AI-направено академично търсене и изследвания през 2026 г.: Какво се промени през август, какви са новите функции и защо моделът на академичните бази данни се променя
Poscast
Подкаст
Plamen MILTENOFF
Extended analysis here
| From alphaXiv to a broader transformation of academic research In our previous blog post on alphaXiv, we looked at a platform converting arXiv papers from static PDFs into interactive research spaces. Instead of downloading a paper, uploading it elsewhere, and asking a separate chatbot to explain it, researchers can read the paper, question it, inspect references and code, and receive answers linked directly to the source. The main lesson from alphaXiv was broader than one platform. Academic reading is changing from a linear activity into an interactive research process. A paper is increasingly something researchers can query, explore, compare, and examine with AI assistance. Recent developments in academic databases reveal same transformation occurring one step earlier, at the search and discovery stage. During 2026, and especially across July and August, EBSCO, ProQuest, JSTOR, Web of Science, Google Scholar, Consensus, Elicit, Scite, and OpenAlex introduced or expanded AI functions for searching, ranking, reading, synthesizing, and connecting scholarly evidence. If alphaXiv shows how AI is changing what happens after you find a paper, these developments show how AI is changing finding the paper in the first place, and increasingly what happens between the research question and the final synthesis. The larger change concerns how research tasks are being redistributed between researchers, databases, language models, and AI agents. Before Search: You Can Describe What You Want For years, searching academic databases followed a familiar pattern. You identified keywords, connected them with Boolean operators such as AND and OR, searched a database, reviewed a long list of results, opened promising papers, and started reading. Suppose your question is: “How does remote work affect employee productivity?” A conventional search might require something like: (“remote work” OR telework OR “working from home”) AND (“employee productivity” OR performance) EBSCO’s AI-assisted Search can currently help generate this type of query from an ordinary sentence. This changes an important part of information literacy. Students may spend less time constructing every search expression manually. They still need to examine AI output. Did the system include appropriate synonyms? Did it misunderstand “performance”? Did it exclude important concepts? AI reduces some of the technical work of searching, but increases the importance of evaluating the construction of the search. Aster Zhao provides a detailed comparison of these developments across EBSCO, ProQuest, and JSTOR: During Search: Databases Increasingly Search by Meaning Another major change is semantic search. Traditional keyword search works best when researchers know the terminology used in the literature. Semantic systems can retrieve documents whose meaning matches the question even when authors use different words. JSTOR Semantic Results, OpenAlex Semantic Search, Web of Science Smart Search, Consensus, and Google Scholar Labs represent different versions of this approach. For example, a student searching for “students relying too much on AI” might miss papers using terms such as “automation dependence,” “cognitive offloading,” or “overreliance on generative AI.” Semantic search can connect these related meanings. Some systems go further. They perform several searches, compare candidate papers, rerank them, and decide which ones appear most relevant. His broader analysis of Web of Science Smart Search, Google Scholar Labs, and Consensus, Aaron Tay describes Google Scholar Labs as an example of this deeper AI-supported search. Instead of treating your question as one fixed query, the system can break it into parts and investigate different aspects. After Search: Papers Become Interactive Here the connection with alphaXiv becomes especially clear. Finding a paper increasingly does not end the search process. The paper itself becomes interactive. Aster Zhao’s comparison of EBSCO, ProQuest, and JSTOR shows AI moving from finding documents toward interacting with them. EBSCO AI Insights can produce key points from a paper. AI Ask allows questions about an individual document. ProQuest Research Assistant can identify takeaways, answer questions, and suggest related topics. JSTOR’s AI Research Tool also supports interaction with retrieved material. Google Scholar moved in the same direction in August with Quick Read. Instead of giving you a generic summary, Quick Read explains a particular paper’s relation to your research question. Suppose you are studying whether AI improves student learning. Instead of reading twenty papers from beginning to end before deciding which matter, you can ask: “What evidence does this study provide?” “What population was examined?” “What limitations should I consider?” AI can help locate the relevant sections. You still need to read and verify them. The key change is in the merge of search and reading into one workflow. From Searching Papers to Researching a Question The largest development during 2026 goes beyond better search. Systems such as Consensus and Elicit increasingly operate as research agents. A conventional database responds to: “Find papers about AI literacy.” A research agent can receive a broader task: “Investigate how AI literacy is measured among university students, identify major instruments, compare their dimensions, and summarize gaps in current research.” The agent may generate several searches, retrieve papers, follow citations, compare studies, organize findings, and produce a cited report. Consensus increasingly combines semantic search, conventional paper search, citation networks, synthesis, and multi-step tool use. Elicit’s Research Agent similarly searches across multiple evidence sources and produces structured research outputs. This means the basic unit of academic search is beginning to change. Previously, researchers submitted a query. Now they can increasingly submit a research objective. Databases May Also Disappear from View Another development may change our traditional understanding of an “academic database.” Scite now allows AI environments such as ChatGPT and Claude to call its scholarly citation services through MCP, the Model Context Protocol. EBSCO and Clarivate are developing similar connections between trusted academic collections and external AI systems. The researcher may therefore stop visiting every database separately. You might work inside an AI assistant while EBSCO, Scite, Consensus, OpenAlex, or another academic service operates behind the interface. The database increasingly becomes part of the research infrastructure rather than necessarily being the place where research begins. What Zhao’s Figure Tells Us The figure developed in Zhao’s analysis captures this transition clearly. It maps AI across several stages of research: Before search: Boolean query generation. During search: semantic search, ranking, and reranking. After search: single-document Q&A and multi-document Q&A using RAG. Beyond these stages: agentic workflows. The figure matters because it explains “AI-powered search” is not one feature. AI can intervene at several different points in the research process. One system may help formulate the search. Another may change the retrieval of documents. Another may summarize or answer questions about a paper. A more advanced agent may perform several of these steps repeatedly. This is the reason for Aaron Tay; LinkedIn post to urge researchers and librarians to look beyond whether an interface appears impressive and ask what the system is doing “under the hood.” What Changes for the Researcher? Boolean search has not disappeared. Academic databases have not disappeared. Database expertise has not become irrelevant. They now sit inside a larger research system containing semantic search, AI relevance judgment, RAG, interactive reading, deep search, and research agents. The researcher’s role therefore changes. Writing complex queries becomes somewhat less central. Evaluating what happened becomes more important. When an AI system gives you a polished answer, you increasingly need to ask: What collection did it search? How did it interpret my question? Did it run one search or several? How were papers ranked? How many papers informed the answer? Do the cited papers support the claims? Would repeating the search retrieve the same evidence? These questions matter because easier interfaces can hide more complex research processes. The Main Change Is a Redistribution of Research Work The major change in academic research in 2026 is not AI replacing academic databases. It is the redistribution of research work. AI can formulate searches, retrieve semantically related literature, rank papers, summarize documents, follow citations, compare studies, and coordinate multi-step investigations. Researchers increasingly decide which of these tasks to delegate and which require direct human judgment. Seen together with alphaXiv, the direction becomes clearer. Academic search, reading, and synthesis are beginning to merge into a connected AI-assisted workflow. The researcher moves from manually operating separate tools toward supervising a sequence of retrieval, interpretation, and synthesis tasks. This changes what research literacy means. The important skill is no longer only knowing to search. It also includes knowing what the AI searched, how it searched, what evidence it selected, how it generated its answer, and when the researcher needs to take control. In 2026, that distinction is becoming central to credible AI-assisted research. | От alphaXiv към по-широката трансформация на академичните изследвания В нашата предишна публикация в блога за alphaXiv разгледахме платформа, която превръща статиите в arXiv от статични PDF файлове в интерактивни изследователски пространства. Вместо изследователят да изтегля дадена статия, да я качва в отделен чатбот и да иска обяснение, той може да чете текста, да задава въпроси към него, да преглежда референции и код и да получава отговори, свързани директно с източника. Основният извод от alphaXiv отива по далеко от описание на самата платформа. Академичното четене се променя от линейна дейност към интерактивен изследователски процес. Статията все по-често се превръща в обект, който изследователят може да разпитва, изследва, сравнява и анализира с помощта на AI. Последните промени в академичните бази данни показват, че същата трансформация вече се случва и една стъпка по-рано, още на етапа на търсене и откриване на научна литература. През 2026 г., и особено през юли и август, EBSCO, ProQuest, JSTOR, Web of Science, Google Scholar, Consensus, Elicit, Scite и OpenAlex въведоха или разшириха AI функции за търсене, ранжиране, четене, синтезиране и свързване на научни доказателства. Ако alphaXiv показва как AI променя случващото се след намирането на дадена статия, тези нови разработки показват как AI променя самото намиране на статията и все по-често всичко между изследователския въпрос и крайния синтез. По-голямата промяна е в преразпределението на изследователските задачи между изследователя, базата данни, езиковия модел и AI агента. Преди търсенето: Можете просто да опишете какво търсите В продължение на години търсенето в академични бази данни следваше познат модел. Изследователят определя ключови думи, свързва ги с булеви оператори като AND и OR, стартира търсене, преглежда дълъг списък с резултати, отваря най-обещаващите публикации и започва да чете. Да приемем, че изследователският въпрос е: “Как дистанционната работа влияе върху продуктивността на служителите?” Едно традиционно търсене може да изисква заявка като: (“remote work” OR telework OR “working from home”) AND (“employee productivity” OR performance) AI-assisted Search на EBSCO вече може да помогне за генерирането на подобен тип заявка на базата на обикновено изречение. Това променя важна част от информационната грамотност. Студентите могат да отделят по-малко време за ръчно конструиране на всяка заявка. Но те все още трябва да проверяват какво е създал AI. Включи ли системата подходящи синоними? Разбра ли правилно “performance”? Изключи ли важни понятия? AI намалява част от техническата работа по търсенето, но увеличава значението на оценката как точно е конструирано самото търсене. Aster Zhao прави подробен сравнителен анализ на тези промени при EBSCO, ProQuest и JSTOR. По време на търсенето: Базите данни все повече търсят по смисъл Друга голяма промяна е семантичното търсене. Традиционното търсене по ключови думи работи най-добре, когато изследователят познава терминологията, използвана в литературата. Семантичните системи могат да намират документи, чието значение съответства на въпроса, дори когато авторите използват различни думи. JSTOR Semantic Results, OpenAlex Semantic Search, Web of Science Smart Search, Consensus и Google Scholar Labs представляват различни версии на този подход. Например студент, който търси по фразата “students relying too much on AI”, може да пропусне статии, използващи понятия като “automation dependence”, “cognitive offloading” или “overreliance on generative AI”. Семантичното търсене може да свърже тези близки по значение понятия. Някои системи отиват още по-далеч. Те извършват няколко търсения, сравняват намерените публикации, преранжират ги и определят кои изглеждат най-релевантни. В своя по-широк анализ на Web of Science Smart Search, Google Scholar Labs и Consensus Aaron Tay описва Google Scholar Labs като пример за по-дълбоко AI-подпомогнато търсене. Вместо да приема въпроса като една фиксирана заявка, системата може да го раздели на части и да изследва различни негови аспекти. След търсенето: Научните статии стават интерактивни Тук връзката с alphaXiv става особено ясна. Намирането на статия все по-рядко означава край на процеса на търсене. Самата статия се превръща в интерактивен обект. Сравнението на Aster Zhao между EBSCO, ProQuest и JSTOR показва как AI преминава от намиране на документи към взаимодействие с тях. EBSCO AI Insights може да извлича основни акценти от дадена публикация. AI Ask позволява задаване на въпроси към конкретен документ. ProQuest Research Assistant може да извлича ключови изводи, да отговаря на въпроси и да предлага свързани теми. JSTOR AI Research Tool също позволява работа с вече намерени материали. Google Scholar се движи в същата посока с функцията Quick Read, въведена през август. Вместо да дава общо резюме, Quick Read обяснява как конкретната статия се отнася към зададения изследователски въпрос. Да приемем, че изследвате дали AI подобрява ученето на студентите. Вместо да прочетете двадесет статии от начало до край, преди да решите кои са важни, можете да попитате: “Какви доказателства представя това изследване?” “Каква популация е изследвана?” “Какви ограничения трябва да имам предвид?” AI може да ви помогне да намерите релевантните части. Но все още трябва да ги прочетете и проверите. Ключовата промяна е, че търсенето и четенето започват да се сливат в един общ работен процес. От търсене на статии към изследване на въпрос Най-значимата промяна през 2026 г. надхвърля подобряването на търсенето. Системи като Consensus и Elicit все по-често функционират като изследователски агенти. Традиционната база данни отговаря на заявка като: “Намери статии за AI literacy.” Изследователският агент може да получи по-широка задача: “Проучи как се измерва AI literacy сред университетските студенти, идентифицирай основните инструменти, сравни техните измерения и обобщи пропуските в съществуващите изследвания.” Агентът може да генерира няколко търсения, да намери публикации, да проследи цитирания, да сравни изследвания, да организира резултатите и да създаде доклад с цитирани източници. Consensus все повече комбинира семантично търсене, традиционно търсене на научни публикации, цитатни мрежи, синтез и работа с множество инструменти в последователни стъпки. Research Agent на Elicit по сходен начин търси в различни източници на доказателства и създава структурирани изследователски резултати. Това означава, че основната единица на академичното търсене започва да се променя. Преди изследователят изпращаше заявка. Сега той все по-често може да зададе изследователска цел. Базите данни могат да изчезнат от полезрението Друго развитие може да промени традиционното ни разбиране за “академична база данни”. Scite вече позволява AI среди като ChatGPT и Claude да използват неговите услуги за научно цитиране чрез MCP, Model Context Protocol. EBSCO и Clarivate разработват сходни връзки между доверени академични колекции и външни AI системи. Следователно изследователят може постепенно да спре да посещава всяка база данни поотделно. Може да работите в рамките на AI асистент, докато EBSCO, Scite, Consensus, OpenAlex или друга академична услуга функционира зад интерфейса. Базата данни все повече се превръща в част от изследователската инфраструктура, а не непременно в мястото, от което започва изследването. Какво ни показва фигурата на Zhao Тук става дума за Figure 1 в статията на Aster Zhao, “Overview of AI features in EBSCO, ProQuest, and JSTOR”. Фигурата представя как AI се разполага в различни етапи на изследователския процес: Преди търсенето: генериране на булеви заявки. По време на търсенето: семантично търсене, ранжиране и преранжиране. След търсенето: въпроси и отговори върху един документ и върху множество документи чрез RAG. Отвъд тези етапи: агентни работни процеси. Фигурата е важна, защото показва, че “AI-powered search” не е една конкретна функция. AI може да се включва в различни части на изследователския процес. Една система може да помага за формулиране на заявката. Друга може да променя начина, по който се намират документите. Трета може да обобщава или да отговаря на въпроси върху конкретна статия. По-напреднал агент може да изпълнява няколко от тези стъпки последователно и многократно. Именно поради това Aaron Tay в своя LinkedIn пост призовава изследователите и библиотекарите да не се ограничават до това дали интерфейсът изглежда впечатляващо, а да питат какво системата прави “под капака”. Какво се променя за изследователя? Булевото търсене не е изчезнало. Академичните бази данни не са изчезнали. Експертните умения за работа с бази данни не са загубили значение. Те вече функционират в по-голяма изследователска система, която включва семантично търсене, AI оценка на релевантността, RAG, интерактивно четене, deep search и изследователски агенти. Ролята на изследователя следователно се променя. Създаването на сложни заявки става донякъде по-малко централно. Оценката на това какво се е случило по време на търсенето става по-важна. Когато AI система ви даде добре формулиран отговор, все по-често трябва да зададете следните въпроси: Каква колекция е претърсила? Как е интерпретирала въпроса ми? Извършила ли е едно търсене или няколко? Как са ранжирани публикациите? Колко документа са използвани за отговора? Подкрепят ли цитираните източници направените твърдения? При повторение на търсенето ще бъдат ли намерени същите доказателства? Тези въпроси имат значение, защото по-лесните интерфейси могат да скриват по-сложни изследователски процеси. Основната промяна е преразпределението на изследователската работа Най-голямата промяна в академичните изследвания през 2026 г. не е замяната на академичните бази данни с AI. Промяната е в преразпределението на изследователската работа. AI може да формулира заявки, да намира семантично свързана литература, да ранжира публикации, да обобщава документи, да следва цитирания, да сравнява изследвания и да координира многостъпкови изследователски задачи. Изследователите все по-често решават кои от тези задачи да делегират и кои изискват пряка човешка преценка. Разгледано заедно с alphaXiv, посоката става по-ясна. Академичното търсене, четенето и синтезът започват да се сливат в един свързан AI-подпомогнат работен процес. Изследователят преминава от ръчно управление на отделни инструменти към надзор върху поредица от задачи по извличане, интерпретация и синтез. Това променя и значението на изследователската грамотност. Важното умение вече не е само да знаете как да търсите. Нужно е също да знаете какво е търсил AI, как е извършил търсенето, какви доказателства е избрал, как е генерирал отговора и кога изследователят трябва да поеме контрола. През 2026 г. това разграничение се превръща в основен елемент на надеждното AI-подпомогнато изследване. |