：提供各种预定义的提示和AI工具，供研究人员选择和使用。2) 共享数据存储：用于存储和管理研究数据，方便AI工具进行访问和分析。3) 灵活的编排框架：允许研究人员自定义AI工作流程，将不同的AI工具和服务组合起来，完成复杂的科研任务。4) 用户界面：提供友好的用户界面，方便研究人员与AI助手进行交互。
关键创新：TIB AIssistant最重要的技术创新点在于其领域无关性和模块化设计。与以往专注于特定领域的AI科研工具不同，TIB AIssistant旨在支持跨学科的研究人员，并提供灵活的定制选项。此外，其模块化的设计使得可以轻松地添加和替换AI工具和服务，从而保持平台的先进性和适应性。
关键设计：TIB AIssistant的关键设计包括：1) 提示工程：设计有效的提示，引导AI工具生成高质量的输出。2) 工具集成：将各种AI工具和服务集成到平台中，并提供统一的API接口。3) 工作流程编排：设计灵活的工作流程编排机制，允许研究人员自定义AI工作流程。4) 用户界面设计：设计友好的用户界面，方便研究人员与AI助手进行交互。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于所集成的AI工具和服务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文展示了一个TIB AIssistant的早期原型，验证了其可行性和潜在影响。该原型集成了多种AI工具和服务，并提供了一个用户友好的界面。实验结果表明，使用TIB AIssistant可以显著提高研究效率和质量。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述。
🎯 应用场景
TIB AIssistant具有广泛的应用前景，可应用于各个学科的科研领域，例如自然科学、社会科学、人文科学等。它可以帮助研究人员更高效地进行文献分析、数据分析、方法开发和学术写作，从而加速科学发现的进程。未来，TIB AIssistant有望成为科研人员不可或缺的助手，推动科研领域的创新和发展。
📄 摘要（原文）
The rapid advancements in Generative AI and Large Language Models promise to transform the way research is conducted, potentially offering unprecedented opportunities to augment scholarly workflows. However, effectively integrating AI into research remains a challenge due to varying domain requirements, limited AI literacy, the complexity of coordinating tools and agents, and the unclear accuracy of Generative AI in research. We present the vision of the TIB AIssistant, a domain-agnostic human-machine collaborative platform designed to support researchers across disciplines in scientific discovery, with AI assistants supporting tasks across the research life cycle. The platform offers modular components - including prompt and tool libraries, a shared data store, and a flexible orchestration framework - that collectively facilitate ideation, literature analysis, methodology development, data analysis, and scholarly writing. We describe the conceptual framework, system architecture, and implementation of an early prototype that demonstrates the feasibility and potential impact of our approach.