对冰岛大学运营的政府资助AI服务Evrópuvefur的专家评估揭示了策展式检索与开放网络搜索之间显著的范围-可信度权衡。该研究分析了449个关于欧盟加入问题的AI生成答案，比较了从每种方法引用的来源的可靠性。

  • 在35%的网络搜索答案（187个中的65个）中，至少有一个引用的来源被标记为不可信或不相关，而策展式来源很少被标记，仅因过时而被标记。
  • 开放网络搜索通过回答更多问题提供了更广泛的覆盖范围，但策展式语料库优先考虑可信度，在缺乏足够信息时拒绝回应。
  • 系统在审查的287个网络搜索答案中均未引用RÚV等强有力的本地来源。
  • 提示级引导的影响微乎其微，受信任域名列表仅将列出的域名的引用从12%增加到21%。
  • 研究发现流畅度和主题契合度无法预测来源可信度。

作者认为，来源可信度是公共AI服务中信息质量的一个可测量但 largely invisible（很大程度上不可见）的维度，强调了需要面向透明度的响应。