AI 研究工具 ／ 資料查證至 2026 年 10 月
一篇論文被引用 500 次，不代表有 500 篇論文同意它。香港科技大學圖書館舉過一個例子：一篇疫情期間日本自殺率的論文被引用超過 500 次，其中有 12 次其實是提出不同的研究結果。傳統資料庫只告訴你「500」，Scite 則把那 12 句找出來給你看。
這篇文章用公開財報、大學圖書館公告、學術論文和 Scite 官方資料，回答四個問題：Scite 到底在做什麼？背後是誰、誰在用？資料庫有多大、AI 判斷準不準？以及學生、老師和企業研發人員可以怎麼用它。
30 秒看重點
16 億+
已分類的引用語句（是句子數，不是論文數）
約 15%
3.17 億筆索引文獻中，約 4,900 萬筆有全文
0.8%
估計只有這麼少的引用是在提出相反證據
8.3 萬篇
香港科大 52 位使用者透過 AI 工具讀過的不同論文
US$12 起
個人方案年繳每月價格，可先試用 7 天
資料：Scite 官網、香港科大圖書館、Scite 團隊 2021 年論文，詳見文末資料來源。
01Scite 不數引用次數，而是讀「引用的那一句話」
論文 A 引用論文 B 時，一定會在內文某一句寫到 B。Scite 把這些句子（稱為引用語句）從全文中抽出來，再用深度學習模型分成三類，這就是它的核心功能「智慧引用」（Smart Citations）：
支持（supporting）
引用者拿出自己的結果，和被引用的研究一致。
對比（contrasting）
引用者的結果和被引用的研究不同，例如重做實驗沒有得到相同結果。
提及（mentioning）
只是介紹背景或順帶一提，沒有拿出證據支持或反駁。
引用語句裡，有多少是在「拿證據說話」？
Scite 團隊人工標註不同領域樣本後估計的平均分布
提及
支持
對比
※ 資料：Nicholson 等人（2021），Quantitative Science Studies。
要記得
這不是「情緒分析」。一句話語氣再負面，只要沒有拿出新的證據，仍然算「提及」。例如批評早已被撤稿的疫苗與自閉症論文的句子，多半被歸為提及，而不是對比。所以對比引用很少，但每一筆都值得細讀。
02背後是美國上市公司，收購有 SEC 文件可查
評估一個 AI 研究工具，第一步是看它是誰做的、會不會明天就消失。Scite 的來歷可以從美國證券交易委員會（SEC）的公開申報文件查到：
2018 年｜紐約布魯克林
新創公司 Scite 成立（研發期間獲美國 NSF、NIH 計畫補助）
2021 年｜學術期刊論文
公開方法與準確度（當時約 8.8 億筆引用語句）
2023 年 11 月 27 日｜宣布收購
Research Solutions 收購 Scite（約 2.1 萬名活躍個人訂閱者）
2023 年 12 月 1 日｜完成交易
總對價約 2,090 萬美元（含依營收計算的盈利對賭款）
2026 年｜轉向 AI 工具整合
推出 MCP，可接進 Claude、ChatGPT
母公司 Research Solutions 在那斯達克掛牌（代號 RSSS），本業是幫企業研發部門取得付費論文全文。收購公告提到，Scite 當時的年化訂閱營收約 360 萬美元，大部分來自個人與學術用戶。
看懂這個數據
新聞常見兩個金額：簽約時的企業價值約 1,480 萬美元；完成交易後的總對價約 2,090 萬美元，是現金、股票，加上「之後營收達標才付」的對賭款估值合計。兩個數字都對，只是算法不同。NSF、NIH 補助代表研發背景，不代表它的 AI 判斷經過政府認證。
03大學真的在用，但導入方式各不相同
官網上的合作 Logo 不一定代表全校授權。下面四所，是我們從大學圖書館自己發布的公告查到的：
| 學校 | 導入方式 | 時間 |
|---|---|---|
| 香港科技大學 香港 | 圖書館全功能訂閱，含 MCP，並發布連接教學 | 2026 年 9 月公告 |
| 堪薩斯大學 美國 | 試用後開放四個校區完整使用 | 2025 年 10 月 |
| 佛羅里達州立大學 美國 | 一年期試用訂閱，部分由學生科技費支付 | 2025 年 3 月至 2026 年 3 月 |
| 普勒托利亞大學 南非 | 簽三年合約，南非第一所導入的大學圖書館 | 2025 年 12 月簽約，2026 年 2 月啟用 |
資料：各校圖書館公告與 Research Solutions 新聞稿。佛羅里達州立大學試用期滿後是否續約，公開資料未查到。
最具體的使用紀錄來自香港科大。圖書館發現，有研究者讓 AI 代理程式大量下載出版社 PDF，結果帳號被出版社暫時封鎖；於是改推薦透過 MCP 讓 AI 只取用需要的段落。Scite MCP 上線約半年，校內在幾乎沒宣傳的情況下：
52 位使用者
主要透過 Claude、Claude Code、ChatGPT 與 Codex 連接
約 15 萬次論文閱讀
涵蓋超過 8.3 萬篇不同論文，工具呼叫近 1 萬次（統計至 2026 年 9 月 21 日）
看數據，先看定義
官網頁尾寫「服務 200 萬使用者」，價格頁又寫「300 萬名以上研究者」，兩者都是官方宣稱，沒有獨立稽核；2023 年的 2.1 萬則是付費訂閱者。三個數字的統計對象不同，不能互相比較，也不能據此說它和 Google Scholar 一樣普及。
04收錄 3 億筆文獻，但只有約 15% 有全文
Scite 的資料來自兩條路：開放取用（OA）的論文，以及和出版社簽的全文索引合約。2026 年 9 月更新的合作名單共 44 家，包括 Wiley、SAGE、劍橋大學出版社、美國化學學會（ACS）、英國皇家化學學會（RSC）、BMJ、AAAS（《Science》出版者）、美國心理學會（APA）與 MDPI 等，涵蓋醫學、理工、心理與社會科學。
能抽出引用語句的全文，佔多少？
以 3.17 億筆索引文獻為 100%
索引文獻（含書目資料）
有全文的來源
※ 資料：Scite Data Coverage 頁面（2026 年 9 月更新）。另有超過 29 億筆一般引用關係。
這個差距很重要：智慧引用只能從全文裡抽，所以一篇論文就算在資料庫裡查得到，它被引用的情形也可能只呈現一部分。Pro 方案另外可以查專利、臨床試驗與研究計畫補助資料。
看數據，先看定義
同一家公司的數字也會因頁面與時間不同：首頁寫 3.17 億，2026 年初的 MCP 公告寫 2.5 億，香港科大引用的是 3.18 億與 4,200 萬全文。引用時請寫清楚「哪一頁、哪個月」。另外，Scite 以 DOI 比對文獻，臺灣許多中文期刊與學位論文沒有 DOI，覆蓋程度需要自己實測。
05AI 判斷準不準：標出來的大多可信，但會漏掉一半以上
Scite 團隊 2021 年在 MIT Press 出版的期刊 Quantitative Science Studies 公開了模型成績（用 9,708 筆人工標註資料測試）：
| 類別（說明） | 精確率 | 召回率 |
|---|---|---|
| 對比 F1 約 0.59 | 85% | 45% |
| 支持 F1 約 0.65 | 74% | 58% |
| 提及 F1 約 0.97 | 96% | 98% |
資料：Nicholson 等人（2021）。精確率＝標成這一類的裡面有多少是對的；召回率＝真正屬於這一類的有多少被找到。
白話說：被標成「對比」的引用，大約 85% 真的是對比；但真正的對比引用，模型只找到不到一半，其餘多半被歸成「提及」。團隊表示上線時會把各類精確率調到 80% 以上，也就是寧可漏、不要錯。
外部研究也看到同樣的傾向。2023 年健康資訊期刊 Hypothesis 的一篇研究，拿 324 筆引用撤稿論文的句子去查，只有 98 筆在 Scite 裡有分類；和人工判讀比對後，各類 F1 分數介於 0 到 0.58，Scite 常把支持或對比判成提及。兩份研究的時間、樣本都不同，不能拿來推算 2026 年版本的準確率。
看到「對比」，值得點開細讀；沒看到「對比」，不代表沒有人反駁。
——本文整理
但，Scite 不是萬靈丹
覆蓋有缺口
只有約 15% 有全文；中文、沒有 DOI 或很新的研究，引用資料可能很少。
分類會漏
對比與支持的召回率不到六成，標籤是線索，不是學術判決。
不評估研究品質
一句「支持」可能來自樣本很小的研究，模型不會檢查樣本數與統計方法。
要付費
網站功能需訂閱；7 天試用期滿會自動轉成付費方案，不續用要記得提前取消。
06怎麼用：五個最實用的情境
讀到關鍵論文：看它的 Smart Citation 報告
篩出「對比」引用逐句讀，也能看引用出現在方法還是結果段落。
寫文獻回顧：用 Assistant 提問
回答的每個說法都連回原論文的句子，也能上傳自己的 PDF 一起問。
交稿前：跑一次 Reference Check
上傳論文 PDF，檢查參考文獻有沒有被撤稿、更正，或有很多對比引用。
已經在用 AI：接上 Scite MCP
在 Claude 或 ChatGPT 一鍵加入，讓 AI 查真實文獻再回答，減少捏造出處。
長期追蹤：Collections 加 Research Feed
把論文存成清單，有新的支持或對比引用時集中在動態裡提醒。
方案與價格
| 方案 | 價格 | 重點 |
|---|---|---|
| 免費帳號 先體驗 | 免費 | 每月 25 點 MCP 額度；瀏覽器擴充功能可看引用標章 |
| Basic 個人完整版 | 年繳每月 US$12 月繳約 US$20 | Assistant 與搜尋完整使用、每月 250 點 MCP、清單上限 1,000 篇 |
| Pro 重度研究 | 年繳每月 US$40 月繳約 US$50 | API、每月 2,500 點 MCP、清單上限 1 萬篇、專利與臨床試驗資料 |
| Enterprise 學校與企業 | 洽詢報價 | 不限人數共用額度、SSO 或 IP 登入、法規與安全資料庫 |
資料：Scite 價格頁（2026 年 10 月 15 日查詢）與 2026 年 8 月更新說明。月繳價格由頁面標示的年繳節省金額換算；學生可透過推薦學校採購取得折扣碼。價格可能變動，以官網為準。
行動建議：把 Scite 當成「查證工具」，不是唯一資料庫
先實測自己的題目
用試用期搜尋你的關鍵字，看近五年找到幾篇、幾篇有全文、有沒有臺灣學者的研究。
標籤一律點開原文
支持、對比只是起點；要寫進報告前，讀完那一句和前後文。
搭配其他資料庫
Google Scholar、Scopus 或 Web of Science 找廣度，臺灣博碩士論文知識加值系統補中文研究。
研究生與大學生
寫文獻回顧前，先確認核心文獻有沒有被後續研究挑戰，口試時更有底氣。
老師
拿同一篇論文的支持與對比引用當教材，教學生「被引用多次」不等於「被證實」。
企業研發與顧問
導入新方法或寫提案前，用專利與論文交叉查證，再接進團隊已在用的 AI 工具。
本文重點
- Scite 從全文抽出引用語句，分成支持、對比、提及，讓你看到論文「怎麼被引用」。
- 它屬於美國上市公司 Research Solutions，2023 年 12 月完成收購，SEC 文件可查。
- 香港科大、堪薩斯大學、普勒托利亞大學等已正式導入，香港科大還公開了 MCP 使用數據。
- 索引 3.17 億筆文獻，但約 15% 有全文；中文與沒有 DOI 的研究需自行實測。
- AI 標成對比的大多可信，但真正的對比引用會漏掉一半以上，標籤要回原文確認。
想一想
你最近引用的一篇論文，如果只看被引用次數，你對它的信任會不會不一樣？要多少「對比」引用，你才會重新考慮要不要引用它？
資料來源
- Scite（2026 年 9 月更新）。Scite Data and Services
- Scite（2026 年 10 月 15 日查詢）。Pricing、Scite MCP
- Scite（2026）。August 2026 Release Notes、May 2026 Release Notes
- Nicholson, J. M. 等（2021）。scite: A smart citation index that displays the context of citations and classifies their intent using deep learning，Quantitative Science Studies
- Hypothesis: Research Journal for Health Information Professionals（2023）。Evaluating the Accuracy of scite, a Smart Citation Index
- Research Solutions（2023 年 11 月 27 日）。Research Solutions Announces Acquisition of scite
- 美國 SEC（2023 年 12 月）。Research Solutions Form 8-K：完成收購 Scite；總對價數字見 MarketScreener 整理
- 香港科技大學圖書館（2026 年 9 月 22 日）。Connect Your AI Tools to Trusted Scholarly Resources: Introducing Scite & Consensus MCP
- 香港科技大學圖書館（2025）。Use Scite.ai like a Pro
- KU Libraries（2025 年 10 月 14 日）。KU Libraries launch Scite.ai access for KU Researchers
- FSU Libraries。Scite.ai Guide
- Research Solutions（2026 年 3 月 12 日）。Research Solutions Expands Into Africa With University Of Pretoria As First Partner
本文插圖為 AI 生成的示意圖。
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