你是在用 AI 寫論文，還是讓 AI 幫你寫論文？

聊天機器人的成熟，讓AI受到全世界的關注，也造就商品化應用工具需求大噴發。其中，生成式的應用更是遍地開花。說實話，還真是好用！我有幾位同事和朋友，有些在大學任教，有些在研究單位服務，有些是決策層級的主管。他們的共通點都是具有博士學位，早期都是歷經期刊和論文鍛鍊過心智的。聊天時，時常感嘆到當年如果有這些工具的輔助，這個過程不知道可以順利多少、可以快多少。舉凡脈絡文獻的關聯性搜尋、花在英文編修的時間和費用、分析工具的操作解說、免費的統計分析與數據解釋等都可以用AI工具。如果當年有這些工具，可能都多發表了好幾篇。還真的很羨慕現在的研究生能夠有這麼方便又免費的工具。不過，這也不是全然的帶來正面幫助。前陣子，我們公司改善小組發起了一起關鍵製程的MTTR（平均故障修復時間）改善專案。這項專案的其中一項前置資料是某個耗損零件的壽命分析。負責分析的主管採用存活分析，適合不同批次、供應商、材料、使用環境的比較，並且可以納入溫度、負載、轉速、使用頻率等變數擴充計算模型。但是，他在蒐集的資料中，把觀察結束時還沒壞的零件納入分析，卻誤用已故障零件算平均壽命，這將會導致低估壽命或高估失效率。如果這個問題沒有被挑出來，專案的執行成本將會大幅上升。 AI是優秀的工具，具備迅速且相當多元的分析能力，用於一般專案分析是綽綽有餘的。但它畢竟是工具，無法完全取代你的思考邏輯。當你提供錯誤的輸入時，它不一定有能力幫你攔截或修正。我們再看一個例子。今年初，我收到一本SSCI期刊的審查工作。我在完成第一次審查後，我給出的意見是major revise。同時，我也向編輯表示，後續我不想再審查這篇文章。該篇研究議題雖不算新穎，但其研究對象的獨特性，加上範疇的設定得宜，我認為是很有潛力與貢獻性的。因此，我給出major revise的回覆。然而，我拒絕繼續審查的原因，除了我對於分析的代表性有所質疑之外。我發現關鍵文獻與部分引證，是無法找到相對應的參考文獻。這裡我必須說明一下，不是對照不到文末的references，而是references所登載的文獻，實際上「不存在」。加上遣詞用字，我強烈懷疑某些段落是AI生成。基本上，我並不排斥研究生用AI工具查找文獻，甚至是生成部分文字。我相信有限度的使用，可以讓概念更清楚的表達。但前提是你自己必須很明確知道自己正在生成什麼。我們繼續看這個例子。很意外的，我在短時間內再次收到編輯的來信，表示希望維持審查的一致性，完成這篇稿件的修改後審查。我接受了這一輪審查，並且快速的決定reject。我雖然不敢妄下判斷作者用AI生成審查意見的回覆與本文修改，但至少可以肯定大量的補充文獻是由AI生成。而且這一次，大多數的補充文獻，我在references是找不到的。我對於這樣的態度與研究內容抱持高度的質疑。這不是使用AI做研究，而是利用AI工具幫你做研究。在我回覆後，我也很快收到編輯發送給作者的最終決定郵件。沒有意外，是Reject。編輯很明確的回應：我們透過反AI偵測工具發現你的修正文稿有超過60%的內容由AI生成，這並不符合我們的審查政策。這個例子到此結束。即便如此，我還是很鼓勵使用AI工具。過去我們花上二三十年打下的基本功，AI只需要幾秒鐘或數分鐘就可以達到，這不僅是一種非常強大的能力複製；簡直就是武俠小說裡面的「傳功」，而且人人可用。值得注意的是，你必須懂得正確地去使用它。從我上述的兩個例子來看，一個是誤用工具，一個是過度的依賴工具。這都是很不恰當的使用方式。如果你沒有足夠的哲學基礎去推動文字的生成或工具的使用，就很容易發生上述的情況。 AI的應用和商品化，才剛開始起步，導入商用的功能也越來越廣。不論你現在處於哪一個年齡層，我都非常鼓勵擁抱AI工具，享受AI帶來的便利與功能性。不過畢竟是工具，即便AI代理的功能日益完整，在背後的驅動原則仍是你建立的。你的哲學基礎必須強大，清楚的知道你為什麼需要它？你要需要它為你做什麼？並且，你要有能力解讀與檢視它的成果，避免偏誤與誤用的發生。論文寫作或者期刊投稿也是如此，你的哲學素養推動你如何操作AI工具。最終的結果，也必須仰賴你已經內化的能力來解讀與辨別生成的結果。或許你還可以請人幫你檢視文稿的結構與研究脈絡，做為避免出錯的最後一道防線。如此一來，你將是用AI寫論文，而不是AI幫你寫論文。衡策｜Valuence 研究 × 決策 × 分析 ----------------------------------------------------- 寫作是一種興趣，分享是為了讓後人乘涼。我最近開始使用圖文筆記，是一種低負擔的資訊快速分享，也是持續整理研究寫作觀察的方式。【論文寫作 X 研究問題 X 期刊投稿】