研究，是一場逆向工程：從「盲目猜測」到「逆向拆解」的思維轉型

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面對學術文獻的量級噴發，研究生若僅憑臆測定位，無異於在高度擁塞的系統中增加無效負載。精準的邏輯拆解不是選項，而是避免研究邊緣化的必然策略。

因此，我們必須將研究視為一場精密且冷靜的「逆向工程」。這意味著，將頂級期刊中的論文視為高度完成、可被分析的研究成果，而我們的任務不是憑空臆測研究題目，而是透過拆解其邏輯結構、實作條件與實驗瓶頸，逐步萃取出尚未被充分探索的研究缺口(Research Gap)。

Why（研究動機） 確立個人研究興趣。在學術生態位中，「興趣等於系統穩定度（Interest = Duration）」。若解構出的「Bug」與研究者的興趣不相容，系統（研究者本人）終將因動力耗盡而崩潰。
How（執行策略） 建立「以人為本，AI 為輔」的流程。
What（技術貢獻） 定位精準的研究缺口，產出具備實證支持的創新。

確立此一思維模式後，下一步便是將其轉化為可執行的作業流程。

1. 趨勢掃描

利用生成式 AI工具找靈感與關鍵字，

以將模糊的中文概念轉譯為精確的英文學術關鍵字。

2. 圖書館驗證

利用上述關鍵字查詢圖書館電資領域核心資料庫，以取得「真實 PDF」。

在研究初期也可以使用 Primo Research Assistant進行檢索；研究中後期則切換至 Web of Science (WoS) Research Assistant，利用引用地圖（Citation Map）鎖定高影響力論文。

3. 眼見為憑

將自圖書館電資領域核心資料庫取得之 10 至 20 篇 PDF，上傳至 AI 工具並輸入指令。

💡 指令（Prompt）參考：

「請根據上傳的 PDF 文獻，執行以下拆解：

    1. 提取實驗設置： 整理出各篇的數據集、硬體規格與參數假設。
    2. 找出具體侷限： 指出論文中明確提到的未來研究建議或研究限制。
    3. 橫向比對： 建立表格，對比不同方法在運算複雜度與實證效果上的差異。」

3.1策略防線：避開學習陷阱與學術倫理檢核

過度依賴 AI 可能導致認知能力退化，在「深度研究（Deep Research）」時代，「提問力」與「懷疑力」才是核心防線。

林誠夏（2025）於《生成式 AI 的開源應用與倫理標示》演講投影片中，整理出與 AI 對話的「Do’s and Don’ts」（第 192–199 頁），提醒使用者在學術倫理的脈絡下，需辨析「該問」與「不該問」的界線，以落實責任提問並達成正確表述。

以下展示如何透過提問 AI 對 20 篇文獻進行分析，包括拆解文獻中提及的方法、理論與實證侷限，

並建立實驗設置對比表以定位研究缺口。

根據上圖顯示，90% 的研究侷限於 MATLAB 模擬，硬體實作僅佔 10%。值得注意的是，現有的實作研究完全忽略「極端溫度」對軟硬體整合的影響。因此，研究缺口就可以聚焦在「極端溫度下的 5G 實體層信號補償」，以拓展硬體實作的研究範疇。

追求「真的會」— 成為學術研究的主導者

AI 最大的策略價值，是幫我們大幅減少像整理文獻、修飾詞彙這類重複性工作，把時間留給更有價值的思考。正如葉綠舒（2025）所指出，我們應將 AI 視為一面映照思考力的鏡子。

試試看，按上述流程實作，將想法精準定位於知識座標，從表面認知深化為實質掌握。

延伸閱讀：

參考資料

  • CCCOnline Library. (2018). Learn about evaluating sources: CRAAP test. https://ccconline.libguides.com/c.php?g=242130&p=2185475
  • Gulf Coast State College Library. (2013). Evaluating websites. Retrieved from https://www.youtube.com/watch?v=aem3JahbXfk
  • 王汎森 (2005)。如果讓我重做一次研究生。http://homepage.ntu.edu.tw/~ylwang2008/a-wangvonsen.pdf
  • 全國學術電子資訊資源共享聯盟 (CONCERT). (2024，5月13日)。潘璿安博士–生成式 AI 衍生的學術倫理議題及相關教學推廣 [影片]。YouTube。https://www.youtube.com/watch?v=A11VnGtp9tQ
  • 林誠夏 (2025，4月14日)。生成式 AI 的開源應用與倫理標示 [簡報]。國立陽明交通大學學術倫理與研究誠信辦公室；教育部倫理教育資源中心。https://ethics.moe.edu.tw/files/resource/lecture/20250414/20250414-NYCU-Open-Source_Applications_and_Ethical_Labeling_of_Generative_AI.pdf
  • 葉綠舒 (2025，5月31日)。AI教育神話的崩壞：假會、假公平與資源不平等的三重陷阱。方格子 Vocus。https://vocus.cc/article/683a6176fd897800012961b9
  • 臺大圖書館 HELP 頻道 (2024，9月16日)。生成式AI工具使用指南 [影片]。YouTube。https://www.youtube.com/watch?v=fwzmEAWFuYE
  • 臺灣學術倫理教育資源中心 (n.d.)。留意生成式人工智慧（AI）用於學術與研究活動時的 6 個關鍵 [海報]。教育部倫理教育資源中心。https://ethics.moe.edu.tw/files/resource/poster/poster_25.jpg

推廣組 何佳欣 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助。

 

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