OpenEvidence 在两年内解决了一个根本问题，赢得了超过 35 万名医生的关注和信任：医学知识的增长速度远超人类所能跟上的速度。每分钟都会出现两篇新的医学论文，医学研究的文献库每 73 天就会翻一番。医生不可能阅读所有相关的文献。
OpenEvidence 并非在整个公共互联网上训练模型，而是专注于规模较小、专门化的模型，这些模型专门基于一个值得信赖的语料库进行训练：超过 3500 万份经过同行评审的医学出版物，并拥有《新英格兰医学杂志》等顶级期刊的独家访问权。它并非通用型聊天机器人，而是一个决策支持工具，能够为医生提供有证据支持的答案。
它可以立即搜索、总结和提取医生在护理时需要的最重要的见解。
但这种超负荷问题并非医学所独有。
各行各业的专业人士正被同一条信息洪流淹没。对于投资者、律师、网络安全专家以及前沿领域的研究人员来说，错过关键信息的风险同样巨大。
以下是行业适合采用“OpenEvidence-for-X”产品的原因：
- 专业人员必须处理的信息量非常巨大，并且呈指数级增长。
- 错过重要事情的代价非常高，人们会很乐意花钱来避免它。
- 他们所依赖的内容具有明确、权威的来源，例如医生的医学期刊或金融分析师的美国证券交易委员会文件。
- 专业人士需要将快速、可操作的答案直接嵌入到他们现有的工作流程中，而不是独立的工具。
让我们来看看几个已经准备好实施 OpenEvidence 的行业：
- 法律专业人士需要不断筛选数百万份法院判决和法规。只要漏掉一个新的判例，就可能让案件泡汤。像 Harvey.ai 和 Lexis+ AI 这样的公司应运而生，旨在解决这一问题。
- 金融分析师面临着无休止的攻击：每年超过两百万条路透社报道、成千上万的财报电话会议，以及源源不断的美国证券交易委员会文件。在交易中，时间就是金钱。
- 网络安全团队每天都会遭遇超过 100 个新的软件漏洞。哪怕只是延迟一个安全补丁，都可能导致灾难性的漏洞。
- 科学研究正经历一场海啸，尤其是在人工智能、气候技术和材料科学等快速发展的领域。每周都有成千上万的新论文涌入 arXiv 等数据库。
- 专利和监管文件同样令人望而生畏。仅去年一年，全球就提交了超过300万份专利申请。一家公司如果错失关键专利，可能会面临代价高昂的侵权诉讼。
- 对于每月被数千页新规则淹没的监管专业人员来说，如果能有一个工具可以将复杂的法规转化为可操作的摘要和合规清单，从而节省大量时间，这将使他们受益匪浅。
这些行业有着清晰的设计模式：
- 他们依赖权威来源：PACER 的法庭文件、EDGAR 的 SEC 文件、NVD 数据库的漏洞。
- “保持最新状态”的监管或专业责任。
- 它们需要精确的细粒度语义索引，提供精确到段落的正确信息。
- 每项建议都必须明确链接到原始来源以保持信任和合规性。
- 解决方案可以无缝集成到用户的日常工具中。
能够精准把握这些细节的人工智能初创公司将迅速获得应用，用户也愿意为可靠性和精准度付费。市场已经证实了这一需求。BloombergGPT 正在将深度语义搜索直接嵌入到金融工作流程中。Harvey.ai 正在将自身嵌入法律流程中。GitHub Dependabot 正在实现软件安全升级的自动化。
每个系统都利用专门的人工智能解决实际问题，类似于 OpenEvidence 在医学领域所做的事情。
任何被日益复杂的信息所淹没的行业，都面临着信息过载危机，任何一个细节的遗漏都可能造成严重的后果，而这个行业也面临着自身版本的开放证据所带来的颠覆。
最好的垂直 AI 软件将通过控制水平 LLM 基础模型巨头无法触及的数据以及该领域惩罚过时的信息而获胜。
如果您正在寻找垂直人工智能机会，请尝试通过独家许可锁定难以找到的专有数据，并通过无缝集成到用户的日常工作流程中来关注检索质量和特定领域的用户体验。
原文： https://manassaloi.com/2025/07/19/openevidence-info-overload-playbook.html