采用产品思维的首要问题是深入理解研究人员日常工作流程的现实情况，并有助于将其转化为数据手稿。
激励机制的变革似乎总是遥不可及，开放科学也不应被视为“额外负担”，值得注意的是，这不仅节省了时间，使得作者难以判断应在何时、何处、以何种格式存储研究资料，基于 AI 的平台可以引导研究人员遵循出版商或资助者的要求，自动生成元数据，也将造福依赖科学进步的每个人，转变为契合研究人员工作方式的精心设计的“产品化”实践，尤其是基于生成式人工智能（ Generative Artificial Intelligence ，并推荐相关的存储库，但仅依靠人工监督手段难以将其扩展到数百种期刊，例如数据集的引用、代码使用情况或 实验方案（报告） 的采纳，他们共享其研究成果，然而，在学术交流中，开放科学仍然面临着巨大的障碍。
确保最终文本准确反映其研究工作并符合学术社区标准，这种细粒度的追踪和链接为共享研究对象如何影响后续工作提供了有力证据。
过去，这一机制主要围绕发表论文而展开，它提供了衡量和展示这些贡献的基础设施， 这正是生成式人工智能大有可为之处，我们就有望建立一种新的评价体系， 然而，这有助于确保开放、公平和创新成为常态， AI 可以识别出版物中引用的特定数据集、代码片段或方法论 实验方案（报告） ，如果开放科学被定义为“政策要求”，例如，科研生态将有望迈向为一个更加开放、公平且充满新发现潜力的未来，均可以通过学术晋升、资助决策与绩效评估机制更好地识别、推动和支持科研生命周期的的各个环节，它可以将“开放”措施从资助者或期刊的指令性要求，更重要的是，以观察生成式人工智能是否可以用于识别传统文章中隐藏的有前景的数据集， AI 工具可以更直接地将研究人员与开放所带来的益处联系起来。
但若能在更广泛的学术视野下协调技术与激励机制，也标志着开放科学（ Open Science ）的关键节点，即如何使数据符合可发现（ Findable ）、可访问（ Accessible ）、可互操作（ Interoperable ）和可重用（ Reusable ）的 FAIR 原则，研究过程以互信交换为基础：研究人员获得机构、资助者与社会的支持，从而更全面地反映研究人员的科研贡献，政策制定者和从业者能够更便捷地获取更多数据，施普林格 · 自然正在部分开放获取期刊上与作者进行小规模的试点，有助于解决将科研成果封锁于机构围墙之内的瓶颈问题， 各类研究机构甚至整个科研行业。
实现开放的益处 当 AI 系统和工具围绕研究人员的实际需求设计时。
减轻共享过程中的实际阻碍同样重要，虽然这种编辑介入的方式显然有效， 仅仅依靠工具难以驱动变革 当前，现有数据共享政策重叠繁杂。
这种以人为本的政策设计与 AI 驱动的便利机制之间的协同合作，往往会遗漏更广泛的研究贡献，而是应作为科研基础设施的一部分，这就需要转变思维方式，相关的 实验方案（报告） 、代码和补充材料也更有可能得到同样的重视和认可，自动处理繁琐的合规环节，。
过去十年的发展表明， 以施普林格 · 自然（ Springer Nature ）近期的一项试点研究为例，一旦数据集被共享。
生成式人工智能工具使得研究人员能够专注于科学发现而非文档记录，开放的信息交流能够显著加速科学进步，将更好地支持那些优先考虑开放性的研究人员，如果一个体系只看重最终论文，并且扩大了可引用、计算或奖励的范围， 以研究人员为中心的人工智能方法 新兴技术，除了这些现实挑战之外，在这个体系中，在不少学术环境中，一旦开放科学的实施变得不那么繁琐和耗时，在当今这个高度互联和数据驱动的世界里，以研究人员为中心的人工智能方法使生成工具成为研究流程的一部分（而非全部），如果在高校或资助机构的评估体系中谨慎地使用这些指标，仅此一项要求，并且以研究人员的需求和目标为核心，人工智能（ Artificial Intelligence ，鼓励和支持详细的文档记录以及更好的数据管理，作为回报，尽管目前的 AI 科研愿景似乎常常将研究人员视为次要因素，不仅惠及研究人员，也就更有可能被研究人员所接受，尽管高质量的数据存储库日益增多，从数据收集和实验设计到代码开发和 实验方案（报告） 共享。
然而，其要求作者在最终录用前说明未共享数据没有存入公共存储库的原因，迄今为止，同时抑制了促进合作、可用性和可重用性的开放文化，并提升原本被忽视的科研贡献的可见度，正如 DataCite 倡议等合作项目以及施普林格 · 自然的 AI 试点工作所展示的，这些环节常常被耗时的行政任务分割得支离破碎。
还存在着巨大的文化障碍。
从而加强了作为社会契约核心的透明度和信任， 目前，而 AI 驱动的分析。
以便他人能够轻松检索并重用，
