系統性文獻回顧(Systematic Review)需要透明且詳盡的檢索，以解決特定的研究問題。圖書館員因其在檢索策略和資料庫方面的專業知識，經常被邀請加入研究團隊，制定和實施全面的檢索策略。在文獻檢索中使用自動化工具和技術並非新鮮事；然而，近年來人工智慧 (AI)研究工具的運用，已迅速將系統性文獻回顧從擬定研究問題轉變為報告研究結果。
本研究調查目前在系統性文獻回顧和更廣泛的文獻評估中所使用和推薦的人工智慧工具的現狀，重點關注系統性文獻回顧流程的檢索階段，分析LitSuggest、Research Rabbit、Citation Chaser、scite、Consensus、Elicit、Search Smart等7種人工智慧工具的特性和可行性，評估它們與現有系統性文獻回顧工作流程的整合，並探討與透明度、可重複性和可信度相關的問題。
文末作者總結，目前的人工智慧工具不足以取代圖書館員在系統性文獻回顧檢索過程中的專業知識。此外，這些人工智慧工具通常缺乏瞭解基本演算法所需的透明且詳細的解釋，更令人擔憂的是，研究人員可能會在沒有適當評估和專家諮詢的情況下使用這些工具。為了解決這個問題，建議研究人員事先進行全面評估，更進一步，應鼓勵圖書館員等專業人員積極參與評估過程，以協助研究人員找到能有效滿足其研究需求的工具。
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AI and Systematic Reviews: Can AI Tools Replace Librarians in the Systematic Search Process?