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Trust e trasparenza

Costruito per una sintesi delle evidenze responsabile

AutoSearch è progettato attorno alle aspettative pubblicate per l'AI responsabile nella sintesi delle evidenze: citazioni verificabili, metodi riproducibili, reporting trasparente e un essere umano che resta al comando. Questa pagina mostra le evidenze, non solo le dichiarazioni.

Benchmark di integrità delle citazioni

Ri-verifichiamo ogni DOI citato nei deliverable reali di AutoSearch contro Crossref / doi.org con un harness indipendente e rieseguibile (scripts/benchmark_citations.py). I risultati sono pubblicati così come misurati — fallimenti inclusi.

100.0% DOI risolti 99 su 99 DOI citati risolvono a un record bibliografico reale.
0 DOI non risolti (fabbricati) Ogni DOI non risolto è elencato apertamente nel file del benchmark e analizzato. Pubblichiamo i fallimenti invece di nasconderli.
334 Reference verificate Deliverable analizzati: 23
0 Verifiche di rilevanza semantica 0 citazioni verificate, 0 superate, 0 retrocesse. La verifica semantica controlla che la fonte citata sostenga davvero il claim a cui è collegata.

Benchmark generato: 2026-06-10 · Metodologia v1.0.0, modalità: live. L'harness è deterministico e rieseguibile on demand sugli stessi artefatti. /methodology

Contesto: il confronto con i tool generalisti

Valutazioni indipendenti riportano che i sistemi deep-research generalisti allucinano il 3–18% delle citazioni URL (arXiv:2604.03173). AutoSearch punta a zero DOI fabbricati per costruzione: una citazione o risolve a un record reale prima di entrare nel deliverable, oppure viene segnalata ed esclusa.

Raccomandazioni RAISE — come risponde AutoSearch

RAISE (Responsible AI in Evidence Synthesis, 2025) chiede agli sviluppatori di tool documentazione chiara, trasparenza su limiti e bias, ed evidenza che il tool faccia ciò che dichiara. Come ogni aspettativa si mappa su una feature realmente rilasciata: (cochrane.org)

Il position statement congiunto 2025 (Cochrane, Campbell, JBI, CEE)

Il position statement congiunto sull'uso responsabile dell'AI nella sintesi delle evidenze chiede supervisione umana, reporting trasparente e giustificazione dell'uso dell'AI. Come si allinea AutoSearch:

Data residency e GDPR

AutoSearch gira su infrastruttura UK e svizzera con trattamento allineato a GDPR e nLPD svizzera. I vostri upload non vengono usati per addestrare modelli. Alcune elaborazioni AI possono coinvolgere provider di modelli esterni con garanzie adeguate come le clausole contrattuali standard — la privacy policy documenta per intero processor e trasferimenti internazionali. /privacy

Domande frequenti

AutoSearch è approvato da Cochrane o RAISE?

No. Non esiste una certificazione Cochrane o RAISE per i tool AI e non ne rivendichiamo alcuna. AutoSearch si allinea alle raccomandazioni RAISE pubbliche e al position statement congiunto 2025, e questa pagina documenta la mappatura feature per feature.

Come prevenite le citazioni fabbricate?

Ogni DOI è verificato live contro l'API Crossref prima di entrare nel report; una citazione che non risolve viene segnalata ed esclusa. In più pubblichiamo un benchmark indipendente che ri-verifica i DOI dei deliverable reali — fallimenti inclusi.

Cosa fa l'AI e cosa resta umano?

L'AI esegue la ricerca, vaglia e filtra i record, estrae le evidenze e redige la bozza. L'autore umano rivede il deliverable, prende le decisioni finali di inclusione e interpretazione e approva. Ogni manoscritto include un AI use statement che lo dichiara.

Disclaimer di indipendenza

AutoSearch non è certificato, approvato o affiliato a Cochrane, Campbell, JBI, CEE o agli autori di RAISE. Oggi non esiste alcuna certificazione simile per i tool AI. Allineiamo il prodotto alle loro raccomandazioni pubblicate e linkiamo gli originali, così la mappatura è verificabile da chiunque.

Vedi anche: /methodology · /use-cases/medtech · /developers · /privacy