小米（Remy）是真正懂料理的那一個，小林（Alfredo Linguini）站在廚房裡，卻得靠躲在廚師帽裡的小米指揮，才有辦法端出一道道令人驚豔的料理；如果只看端上桌的成品，小林的廚藝簡直突飛猛進。

但換個問題：那些料理變得更好了，小林自己也真的變得更會做菜了嗎？

如果有一天，小米不能跟著進廚房，小林必須自己面對食材、火候和評審，答案可能就沒那麼簡單；生成式 AI 進入學習現場後，我們似乎也遇到了很類似的問題：作業可以寫得更快、答案更完整、成果看起來更漂亮。但這些變好的，究竟是我們的「作品」，還是我們自己的「能力」？

上次陪你做研究問：佐為消失之後，還剩下什麼？

之前在《用 AI 工具寫作會變笨嗎？》中，我們談過一項很有意思的研究。

當時的實驗讓學生先自行寫作，再使用 ChatGPT 協助，最後重新拿掉 AI、讓學生自己完成任務。結果發現，即使 AI 離場，學生短時間內仍可能保留一些學習上的改善。

所以當時我們借用了《棋靈王》的故事：佐為很強，但真正重要的，不只是佐為替進藤光贏下多少盤棋，而是兩人一起下棋的過程中，有多少東西慢慢留在了進藤光身上。

那篇文章最後其實還留下一個問題：短時間內留下來的效果，如果把時間拉長，又會怎麼樣？

這次，一份 2026 年的研究剛好提供了另一個觀察角度；Strömberg、Lei 與 Wu 追蹤了 26,811 名中國七至十二年級學生長達 30 個月，同時觀察他們使用生成式 AI 後的作業成績、作業完成時間，以及閉卷考試表現。

而其中有一張圖，特別值得拿出來回應這個懸而未解的問題。

同樣用了 AI，差別可能在於你還有沒有「自己學」

研究的 Figure 5 把學生完成作業所花的時間，與作業成績、考試成績放在一起比較。

結果出現了一個很有意思的現象：部分使用 AI 的學生，可以把原本需要更久時間完成的作業，大幅壓縮到大約 20 至 45 分鐘，同時還拿到很高的作業分數，這看起來簡直是效率大提升。

可是到了沒有 AI 可以協助的閉卷考試，這群學生的表現卻明顯比較差。研究者認為，這種「作業時間很短、作業分數很高、考試成績卻偏低」的模式，與 homework outsourcing（作業外包） 相符。

但真正有意思的是另一群學生，在大約 50 至 65 分鐘這個區段，使用 AI 與沒有使用 AI 的學生，完成作業所投入的時間開始接近；這時候，使用 AI 的學生作業成績仍然比較高，但他們的考試表現，已經和投入相近時間的非 AI 使用者大致相似。

換句話說，這篇研究最值得我們注意的，也許不是一句簡單的：「使用 AI 會讓人學不好。」而是另一個更麻煩的問題：AI 幫你省下來的，到底是學習歷程的哪一段時間？

AI 可以幫你做作業，但別把「學習」也一起省掉了

假設原本一道題目需要一個小時，你可能會卡住、翻回前面的內容、想不起某個概念、試一種方法發現不對，再換另一種方式；這種歷程從「把作業做完」來看，都是些很沒效率的步驟；如果把問題交給 AI，三十秒之後得到完整答案，確實快多了。

但問題就在這裡！那些看起來「浪費時間」的卡關、回想、嘗試與修正，本來就可能是學習的一部分。過去關於 practice testing、retrieval practice 等學習策略的研究，也一再指出，主動從記憶中提取、嘗試回答與修正錯誤，對長期記憶與理解具有重要作用（Dunlosky et al., 2013; Roediger & Karpicke, 2006）。

所以，AI 幫你縮短作業時間本身不一定是問題，真正值得問的是：

它省掉的是重複性的工作，還是連原本應該由你自己完成的思考也一起省掉了？

當然，這份研究中，並沒有記錄學生究竟怎麼和 AI 對話，因此也無法宣稱，花 50 至 65 分鐘的學生一定是在和 AI 討論、反覆追問或反芻問題；但從學習的角度來看，它至少提醒了一件事：使用 AI，不代表一定要把自己從學習歷程裡拿掉。

你可以先提出自己的理解，再讓 AI 找漏洞；可以要求它不要直接給答案，而是一步一步提示；也可以和它比較不同解法、追問「為什麼」，甚至在關掉 AI 之後，再自己重新說一次；這些做法可能沒有「直接拿答案」那麼快，可是你還在思考，你還在掌廚。

AI 可以是小米，但不要把自己變成端盤子的人

對大學生與研究生來說，生成式 AI 當然可以成為很好的學習夥伴，它可以幫我們整理陌生概念、比較不同觀點、檢查論述、模擬提問，甚至在卡住的時候提供另一條思考路徑。

可是如果每次遇到問題，都只是走到 AI 這台「答案 ATM」前面：輸入題目、領出答案、整理一下，再把成果交出去 — 任務確實可能完成得愈來愈快，只是能力不一定也跟著存進自己的學習帳戶。

先前陪你做研究文章所問的是：AI 離場之後，你還剩下什麼？

這次，也許可以再補上一個問題：AI 還在場的時候，你又留下多少事情讓自己做？

小米留在廚房裡並不是壞事，重要的是，小林有沒有趁小米在身邊的時候，自己學著辨認食材、掌握火候，慢慢理解為什麼這道菜應該這樣做？因為總會有一些時候，像是考試、口試、簡報、研究討論，甚至真正需要自己做判斷的那一刻 － 小米是不能跟著進場。

到了那個時候，真正留下來的，才是自己的能力；所以，下次打開 AI 之前，也許可以先問問自己：今天，我是在掌廚，還是只是在外場端盤子？

參考資料

Dunlosky, J., Rawson, K. A., Marsh, E. J., Nathan, M. J., & Willingham, D. T. (2013). Improving students’ learning with effective learning techniques: Promising directions from cognitive and educational psychology. Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4–58. https://doi.org/10.1177/1529100612453266

Roediger, H. L., III, & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249–255. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01693.x

Strömberg, D., Lei, V., & Wu, Y. (2026). The generative AI learning penalty: Evidence from Chinese secondary education. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.6868618

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這篇文章 如果 AI 是《料理鼠王》的老鼠，那你是在掌廚，還是只是在端盤子？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

從 Difference-in-Differences 看計量方法的跨學科可能

有些研究方法，大概天生自帶「異世界轉生」體質，尤其是計量與量化分析的方法；經濟學會用數據與模型研究政策和市場，圖書資訊學也有自己的文獻計量與資訊計量傳統；到了資料科學、資訊系統或其他實證研究領域，我們同樣會看到研究者利用統計模型，處理比較、變化與效果判斷的問題。

這些領域不是在使用同一種「計量學」工具，但它們有一個很有意思的共同點：當研究問題開始變成「差多少、為什麼有差、這個改變究竟造成了什麼」，不同學科發展出的分析方法，就有可能彼此借用。

不過方法轉生，沒有「保留前世等級」這種福利。換一個研究場景，資料怎麼產生、誰能跟誰比、原本的假設還成不成立，都得重新檢查。否則看起來像把神技帶進新地圖，實際上可能只是把不適合的模型成功裝到另一份資料上。

Difference-in-Differences（DiD，差異中的差異法）就是一個很適合拿來看這件事的方法。它原本是經濟學實證研究中常見的因果推論方法，而 Callaway 與 Sant’Anna 的 Difference-in-Differences with Multiple Time Periods，又把問題往前推了一步：如果改變不是同時發生，而是有人先、有人後，我們到底該怎麼比較？

DiD 在問的，其實是一個很日常的問題

先不管公式，假設某項政策今年開始實施，實施前的數值是 70，之後變成 80。最直覺的說法大概是：「很好，政策效果 +10。」但事情通常沒有這麼乾脆；同一段時間裡，景氣可能變了、人口結構可能變了，甚至資料蒐集方式都可能改過。只把政策前後直接相減，我們其實不知道那個「+10」有多少真的應該算在政策頭上。

經典 DiD 因此多加一層比較：除了看接受處理的一組前後怎麼變，也看沒有接受處理的一組，在同一段時間怎麼變；如果沒有政策時，兩組原本的變化具有可比較性，那麼處理組額外多出來的變化，才比較有資格被解讀成處理效果。這也是 DiD 最核心的比較邏輯。

所以它真正逼研究者回答的，不只是「前後差多少」，而是：

我憑什麼相信，這兩組可以拿來比較？

麻煩的是，真實世界很少一起按下開始鍵

經典 DiD 的世界相對整齊：兩組、兩個時間點，一組接受處理，一組當作對照組；不過，現實世界可沒有那個好說話！政策可能分年上路，不同機構可能在不同時間加入方案。Callaway 與 Sant’Anna 關注的，就是這種多時間點，而且不同單位在不同時間接受處理的情況。更具體地說，他們處理的是交錯式採用（staggered adoption）：一個單位一旦開始接受處理，之後就持續處於處理狀態。

原論文屬於經濟學研究，並以最低工資與青少年就業作為應用案例；但如果暫時把研究主題放到旁邊，只看問題的結構，就會發現這種情況未必只會出現在政策研究；例如，不同學校可能分批採用新的教學方案；不同資訊系統陸續上線某項功能；不同設備也可能在不同月份切換新的流程。

這些不是 Callaway 與 Sant’Anna 原文提出的應用案例，而是順著這套計量方法處理的問題結構，往其他研究場景延伸來看；領域不同，資料也不同，但問題很像：有人先改，有人晚一點改；而我們想知道，改變之後到底發生了什麼。這也是計量方法能夠跨學科旅行的原因之一：不同領域不一定共享同一套資料，卻可能共享相似的比較問題。

已經轉職的人，還能當新手對照嗎？

分批接受處理之後，另一個麻煩就出現了！假設 A 地區三月開始實施政策，B 地區五月才開始。到了五月，如果分析過程還把已經接受政策兩個月的 A，拿來作為剛開始接受政策的 B 的比較基準，這個「對照」就沒有表面上那麼單純。

這也是多期 DiD 特別需要小心的地方，在處理時間不同、處理效果又可能隨時間改變的情況下，常見的雙向固定效果模型（Two-Way Fixed Effects, TWFE）可能混合不同類型的比較，讓最後得到的係數不容易直接解讀成我們原本想知道的處理效果。Callaway 與 Sant’Anna 因此選擇先把不同群組、不同時間的效果拆開來看。

這裡可以簡單記住一個重點：模型給你一個數字，不代表那個數字剛好回答了你的研究問題。

先別急著抓平均：哪一批、哪個時間？

Callaway 與 Sant’Anna 的做法，有一個很值得借鏡的流程：

先不要急著把所有接受處理的單位揉成一個平均。

他們先按照「第一次接受處理的時間」分組，再觀察不同群組在不同時間的處理效果，也就是論文所說的 group-time average treatment effect，ATT(g,t)；為什麼要這麼麻煩？因為效果不一定立刻出現，也不一定每一批都一樣。有些措施需要一段時間才開始發揮效果；有些可能剛開始最明顯，後面逐漸減弱；不同時間加入的群組，也可能有不同的結果。

所以研究者可以先看這些差異，再依照真正想回答的問題決定怎麼彙整。原論文也特別指出，不同的彙整( aggregation )方式可以用來觀察不同群組、接受處理時間長短或不同日曆時間下的效果變化，沒有一種彙整方式適合所有研究問題。

簡單說：先別急著問「平均有沒有效」，先看看是哪一批、什麼時候，以及效果有沒有改變。

方法可以轉生，但世界觀設定不能省略

看到這裡，可能會有人想：既然我的資料也是「有人先改、有人後改」，是不是就可以直接套 DiD？

沒有這麼方便，Callaway 與 Sant’Anna 處理的是特定的交錯式採用（staggered adoption）情境：不同單位在不同時間接受處理，而且一旦接受處理，之後持續維持處理狀態；更重要的還有 DiD 的核心條件之一：平行趨勢；它不是要求兩組的數值一模一樣，而是要求：如果沒有接受處理，兩組原本的結果變化必須具有可比較性。

問題就在於，「如果沒有接受處理，結果會怎麼變」本來就是我們看不到的反事實。因此，這個假設需要研究設計、處理前資料與研究背景來支持，不是只要手上剛好有兩組前後資料，就自動過關。

所以把一套方法帶進另一個學科之前，不能只問：「我的資料長得像不像？」

還要問：「這套方法原本成立的條件，在我的研究裡還站得住嗎？」

陪你做研究的最後

跨學科使用計量方法，最有意思的地方，不只是多學一個模型。以這篇 DiD 研究來說，它真正值得借走的，是一套把比較問清楚的方式：

誰跟誰比？什麼時候比？這個差異真的可以這樣解釋嗎？

從經濟學走到教育、資訊系統，甚至其他具有類似資料結構的研究場景，資料內容會變，方法成立的條件也得重新檢查，但這些問題並沒有因此消失。

這也回到文章一開始說的「轉生」：計量方法之所以有機會跨出原本的學科，不是因為一條公式到哪裡都有效，而是因為不同領域有時候會遇到結構相似的分析問題。

如果你也想看看一個研究主題正在和哪些學科發生交會，圖書館提供的 Research Horizon Navigator 可以作為探索入口。它透過 Interdisciplinarity 指標提供跨學科發展的線索，讓研究者從自己熟悉的領域出發，看看相近問題正在其他學科如何發展，有時候，跨學科不是急著換一套方法，而是先發現：原來別的領域，也在處理跟我很像的問題。

參考文獻

Callaway, B., & Sant’Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-Differences with multiple time periods. Journal of Econometrics, 225(2), 200–230. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001

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這篇文章 研究方法也會異世界轉生？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

Google Scholar 找到很多結果，Deep Research 也生成了一份引用完整的報告，文獻就算找齊了嗎？恐怕沒有這麼簡單。

針對同一個研究問題，即使採用相同的檢索策略，在不同資料庫或檢索引擎中，也可能得到不同的檢索結果、核心文獻與主要作者。搜尋結果雖然很多，但卻不代表已涵蓋研究問題的所有面向，就像是每份報告皆附有參考文獻，但卻不代表每一篇資料都具有相同的參考價值。

在AI時代中，當研究者逐漸把文獻蒐集與整理的工作交給 AI，我們更應理解：學術搜尋系統各自看見了什麼，又遺漏了什麼？

在哪裡搜尋，本來就是研究方法的一部分

Gusenbauer（2022）比較 56 種學術搜尋系統，發現各平台在學科涵蓋、資料規模與檢索功能上存在明顯差異。若研究者已經知道要找哪一篇文獻，使用收錄紀錄較多、涵蓋學科較廣的學術搜尋系統，通常較容易定位該篇文獻，並進一步取到全文；探索新主題時，則需要能支援引用追蹤與延伸發現的系統，而系統性搜尋還是必須搭配多個綜合性與專業資料庫。

因此，沒有一個資料庫能同時適合所有研究目的。同一個詞彙在醫學、工程或社會科學中，也可能指向不同概念，需要不同的同義詞、控制詞彙與專業資料來源作為輔助。因此，選擇在哪個資料庫進行搜尋，不僅是涉及操作上的便利性，也會影響研究者最後看見的知識範圍。

每個資料來源，都畫出不同版本的學術世界

Visser、van Eck 與 Waltman（2021）比較 Scopus、Web of Science、Dimensions、Crossref 與 Microsoft Academic 等資料來源，發現這些系統收錄的資料，在年代、學科、文件類型及引用連結的完整性上各有差異。

但作者並未選出一個「最好的資料庫」，而是強調：理想的書目資料環境應同時具備廣泛的文獻涵蓋，以及能依研究目的進行選擇的彈性篩選機制。多搜尋一個資料庫，意義不只是增加結果筆數，也可能補入原先平台上所欠缺的書籍、會議論文、預印本或特定學科成果。

換句話說：搜尋結果並不是學術世界本身，而是某個資料來源所呈現出來的學術概貌。

開放索引，讓更多研究進入視野

資料來源的差異，也會影響哪些國家、地區與出版模式能被看見。

Maddi、Maisonobe 與 Boukacem-Zeghmouri（2025）以 Directory of Open Access Scholarly Resources (ROAD) 收錄的 62,701 種現行開放取用期刊為比較基準。以 2024 年 5 月的資料而言，OpenAlex 收錄其中 34,217 種，WoS 收錄 6,157 種，Scopus 則收錄 7,351 種；另有近 2.5 萬種 OA 期刊只出現在 OpenAlex。

這項結果並不表示 OpenAlex 已經完整無缺。研究同時發現，三個索引系統仍各有地區與學科代表性的差異。這份結果提醒我們的是：開放索引能讓更多區域性、開放取用及未進入傳統核心索引的成果獲得能見度。

因此，不宜將開放索引與商業資料庫簡化成「品質較差」與「品質較好」的對立。研究者需要的不是尋找唯一正確的平台，而是理解不同來源的收錄範圍與特性，以及它們可以如何互補。

被找到的論文，不一定具有相同的證據價值

然而，擴大搜尋範圍後，新的問題隨即出現：搜尋到的文獻，是否都值得成為研究的基礎？

Parker、Boughton、Bero 與 Byrne（2024）指出，論文工廠( paper mills )會透過製造虛假稿件及販售作者資格牟利，而且已有數以千計的相關稿件成功刊登於經同儕審查的期刊，但許多研究者與讀者仍不熟悉其辨識方式。

當然，這項研究並非表示同儕審查失去價值，而是提醒我們：同儕審查是重要的品質控制機制，卻不是絕對的品質保證。

文獻正式出版於哪本期刊、是否具有 DOI 或被其他研究引用，都不能取代對研究方法、樣本、資料透明度、研究限制，以及更正與撤稿狀態的檢查。多篇文章得到相似結果，也不一定代表證據更強，若其中混入來自論文工廠的文獻或研究誠信存疑的文獻，就更需要逐篇檢查其資料、方法與研究誠信的狀態。

當這些工作交給 AI Agent，問題會消失嗎？

隨著AI Agent 的興起，文獻檢索可能不再侷限於單一平台，而是能跨越商業資料庫、專業資料庫、開放學術索引與 Open Web，自動辨識研究語境、展開同義詞、去除重複資料等步驟，並於獲取檢索結果後，將大量內容整理集結成結構完整的報告。

這樣的發展，確實可能讓研究者在文獻回顧上，找得更廣、整理得更快。但當數千篇資料被濃縮成幾段流暢的文字，另一種更難察覺的資訊過載也可能悄悄地出現，面對以下問題，研究者是否仍有能力回答？

是否知道 AI 實際搜尋過哪些來源？
AI 使用了哪些概念與條件，又排除了哪些資料？
不同研究設計、審查狀態與可信程度的文獻，經過 AI 摘要後，是否會看起來具有相同分量？
如果品質不佳、已被撤稿的或研究誠信存疑的文章，藏進長長的參考文獻清單中，使用者是否仍能察覺？
即使 AI 沒有捏造引用，仍可能把原本差異很大的證據，整理成語氣一致、看似已有共識的結論。

AI 時代不缺整理好的文字，真正稀缺的是能看見問題如何被發現、答案如何形成。

從最小可行的改變開始

建立負責任的 AI 使用或協作習慣，不一定只存在於複雜的研究流程中，最容易實踐的做法，是先把基本規範寫進像是 ChatGPT 等工具的自訂指令中，例如要求 AI 在引用外部資料或研究資料時，清楚標示作者、年份、題名、期刊、DOI 或連結，並以如 APA格式列出參考文獻。這樣的做法，多少能提醒使用者：一段看似完整的回答，仍應有可以回頭查證的來源。

進一步來說，使用者可以把常用的資料整理或蒐集的提示詞，彙整成固定可沿用架構的提示詞、範本或 Skill，例如限定年代、語言、文獻類型與研究設計等，並要求 AI 分開呈現搜尋結果、篩選依據與彙整結論。與其每次臨時下指令，不如建立一套可重複使用的檢索與彙整流程，讓不同批次的結果更容易比較，也降低因不同提示詞作用，造成 AI 每次提供的結果有過多差異的風險。

不同工具也可以負責不同階段。AI工具所提供的 Deep Research 或AI Agent ，適合協助跨來源蒐集與初步整理；取得全文後，則可透過 NotebookLM 等以指定資料為基礎的 RAG 工具進行摘要、比較與提問。但無論使用哪一種工具，都應確認回答是否能回指原文、引用是否正確，以及 AI 是否曲解了作者的論證。

最重要的仍是 Human-in-the-Loop，也就是讓研究者持續參與判斷。凡是準備納入分析、支撐論點或列入參考文獻的資料，都應回到原文逐篇確認。研究者必須自己閱讀、理解並形成判斷，才能進一步與 AI 追問、比較和討論，而不是直接接受生成結果。

AI 可以協助搜尋、整理與比較，但不能取代研究者理解文獻的過程，唯有經過人的閱讀、判斷與確認，引用的文獻才真正禁得起檢驗。

參考文獻

Gusenbauer, M. (2022). Search where you will find most: Comparing the disciplinary coverage of 56 bibliographic databases. Scientometrics, 127, 2683–2745. https://doi.org/10.1007/s11192-022-04289-7

Maddi, A., Maisonobe, M., & Boukacem-Zeghmouri, C. (2025). Geographical and disciplinary coverage of open access journals: OpenAlex, Scopus, and WoS. PLOS ONE, 20(4), e0320347. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0320347

Parker, L., Boughton, S., Bero, L., & Byrne, J. A. (2024). Paper mill challenges: Past, present, and future. Journal of Clinical Epidemiology, 176, 111549. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2024.111549

Visser, M., van Eck, N. J., & Waltman, L. (2021). Large-scale comparison of bibliographic data sources: Scopus, Web of Science, Dimensions, Crossref, and Microsoft Academic. Quantitative Science Studies, 2(1), 20–41. https://doi.org/10.1162/qss_a_00112

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這篇文章 找到很多文獻之後，我們還看得見答案如何形成嗎？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

AI 已經深入研究日常，幫忙整理文獻、摘要資料、比較觀點，想必各位大概已經練就反射動作：先看有沒有 AI 幻覺的影子；畢竟 AI 幻覺一旦出現在你的研究或是參考文獻裡，輕則尷尬，重則可能讓你在口試現場體驗學術版社死，投稿時也徒增不必要的風險。

不過這篇文章，想要稍微討論另一個比較不明顯的問題：如果AI持續進步，AI 幻覺是否就越來越少，那現在所面對的問題是不是就解決了？這個答案可能是「不一定」；因為有些風險並非來自 AI一本正經地胡說八道，而是AI把本來就不平衡的資料世界，彙整成一個看起來十分中肯的論述架構。

AI 幻覺比較像是個跳出來 嚇人的怪獸，仔細檢查都還能夠發現，但偏誤相對更麻煩，它猶如穿著西裝進場，語氣禮貌、條理清楚，還幫你分好三點摘要，但卻字字暗藏玄機。

數位文化平台，不一定等於世界文化全貌

Kizhner 等人（2021）研究 Google Arts & Culture 這類大型數位文化內容聚合平台，提出一個值得注意的概念：數位文化殖民（digital cultural colonialism）；Google Arts & Culture 讓大量藝術與文化內容更容易被接觸，這當然有其價值，不過，當一個平台看起來像「世界文化入口」時，人們可能容易忽略一個事實：這個平台其實也是一個被選擇、被排序、被聚合後的文化呈現。

Kizhner 等人的研究指出，這類平台中的內容分布並不完全平衡，有些國家、機構、城市與文化類型被更充分地呈現，有些文化則相對缺席，或只以較單薄的方式出現；這樣的安排並非基於某種惡意，而可能與參與機構、數位化政策、開放近用條件、國家資源差異、中心城市優勢等的因素使然，當然也與平台本身的編輯與聚合邏輯有關。

也就是說， 這些資料背後存有更深一層的問題：哪些文化被允許以複雜、多元、有歷史層次的樣子出現？哪些文化只被壓縮成幾個容易辨識的標籤？

有些文化被寫成歷史，有些文化被寫成風格。
有些文化被寫成理論，有些文化被寫成素材。
有些文化被允許複雜，有些文化只被允許「很有特色」。

這就不是單純的資料量問題，而是資料如何影響與塑造觀看角度的問題。

AI 不是直接讀世界，而是讀資料裡的世界

當我們使用 AI 整理資料、檔案內容或文獻觀點時，AI 並不是從一個完全中立的位置開始理解資料。它能整理出什麼，往往取決於它接觸過哪些資料、哪些資料比較容易被看見、哪些觀點在既有資料中本來就比較強勢。換句話說，如果資料環境本身已經帶有偏向，AI 在處理資料時，就可能順著這些偏向繼續整理下去，甚至再產生另一層偏誤。更何況，資料本身早就可能有中心與邊陲，有被反覆放大的聲音，也有一開始就比較沉默、比較難被看見的部分。

Kizhner 等人的研究雖然聚焦於數位文化聚合平台，而不是今日一般研究者使用的生成式 AI，但他們提醒了一件很關鍵的事：數位文化殖民與主流知識體系，不只會影響文化資產的研究與取用，也可能影響建立在既有數位資訊環境上的機器學習方法，進一步強化與放大偏誤。換句話說，如果資料環境本身已經不平衡，後續 AI 的整理、分類、推薦或生成，也不會自動變得中立。

但這並非是說 AI 技術一定會存有歧視，也不是說這些平台都帶有惡意，而是：AI 可能會繼承資料世界裡已經存在的偏差，然後用非常流暢的語言，把它整理成看似合理的答案。

這種偏誤不一定很明確，它可能只是把某些特定觀點放在中心，弱化另一個文化觀點；把某些知識寫成標準，把另一些知識寫成例外；把殖民、遷移、掠奪與權力關係，寫成聽起來很中性的「交流」或「影響」；AI提供的結果不一定是幻覺，但它可能已經帶有某種既定觀點。

要注意的是錯置的詮釋框架

因此研究者在審視 AI 輸出時，不能只注意：「AI有沒有講錯或是產生幻覺？」，更要注意：「它可能是從怎樣的視角，進行這件事或這個主題的陳述？」

所以，當我們透過 AI 整理一批文化資料時，使用者應該再多追問：

這些資料是否把某些文化寫得很有歷史層次，卻把另一些文化寫得像單一風格？
資料中是否把某些地區固定成傳統、神祕、異國、地方色彩？
是否把資料缺席誤寫成文化本身不重要？
是否把特定的理論框架，當成可以套用到所有文化的普遍標準？

這些問題並非額外加上政治正確的檢查，而是提升自我研究意識的基本動作，因為在研究裡，偏誤最麻煩的地方，不一定是它明顯錯，偏誤甚至可能有資料根據，整理出來的文句可能通順，甚至看起來很有學術味。但潛藏的問題是這些資料根據本身的出發點是什麼？這套語言又是從怎樣的觀點或地位長出來的？

這也是為什麼 AI 輸出後的人類參與，不應該僅止於「人工確認一下」，HITL（Human-in-the-loop）更不是在最後幫 AI 按一個「看起來沒問題」的讚就了事；真正的人類參與，是在 AI 輸出很順的時候，還能保有警覺，尖銳地追問：這個觀點的基礎，是基於完整的理解，還是某種被過度美化的偏誤？

檔案脈絡與問責，還是要由人守住

Colavizza 等人（2021）討論 archives and AI 時提醒，數位轉型讓檔案越來越像大規模資料組織，AI 也開始進入紀錄管理、組織與取用流程。但檔案工作並沒有因此只剩自動化。來源、脈絡、證據性、信任，仍然是核心問題。人類不只是使用機器推理，也要評估機器的評估。

Jaillant 與 Rees（2023）則從 digital archives 的 AI 應用談到信任（trust）、問責（accountability）、控制（control）與偏誤（bias）。研究中提醒，AI 應用不是只需要運算或工具操作能力，也需要領域知識（domain knowledge），也就是理解正在處理的資料或文獻對象。換句話說，你不能只知道怎麼叫 AI 跑，你還要知道它跑過的是些怎樣的資料。

因此並不是要研究人員「不要用 AI」，在這個AI時代，那就像是把學生的 Wi-Fi 拔掉，通常只會引發最真實的怨念，而是再次提醒：使用 AI 的時候，一定要記得回查來源、理解資料的邊界、並盡可能取得更完整的全文與脈絡，也提醒研究者不要把 AI 的整理當成理解的本身，AI 可以幫你整理，但使用者要負責判斷它整理了甚麼？以及整理掉了什麼。

當 AI agent 學會的是你自己的盲點

最後，除了上述所提及的資料庫、平台與檔案脈絡偏誤之外，若把這樣的問題延伸到 AI agent 逐漸進入研究流程的趨勢下，或許你會先從幾篇文獻中，自己萃取出觀點與論述，之後把這些觀點和寫作方法整理成 prompt，讓 AI 用這套框架處理另一批資料。甚至再進一步，可能把自己的閱讀偏好、分類習慣、理論語彙、寫作格式與判斷規則，整理成一份 skill.md 或 agent instruction，讓 AI agent 每次都用「更像你」的方式協助研究。

這個趨勢當然方便，對使用者來說，AI 不再像第一天上工的研究助理，而是越來越像熟悉你研究脈絡的夥伴；但也正因如此，這個AI agent可能不只繼承你的效率與聰明，也可能承襲你自身的盲點。

我們常以為 AI 的回覆太過AI，欠缺人味是個缺點，但在不久的研究現場，另一個同樣值得警惕的問題可能是：它太像我們了；當研究生把自己 skill.md 化，AI 可能不只是替你處理更多，也可能是穩定且更有效率地，重複忽視你原本就忽視的東西，如果原本的研究視角裡有盲點，那麼這樣的盲點也可能被一起傳承下來。

所以，真正需要被檢查的，已不只是 AI 有沒有幻覺，也不只是資料集有沒有偏誤。到最後，研究者還要回頭問自己：我交給 AI 的那些資料、那套方法或是提示詞（prompt），究竟是在幫我看見更多，還是在更漂亮地複製我原本的視角？

這才是 AI 輔助研究最難、也最值得深思與練習的地方。

不是不用 AI，而是使用 AI 之後，仍然保有能力追問：「這個答案從哪裡來？它替誰說話？它讓誰消失？」以及，最尷尬但最重要的一題——它是不是正在用我的盲點，幫我整理世界？

參考文獻

Colavizza, G., Blanke, T., Jeurgens, C., & Noordegraaf, J. (2021). Archives and AI: An overview of current debates and future perspectives. ACM Journal on Computing and Cultural Heritage, 15(1), Article 4. https://doi.org/10.1145/3479010

Jaillant, L., & Rees, A. (2023). Applying AI to digital archives: Trust, collaboration and shared professional ethics. Digital Scholarship in the Humanities, 38(2), 571–585. https://doi.org/10.1093/llc/fqac073

Kizhner, I., Terras, M., Rumyantsev, M., Khokhlova, V., Demeshkova, E., Rudov, I., & Afanasieva, J. (2021). Digital cultural colonialism: Measuring bias in aggregated digitized content held in Google Arts and Culture. Digital Scholarship in the Humanities, 36(3), 607–640. https://doi.org/10.1093/llc/fqaa055

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這篇文章 資料不平衡，會不會變成看不見的 AI 歧視？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

合先敘明，這不是 Facebook 備份教學

這不是一篇教你如何下載 Facebook 資料的操作文，更不是要鼓勵大家把個人資料隨便交出去，而是思考一個傳播與科技研究裡越來越重要的問題：

當研究者想研究社群媒體使用行為時，資料到底可以怎麼來？

Keusch 等人（2024）討論的 data donation，正是這個問題下的一種解方。它不是 Facebook 專屬，而是一種透過使用者本人，把社群平台允許匯出的數位足跡下載下來，再交給研究者分析的資料蒐集方式。

我們都留下數位足跡，但研究者不一定拿得到

由使用者與數位系統互動留下的行為紀錄，就是所謂的 Digital Traces，也就是數位足跡；對傳播與科技研究來說，社群媒體資料很誘人，像是Facebook 可能保存某些世代的社交記憶，而Instagram 更接近日常影像展示，另外 X 可能是公共議題與即時評論的現場，LinkedIn 則偏向職涯網絡與專業身分經營；雖然 Keusch 等人的研究以 Facebook 為例，但放回傳播與科技研究現場，不同平台其實代表不同型態的數位生活

但問題是：在不同平台留下的資料，不代表研究者有辦法拿到，使用者雖有使用歷程，卻也不代表研究者能合法、完整地使用。

過往許多社群媒體研究會仰賴問卷，而不是直接取得數位足跡，直接透過線上問卷詢問使用者：「你一天使用社群媒體多久？」但 Keusch 等人指出，這類自陳資料( self-report )會讓受訪者承擔回憶負擔，而且使用者對使用時間與頻率的估計，常常和較客觀的行為資料不一致，這種回憶負擔多少會產生誤差，就像詢問研究生：「你這週真的讀了幾小時文獻？」大家都會回答，但答案裡通常混合了一點記憶模糊、一點自我安慰，還有一點求生意志。

真正的問題不是有沒有資料，而是資料怎麼來

社群媒體研究不是沒有資料，而是資料常常被平台關在裡面；透過問卷可以問態度、背景與自我認知，但使用時間可能有所誤差；API 可以讓研究者從平台取得結構化資料，但平台可以限制、關閉或改變規則，讓研究設計產生限制與不確定性。追蹤器 ( tracker ) 則可以被動記錄使用行為，但安裝意願、隱私疑慮與樣本偏誤都會跟著出現。

Keusch 等人也提到，社群平台近年越來越限制 API；Facebook API 在 Cambridge Analytica 事件後中止，X ( 原Twitter ) 與 Reddit 的 API 政策變動，也讓許多研究者更難取得資料。至於追蹤器，雖然可以持續記錄行為，但許多使用者對安裝追蹤工具有隱私疑慮，低參與意願也可能造成偏誤。

這時候，data donation 提供了一條不同路徑。

不是研究者直接向平台要資料，也不是在使用者裝置上偷偷裝追蹤器，而是請使用者自己向平台下載關於自己的資料，再在知情同意下分享給研究者；換句話說，資料取得的路徑從「平台中心」稍微轉向「使用者中心」。

Data Donation 是什麼：把平台資料抽屜打開一點

data donation 的基本概念不難理解，也就是使用者向平台請求自己的資料副本，通常稱為 Data Download Packages，簡稱 DDPs。下載後，使用者再把這些資料包交給研究者，研究者便能把它和問卷資料或其他資料連結起來分析。

Keusch 等人指出，這種方法的優點，是研究者不必完全依賴平台 API，也可能取得追蹤器不容易觀察到的平台內使用行為資料；同時，使用者也比被動追蹤器更能控制自己分享哪些資料；這裡需要澄清：data donation 並不是打開整座平台資料倉庫。它比較像是平台允許使用者打開某個「資料抽屜」，再由使用者決定要不要把抽屜裡的東西交給研究者。

因此，data donation 雖然比問卷更接近行為資料，但它不是平台內部資料庫的完整原始資料。研究者拿到的，是平台允許使用者下載、整理、打包後輸出的資料。平台怎麼分類、提供哪些欄位、排除哪些內容，都會影響研究者最後看到的數位足跡。

以 Facebook 為例：Keusch 等人怎麼做？

Keusch 等人的研究，就是用 Facebook 來示範 data donation 這種方法；研究者透過德國的一個線上受訪者樣本庫，邀請符合條件的 Facebook 使用者參與研究；受訪者先回答關於 Facebook 使用行為、一般信任、對大學研究者與 Facebook 的信任，以及隱私顧慮等問題。最後共有 913 位受訪者進入 data donation 分析樣本。

接著，研究者請參與者下載兩種 Facebook DDP；第一種是帳號登入時間資訊；第二種是 Facebook 根據使用者行為判定的興趣主題。參與者下載資料包後，還需要把研究提供的代碼加到檔名，再上傳到資料捐贈平台，讓研究者可以把 Facebook 資料和問卷資料連結起來。

這裡真正值得思考的，不是「Facebook 使用者到底多願意幫忙」，而是：

研究者如何設計一條資料路徑，讓平台裡的使用痕跡，可以在使用者同意下，轉化為可分析、可連結、可檢查的研究資料？

這比單純問「你有沒有用 Facebook」更進一步。研究者想看的，不只是使用者怎麼描述自己，而是平台實際留下了哪些關於使用者的紀錄。

願意，不等於資料真的到手

data donation 最容易被誤會的地方，是以為受訪者只要按下「同意」，研究者就能順利拿到資料；Keusch 等人的研究剛好提醒我們：同意只是第一關。在 913 位符合資格者中，有 725 位表示願意捐出 Facebook 資料，約 79%。但最後只有 345 位成功捐出至少一個可連結的資料包，也就是願意者中的 48%。在有填寫未完成原因的受訪者中，超過八成提到下載 DDP、解壓縮，或上傳到捐贈平台時遇到技術問題。

這段結果並非「大家不夠熱心」，它真正的意義是：Data Donation 研究不能只問誰願意，還要問誰真的完成、誰在流程中消失，以及這些消失的人會不會讓研究資料產生偏誤。

不過，這也不代表 data donation 一定會造成嚴重偏誤。Keusch 等人發現，成功捐贈者與未捐贈者在自陳 Facebook 使用頻率上沒有明顯差異；至少在這個指標上，data donation 並沒有只留下重度使用者。但偏誤是否嚴重，仍取決於研究者想測量什麼。使用頻率、政治內容接觸、私訊行為或平台推薦痕跡，面對的偏誤風險不會完全相同。

這裡還有一個有趣的小轉折：對 Facebook 信任較低的人，並不是更願意捐資料；但在已經表示願意之後，反而更可能完成捐贈。作者推測，這些使用者可能更想知道 Facebook 到底保存了哪些關於自己的資料。不過，這是否適用於其他平台，仍需要後續研究檢驗。

Data Donation 是方法，不是魔法

data donation 最有意思的地方，不是它終於讓研究者拿到 Facebook 資料；而是它提醒我們：數位足跡資料不是自然流進研究者硬碟的。它經過平台紀錄、使用者同意、資料可攜制度、平台匯出格式、研究流程設計、隱私保護與偏誤檢查，最後才變成研究材料。

所以，data donation 不是研究捷徑。它比較像一種方法上的折衷：當問卷記不準、API 不一定開門、追蹤器又可能讓研究對象怕爆時，研究者改從使用者端出發，請使用者把平台允許匯出的資料帶出來。

但研究者也必須老實交代：這些資料從哪個平台來？平台允許匯出什麼？哪些資料沒有被匯出？誰願意參與？誰真的完成？誰在流程中消失？

對傳播與科技研究者來說，真正重要的不只是問「哪裡有資料」，也要問：資料怎麼來、能不能比較、能不能重現、能不能被負責任地使用。不同的資料取得方式，都有不同的使用條件與方法邊界；換句話說，找到資料只是第一關；知道資料怎麼來、少了什麼、誰沒有進來，才是真正讓研究站得穩的地方。

參考文獻

Keusch, F., Pankowska, P. K., Cernat, A., & Bach, R. L. (2024). Do you have two minutes to talk about your data? Willingness to participate and nonparticipation bias in Facebook data donation. Field Methods, 36(4), 279–293. https://doi.org/10.1177/1525822X231225907

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這篇文章 什麼是 Data Donation？以 Facebook 為例，看研究者如何取得使用者的數位足跡 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

從街頭潮流研究，看大型數位檔案如何被蒐集、分期、編碼與理論化

剛開始寫論文時，很多研究生最怕的是：資料不夠；資料庫查了一輪又一輪，關鍵字改了好幾版，還是覺得手上的材料太少太薄弱；於是你繼續蒐集：書籍、期刊文獻、會議論文、博碩士論文、政府公報、研究報告，能下載的先下載，可能有關的先放進資料夾。

一段時間後，從原本「找不到資料」的焦慮，進化成另一種階段：資料好像太多了；每一份都和題目有一點關係，刪掉好像很可惜，待讀清單越來越長，資料夾也從「論文資料」，逐漸分裂成「論文資料_新版_PRO_MAX」。

此時真正的問題，已經不是還能去哪裡找資料，而是：

哪些材料真的能回答研究問題？
不同來源要怎麼整理與比較？
哪些內容值得納入文獻回顧？
又要怎麼從大量資料，走到一套可以被交代的研究論述？

研究資料一多，資料夾內的文獻似乎幻化成開放世界地圖：到處都有任務標記，而真正的主線任務，反而越來越模糊。

Pierre-Yann Dolbec 發表於 Journal of Marketing Research 的研究，正好提供一個很值得拆解的案例。為了解釋街頭服飾生產者如何進入高級時尚，作者分析了 6,294 頁縱向檔案資料，並搭配線上論壇的長期參與觀察、相關書籍、Podcast、品牌與設計師資料，以及產業報告。

這篇研究真正值得看的，不只是 streetwear 如何進入 high fashion，而是：

研究者如何讓六千多頁資料，真的開始工作？

本文暫以「多模態數位觀察」稱呼這類結合線上觀察、多來源檔案與不同媒介材料的研究規劃。這只是方便本文討論的操作性稱呼；更白話地說，Dolbec 蒐集不同來源、跨越多年累積的檔案資料，並透過詮釋性分析，重建街頭服飾與高級時尚之間的長期變化。

不是資料越多越好，而是每種資料都要有工作

Dolbec 並沒有把所有材料倒進同一個資料夾，再從第一頁一路讀到最後一頁；研究者在三個分別聚焦高級時尚、街頭服飾與奢華街頭服飾的網路論壇進行線上參與觀察，觀察期間分別為 78、37 與 17 個月；作者再搭配 18 本相關書籍，建立對時尚市場與不同文化場域的理解。

主要的 6,294 頁檔案資料又分成幾種用途：

• • 市場層次資料，用來辨認時間階段與市場機制；
  • 品牌與設計師資料，用來分析生產者採取了哪些行動；
  • 特定事件資料，用來補強分析過程中浮現的現象。

此外，產業報告則用來追蹤併購、市場成長等變化。

作者也納入街頭文化媒體、時尚媒體、產業媒體與主流媒體，並蒐集 55 集 Podcast，希望讓不同市場位置的行動者、記者、評論家與分析者彼此對照。這裡的三角檢證，不是看哪個觀點票數最多，而是觀察不同位置如何描述同一場變化，又在哪裡出現共識、落差與衝突。

這裡最值得研究生學習的，不是「資料來源要很多」，而是：

先做資料地圖，再做資料蒐集。

每一類材料都要能回答：它代表誰的觀點？能回答研究問題的哪一部分？可能存有什麼偏誤？又能和哪些資料互相核對？當整張研究地圖上都是驚嘆號，不代表每一個任務都要接，研究設計並不是以達成「全成就蒐集」為目標，資料也不是抓越多越接近頂刊之流。

順帶一提，本文中所稱「頁數」，也並非文件原始的計量單位，研究團隊先將文章與逐字稿統一整理成 Times New Roman 12 號、單行間距的 Word 文件，再依此計算頁數。，因此，6,294 頁主要是在呈現資料規模，不一定適合直接拿來和其他研究相比。

第一個關鍵：不是按年份切段，而是看市場關係何時改變

面對橫跨多年的資料，Dolbec 不是把材料平均分成幾個年代，而是先以歸納方式比較不同時期的媒體報導、評論與市場行動，觀察 streetwear 與 high fashion 的關係何時出現明顯轉變。

最後形成三個階段：

1. 1. 挪用（cooptation）：高級時尚借用街頭風格，但街頭生產者仍被排除在菁英類別之外。
   2. 混種（hybridization）：luxury streetwear 結合街頭文化與高級時尚的生產、展示和定價方式，逐漸形成可被辨認的新類別。
   3. 吸納（subsumption）：高級時尚透過聯名、聘任、投資或收購，把混種類別及其生產者納入原有體系。

換句話說，作者不是看「哪一年到了」，而是看主導關係是否改變：從高級時尚借用街頭元素，到混種類別形成，再到高級時尚品牌重新掌握類別邊界與市場控制權；論文沒有提供一套可直接複製的切段公式，但可以看出，作者是透過反覆比較不同時期的材料，辨認市場互動機制何時發生轉換。

資料量不是說服力。真正有分析價值的，是研究者能否指出：現象在哪裡翻轉，以及為什麼那個轉折值得被切成新的階段。

第二個關鍵：不是每一頁都用同一倍率閱讀

大型檔案研究不代表每一份資料都要用相同深度處理，Dolbec 先透過論壇廣告與品牌銷售據點，辨認出 136 家精品零售商；接著蒐集其中最常出現的 20 個品牌與設計師資料，最後再聚焦到 11 位對研究現象特別重要的 luxury streetwear 設計師。研究團隊也先為這些設計師整理專業生涯資料，再進行深入分析。

這個流程可以理解成三種閱讀倍率：

廣角閱讀，用來建立市場全貌；
中距閱讀，用來辨認重要品牌與行動者；
近距閱讀，才進入關鍵設計師的細緻編碼。

研究不是要把地圖上的每個角落都探索完，而是要能清楚交代：為什麼某些資料用來建立全貌，哪些行動者又值得進一步深讀。

第三個關鍵：編碼不是把資料變短

聚焦到 11 位設計師後，Dolbec 先進行描述性編碼，例如：

「在義大利生產」
「大量使用社群媒體」
「與藝術家合作」

接著，他在這些描述碼之間尋找模式，並在不同設計師、不同時期之間進行比較，再結合制度分類的理論視角，逐步形成更高層次的主題與總括構面，像是「建立可比較性」。

也就是說：

摘要，是回答這段資料說了什麼；
編碼，是判斷它和研究問題有什麼關係；
分析，則是解釋不同編碼是否存有關聯性，以及如何共同形成一個現象。

編碼不是把資料變短，而是把資料轉成可以回答研究問題的分析單位。

分析不是直線：資料與理論會反覆來回

到了這一步，Dolbec 採取溯因分析（abductive analysis）：一方面從資料中辨認模式，另一方面也借助既有理論理解這些模式。這個來回，進一步讓研究問題逐漸聚焦；這個來回也讓研究問題逐漸聚焦。作者在檢視市場塑造文獻時，發現「非菁英生產者如何跨入既有菁英類別」仍缺少充分解釋，因此重新分析 luxury streetwear 生產者的資料。

當分析顯示許多設計師經常引用藝術，但現有材料不足以深入說明這個現象時，研究團隊便補蒐特定事件資料，例如 Virgil Abloh 如何使用引號作為設計元素。產業報告則被用來補強併購、市場成長等市場層次的發現；研究不是先把所有資料蒐集完，再依序跑完編碼與理論。很多時候，是初步分析指出問題，理論協助重新提問，新的問題再帶著研究者回去補充資料。

把上述步驟串起來，大致可以整理成：

初步蒐集、時間分期、引入理論視角、聚焦關鍵設計師、描述性編碼、跨設計師比較、辨認資料缺口、補充資料，再重新分析。

這不是研究失控，而是分析正在推進。

6,294 頁，不是靠讀完征服的

Dolbec 這篇研究厲害的地方，不是作者有耐力吞完六千多頁，也不是資料量大到足以直接鎮住審稿委員；真正讓這些材料成為研究的，是他如何替資料分配任務、辨認時間轉折、逐步聚焦關鍵設計師、建立描述性編碼、進行跨設計師比較，再透過理論視角與後續補證，形成能夠回答研究問題的解釋。

所以，當你的研究資料從「好像不夠」，一路長到「好像永遠看不完」時，真正需要的可能不是再下載一百篇，而是先停下來問：

這批資料在我的研究裡，究竟扮演什麼角色？

有些材料用來建立背景，有些協助辨認時間轉折，有些適合深入比較；也有些只是搜尋過程中順手收進資料夾，最後卻沒有真正進入研究主線。

當你開始釐清這些資料的角色，也會進一步檢視資料來源、全文取得、檢索範圍與搜尋紀錄等問題。這正是圖書館能提供支援的地方：不只是幫你找到更多資料，也協助你核對書目、取得全文、確認檢索範圍，以及看見可能被遺漏的資源。若研究者也使用 AI 協助搜尋或整理，這些核對工作更能避免查無實據的「幽靈文獻」混進研究資料庫。

六千多頁資料不會自己長成研究，資料可以很多，來源也可以很廣；但哪些材料值得留下、彼此如何連接，又足以支持什麼論述，仍然要由研究者決定。

參考文獻

Dolbec, P.-Y. (2025). From streetwear to high fashion: How nonelite producers use hybridization to enter an elite category. Journal of Marketing Research, 62(3), 543–564. https://doi.org/10.1177/00222437251314372

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這篇文章 6,294 頁資料，怎麼真的做成一篇論文？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

AI 會逢迎不是最值得驚訝的地方；真正值得學的是，研究者如何把「大家都有感」的現象，做成可測量、可檢驗，也能承受頂刊審稿挑戰的研究。

AI 說你很有潛力，教授問你怎麼排除其他解釋

AI 說：「這是一個很有潛力的研究題目，切入角度新穎，也具有重要的社會意義。」但到了Meeting現場，指導教授看完，沉默三秒：「那你怎麼排除其他解釋的可能性？」

這大概是許多研究生最熟悉的落差：AI 讓你的想法聽起來像是萬事俱備只欠東風，教授卻一秒把你拉回現實。不是教授特別冷血，而是好研究不能只靠「聽起來很合理」。

這篇研究討論的是 AI 諂媚（AI sycophancy），也就是 AI 是否太常肯定、附和，甚至逢迎使用者。這個題目本身很有話題：AI 會不會因為太「善解人意」，反而讓使用者更覺得自己有理，也更不願主動道歉、補救或修復衝突？

但本文不只討論 AI 會諂媚這件事，更想藉由這篇研究看見另一個重點：它如何從 arXiv 預印本一路補強，最後登上 Science。熱門議題可以把研究推到聚光燈下，但能不能真的前進頂刊，看的不是話題有多吸睛，而是證據鏈有沒有補完整、是否經得起審稿人的考驗。

第一關：把日常感受變成研究概念

近年生成式 AI 越來越常被使用者拿來討論生活困擾、情緒問題，甚至研究構想。很多人也開始感覺，AI 不只是工具，有時更像一位很會接話、很懂得安慰人的對話夥伴。現今你與AI交流的過程，它總回覆說「你的想法深具洞見」，你貼一段論文構想，它又說「這個研究方向具有高度潛力」，療癒嗎？有時候真的是很療癒，但如果要把這樣的現象做成研究，就不能停在「我覺得 AI 很會拍馬屁」。

這篇研究的第一個方法論重點，是把這種模糊感受界定並操作化為「社交諂媚」（social sycophancy）。過去有些研究談AI諂媚，常聚焦在 AI 是否同意使用者提出的明確主張，例如使用者說出一個錯誤事實，模型是否跟著附和。但這篇文章指出，在人際、情緒與建議情境中，麻煩的不一定是 AI 同意某個事實，而是它肯定使用者本人，以及與其相關的行動、觀點與自我形象；這一步聚焦很重要，有些題目讓你感到躍躍欲試，但這不等於研究具有可行性，真正的第一關，是把躍躍欲試的「有感」校正成「可研究」。

第二關：不要只拿截圖，要建立資料集

幾張 AI 對話截圖，的確可以讓人驚呼：「哇，這AI也太會哄人。」但截圖無法成為證據鏈，截圖比較像路邊攤烤香腸的香氣，讓人食指大動，但香氣是無法直接端上餐桌。

Science 版中，研究者使用三組資料集、共 11,587 筆資料，評估 11 個主流大型語言模型，並用行動背書率^註1 ( action endorsement rate ) 衡量模型是否肯定使用者行動。結果顯示，在一般建議問題中，模型比人類更常肯定使用者；其中，在 Reddit 的 r/AmITheAsshole 看板（簡稱 AITA）中，研究者挑出社群共識認為發文者有錯的案例。即使如此，AI 平均仍有 51% 會肯定使用者；在涉及問題行為的陳述中，平均也有 47% 的行動背書率。

當然，Reddit 不是道德最高法院，AITA 的價值不是提供舉世皆準的倫理準繩，而是提供一個可操作的外部比較基準，讓研究者可以問：「在一組人類社群已形成明確負面判斷的案例中，AI 是否仍傾向肯定使用者？」

這就是研究設計的升級：從「我看到一個很扯的回答」，變成「我建立資料與參考的基準，檢查這是否是可觀察的普遍現象」。

第三關：從模型行為走到人類後果

如果研究只停在「AI 比人類更願意也更頻繁地肯定使用者」，那這份研究就比較像是多個模型間的行為比較與評估。這樣的評估當然重要，但卻比較像是一份技術分析報告，還不足以說明AI產生的社會風險，而真正讓文章重量提升的，是作者接著問：這種模型行為會不會改變人的判斷與行動意圖？

arXiv 版，其實已包含兩項事前預註冊（preregistration）的受試者實驗，總樣本數 N = 1604。研究發現，在實驗條件下，與諂媚型 AI（sycophantic AI）互動的參與者，較不願主動修復人際衝突，也更容易認為自己有理；更麻煩的是，參與者還更信任這類 AI，也更願意再次使用。這樣的分析結果，讓研究從模型表現（model behavior）走向對人類的影響（human consequence）：前者告訴我們「這件事真的存在」，後者則回答「所以我們為什麼需要在意」。

第四關：Science 版補上的，是替代解釋防線

從 arXiv 到 Science，最關鍵的升級不只是樣本數變大，而是研究者針對頂刊審查中可能被追問的問題，逐一拆解，並將替代解釋一個個檢測。

審稿人很可能會問：

「會不會只是因為 AI 講話比較像朋友？」
「會不會只要標示這是 AI，效果就會消失？」

於是 Science 版將受試者實驗擴充為三個預註冊實驗，總樣本數 N = 2405。Study 2a 操弄 sycophancy × anthropomorphism，測試效果是否只是語氣擬人化( anthropomorphism )造成；Study 2b 操弄 sycophancy × perceived source，測試當參與者以為回覆來自 AI 或人類時，諂媚的影響是否有所不同；Study 3 則讓參與者討論自己真實經歷過的人際衝突，並與 AI 進行 8 回合即時對話。

結果顯示，AI諂媚對自我正當感與修復意願的影響，並沒有因為語氣是否友善擬人，或來源被標示為 AI或是人類，而出現顯著削弱。

這是最值得偷學的地方，頂刊補強的不只是把樣本數灌好灌滿，而是把「會不會其實是別的原因？」這個深刻的提問，想方設法一個一個拆開來檢測；好的研究不是把自己的主張一路護送進城，而是把可能出現的質疑攤開來，逐一檢查，再證明自己的證據仍然站得住。

第五關：用真實互動補上生態效度

假想情境實驗有一個優點：好控制。但它也有一個明顯的弱點－讀者和審查委員都會問，這跟真實世界有多像？所以 Study 3 相對關鍵，在於研究者讓受試者回想自己真實經歷過的人際衝突，並與諂媚型或非諂媚型( nonsycophantic ) AI 進行 8 回合即時對話；這不是「設局讓人吐露羞恥往事」，而是在控制性、真實性與倫理風險之間找尋平衡。

這一步補上的不是八點檔裡滴血認親式的戲劇性，而是生態效度（Ecological Validity）；好的實驗不是越刺激越好，而是要讓實驗設計既能接近日常情境，又能維持可比較性與研究倫理。

第六關：漂亮結果還要通過壓力測試

對一般讀者來說，q 值、FDR correction、cumulative link mixed models 聽起來像研究方法界的咒文，念完一定無法召喚出幫寫論文的小精靈，但卻很可能引發統計學的PTSD；不過在這些統計背後的意思其實相對樸素－研究的結果不能只在某一種分析方式下看起來漂亮，它還要能在合理的檢查下，仍然維持同樣方向或結論。

兩個版本相比，Science 版也把統計分析做得更像一場「壓力測試」。例如，研究者使用 Benjamini–Hochberg FDR correction，也就是常說的 BH 校正，處理多重比較問題，白話說，當你同時檢查很多結果時，本來就比較容易出現「看起來顯著、其實只是誤報」的結果。BH 校正就像是在大豐收前先檢查魚簍：它不保證抓到的百分之百都真的是魚，但會控制那些被宣告為「有發現」的結果中，錯抓雜物的比例不要失控。

研究者也使用 cumulative link mixed models 檢查李克特量表（Likert Scale）的等距假設。關鍵問題是：當我們問「你同意程度有多高」，並提供 1 到 7 分的選項時，這 7 個選項之間真的都是等距的嗎？比方說，從 1 分到 2 分的心理距離，可能不等於從 6 分到 7 分的心理距離。這種模型會把量表當成有順序的等級，也就是 6 分確實高於 5 分，但不強行假設每一階的跨度都一樣；同時，它也考慮不同受試者與情境帶來的自然差異。結果方向仍然一致，表示這篇研究不是只在某一種分析假設下才成立，而是經得起較嚴格的檢驗。

以上並非統計用的裝飾品，而是壓力測試；研究做到這裡，就不只是宣告「我找到一個顯著結果」，而是補上一句更讓人安心的話：換一種合理的分析方式來看，結果方向仍然站得穩穩地。。

第七關：使用者越喜歡，風險越需要被設計處理

這篇研究最諷刺的地方，不單單是 AI 會講逢迎諂媚，真正麻煩的是，使用者偏偏更容易信任、偏好這種好聽話；研究發現，諂媚型AI不只會提高參與者覺得自己有理的程度、降低修復意願，也會讓使用者更信任、更偏好、更願意再次使用這類諂媚型AI模型。

這就不是單純的「AI 語氣太暖」問題，而是設計與誘因問題；如果模型評估與產品誘因過度依賴即時使用者滿意度，那麼讓人當下感覺良好的諂媚的回覆( sycophantic responses )，就可能被制度性強化；因此這篇文章不僅是 AI 工具風險文，更是一篇 AI 對於社會影響的研究；研究關心的不只是模型怎麼回答，還包括人怎麼信任、如何依賴，以及系統如何被誘因推著走。

第八關：研究限制界定證據能說到哪裡

頂刊中的研究限制，不該只是在最後意思意思寫一段「本研究仍有不足」，它真正的功能，是幫讀者劃出這篇研究的解釋邊界。

這篇研究至少有三個限制需要注意：第一點，AITA 的人類基準反映特定 Reddit 社群規範，不能直接等同於普世道德，簡單說一個社群的價值判斷，不等同於全世界的判斷；第二點，研究以英文與美國受試者為主，不能直接外推到所有文化脈絡；第三，研究為了操作化，把諂媚( sycophancy )以「肯定／不肯定」來測量，但現實中的社會逢迎很可能是一個連續光譜，無法用二分法判斷。

這樣的陳述並非膽小，而是誠實，研究能站得住，往往不是因為它什麼都想解釋，而是因為它知道自己正在解釋什麼。

熱門議題不是頂刊門票，證據鏈才是

這篇研究最值得借鏡的地方，不只是看見 AI 在社會建議情境中的諂媚傾向，真正值得研究生偷學的，是它示範了一條從熱門現象走向頂刊證據的路：先把模糊現象定義清楚，再建立資料集與比較基準，接著用實驗測試它是否真的影響人，最後補上替代解釋、穩健性檢查與研究限制。

從 arXiv 到 Science 的距離，不只是多幾張圖、多幾個 p 值，也不是把故事講得更聳動。它真正補上的，是研究被追問時能不能回答：

你怎麼知道不是語氣造成的？
你怎麼知道不是來源標示造成的？
你怎麼知道這個結果能推論到哪些人、哪些情境，又不能推論到哪裡？

當你在用AI輔助研究時，AI 可以告訴你：「這題很有潛力。」
但面對審稿人時，審稿人會打破砂鍋地問你：「那你怎麼證明？」
研究真正開始朝向頂刊邁進，往往就是從審稿人靈魂追問的回答開始。

—-

註1： “Action endorsement rate”可翻譯為「行動背書率」，是用來衡量 AI 語言模型在回應中，明確附和、肯定或支持使用者所提出之具體行動的比例。若此數值過高，代表 AI 較傾向支持使用者的行動，可能提高使用者合理化自身行為或過度依賴 AI 判斷的風險。

參考文獻

Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., & Jurafsky, D. (2025). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. arXiv preprint arXiv:2510.01395v1. https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.01395

Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., & Jurafsky, D. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 391(6789), aec8352. https://doi.org/10.1126/science.aec8352

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 從 arXiv 到 Science 的補強之路：諂媚型 AI 研究如何走向頂刊 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

現在很多研究生使用 AI 工具，已經不是糾結在「自己有沒有跟上時代」，而是用到開始有點心虛了；摘要卡住，請 AI 幫忙！引言不知道怎麼開，請 AI 給幾個版本！英文句子不夠像學術英文，也請 AI 修一下。一開始覺得效率變高，後來卻冒出另一個問題：這些文字變好了，但我有變強嗎？這篇論文中，還有多少是我真正投入、想過、判斷過、承擔過的？

這就像《棋靈王》中，進藤光剛遇到佐為的時候。坐在棋盤前的人是阿光，但那一步漂亮的棋，到底是誰想出來的？AI 工具幫你把段落修得頂呱呱，但當你看著那段突然充滿學術氣息的文字，心裡可能也會默默問一句：這真的是我寫的嗎？說到底，「AI 能不能幫我寫好」已不是問題，而是如果沒有AI的寫作協助，我還留下什麼？

實驗設計：三回合的「佐為退場測試」

Bauer 等人的研究，剛好提供了一個值得思考的觀察。這篇研究使用 ChatGPT，採 ABA within-participants design：學生先不用 ChatGPT 撰寫一篇科學論文引言，接著使用 ChatGPT 撰寫第二篇引言，最後再回到不用 ChatGPT 撰寫第三篇引言；研究對象是 21 位國際服裝設計系一年級學生，任務聚焦在科學論文引言寫作，並提供參考文獻，避免把「寫作能力」和「文獻搜尋能力」混在一起比較。

這就像三回合的「佐為退場測試」：第一回合，沒有佐為，先看阿光原本怎麼下；第二回合，佐為進場，看看佐為會如何神之一手；第三回合才是真正關鍵：佐為退場，阿光是否從中學習成長。

這個設計最有意思的設計，就是讓ChatGPT像是佐為一樣進行協助，但並非觀察 ChatGPT 在場時學生寫得比較好；事實上，請一個寫作家教或使用 AI 協助，多少可以預期是能讓學生的文字變順、語氣變成熟，但真正值得觀察的，是當 ChatGPT 被撤掉後，學生是否仍然比第一回合寫得好一點。

研究使用教師評分、可讀性、文本連貫性等方式評估寫作品質。結果顯示，學生在使用 ChatGPT 時寫作品質提升；重點在於第三回合不用 ChatGPT 寫作時，相較第一回合也出現改善；換言之，AI 輔助寫作可能不只是當下代筆，也可能留下某種短期強化痕跡。

香檳先冰著！別開～

不過，並不能說：「太好了，以後用 AI 工具寫作都會自動變強。」

Bauer 等人也明確指出研究限制：樣本只有 21 人，而且是特定領域的一年級服裝設計學生；學生與 ChatGPT 互動時間只有約 50 分鐘，可能有新奇效果；此外，研究觀察到的是短期表現，不能直接證明長期學習效果。作者也提醒，需要更長期、例如整學期的研究設計，才能判斷這些效果是否能持續。

所以，在這個特定課堂、特定任務、特定學生群體中，ChatGPT 顯示出短期強化寫作表現的可能，但是「短期變好」和「長期學會」，中間還隔著一道深不可測的溝渠，不要只是看到一座橋的影子，就宣布自己已經過河，對～你先不要過來！

文字變順之後，主導權還在你手上嗎？

Bauer 等人的研究還有另一個對研究生很重要的觀察項目：心理所有權（ownership）和感知控制（perceived control）。研究發現，學生在使用 ChatGPT 寫作時，對文本的心理所有權和感知控制有所下降；這樣的結果其實相當合理：當 AI 幫你把文字美化到讓人讚嘆，同時也可能讓你自我懷疑，這到底還是不是我寫的？

研究也觀察到，第三回合不用 ChatGPT 後，心理所有權有回升趨勢；不過這個描述性發現沒有達到統計顯著，不能誇大成明確長期效果。比較保守的說法是：AI 介入時，學生的文本主導感可能會下降；但當學生重新回到自己寫作時，心理所有權有機會被重新建立。

對研究生來說，這很值得反思。論文如果幾乎都是 AI 代筆，你可能在短時間內獲得一份看起來十分精美的文本，卻少掉親身經歷研究問題深究、文獻閱讀歸納、組織論證與自我辯證的歷程；少掉這段歷程，最直接的後果不只是「寫作風格不像自己」，而是你對自己的研究沒有信心。因為你沒有真的走過那條論證路線，也就很難在別人追問時說清楚：為什麼這樣寫？為什麼這樣改？為什麼這個段落應該放在這裡？

誠如筆者當年指導教授所言：你應該要是這世界最理解你論文的那個人！

超越 AI 代筆

這篇文獻捎來很實際提醒：使用AI 絕非禁忌，但要把它當成「思維的對照組」，而非「便宜行事的生產線」；AI 產出的文字不該是終點，而應該是中間材料：是用來比較、檢查、修正，最後重新轉化成研究者自己的表述，在使用AI輔助寫作的過程中，也能夠借鏡ABA 實驗設計的架構，經過三輪的寫作流程，開始知道段落怎麼安排、論點怎麼推進、句子該刪該留，讓 AI 回到輔助寫作的角色，研究人員對論文的「心理所有權」才會慢慢長回來。

研究寫作從不是把文字排漂亮就好，雖然你家老闆可能最後才開始挑排版、引文和圖表目錄，但口考時你要能說明：這些文獻為什麼重要？研究缺口怎麼來？論證為什麼站得住？AI 可以幫你把句子整理得更順，但這些問題從來不能由 AI 負責。

這也是圖書館和研究支援服務仍然重要的地方：不是要防堵大家用 AI，而是協助研究者理解 AI 工具的使用邊界，並把資料來源、文獻取得、引用脈絡與研究流程整理成比較可追溯、可檢查、可交代的歷程，盡可能降低 AI 幻覺與錯誤引用帶來的影響。

如果要讓短期強化變成長期資本

Bauer 等人的研究把問題推到一個關鍵位置：AI 輔助寫作可能不只是當下代工，也可能留下短期強化痕跡。但如果希望這種強化不要只停在一次任務，就要繼續問：每一次 AI 幫你整理、改寫、比較、指出問題之後，這些東西有沒有被留下來？還是交稿後，整個對話紀錄或是研究歷程，就像期末報告前一天的小宇宙，燒完就沒了？

這時候，可以參考 Andrej Karpathy 提出的 LLM Wiki 架構；它或許不一定是唯一解方，但提供了一個方向，讓 LLM 以 Markdown／wiki 形式協助維護持續更新的個人研究知識庫，若搭配 Obsidian 這類筆記工具，也可以形成可回看、可連結、可修正的研究工作流。

但要注意，你所收集的原始資料仍然應該是一切的核心，AI 維護的是整理層，而不是替你決定什麼是真理，AI 可以幫你留下研究過程，讓一次性的強化逐漸變成可回看、可修正、可累積的研究資本。

不過，就算知識庫建構的再完善豐富，也不等於自己腦中的知識，筆記被 AI 整理起來，也不代表你真的理解。只有當你能把 AI 協作留下的成果，慢慢轉化成自己的知識、判斷與表述能力，才能在 AI 離場後，仍然說得清楚自己的論述與寫作。那時候，研究主導權才是真的回到你手上。

參考文獻

Bauer, N., Fütterer, T., Brucker, B., & Gerjets, P. (2026). Leveraging ChatGPT in academic writing: ChatGPT enhances students’ writing quality, writing experience, and ownership. Computers and Education Open, 10, Article 100351. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2026.100351

Karpathy, A. (2026, April 4). LLM Wiki [GitHub Gist]. GitHub. Retrieved May 5, 2026, from https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 用 AI 工具寫作會變笨嗎？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

ITIS 是什麼？

簡單來說，ITIS 智網不是單純的「報告下載站」，而是以產業發展為核心的知識服務平台。平台內容整合了產業報告、產業評析、產業簡報、海關進出口資料庫與產銷存資料庫，主題則涵蓋電子資訊、機械金屬、化學民生、生技醫藥與新興能源五大領域。對想掌握技術脈動、供應鏈變化與市場趨勢的人來說，它提供的不只是單篇資訊，而是較有系統的產業知識入口；新聞通常讓人先看到事件本身，ITIS 則更適合用來補足事件背後的產業脈絡，相關的報告分析未必能替讀者直接下結論，但能提供比較完整的背景、分析與資料線索，幫助使用者不只停留在表面訊息。

ITIS 智網整合多個研究法人與智庫成果，如：工研院產科國際所、資策會產業情報研究所、金屬工業研究發展中心、生物技術開發中心、食品工業發展研究所、紡織產業綜合研究所、台經院、中經院、車測中心等來源，這能為跨領域研究提供不同視角的觀察。

在 ITIS 可以查到什麼？

ITIS 的實用之處，在於它並不只提供單一型態的內容，而是同時涵蓋分析型資料與數據型資料。若希望掌握某個產業的整體發展，可以先從下列內容著手：

• 產業評析 (本館主要採購項目)
• 產業簡報
• 產業報告

如果需要更進一步補充背景資料，則還可以留意：

• 進出口資料庫
• 產銷存資料庫

還有針對整體產經的資訊：

• 整體產業研究
• 科技法律研析(本館無使用權)
• 產業前瞻研析
• 產業技術白皮書
• 智財訴訟研析

ITIS 的價值不只是讓讀者找到一篇文章，而是有機會同時看到：某個產業正在發生什麼事，這個現象背後是否有數據、技術或政策視角等線索支撐，以及不同研究單位如何解讀這個趨勢。這對寫報告、做研究、準備企劃，或只是想更有系統地理解產業議題，都有相當實際的幫助。

ITIS 的特點：它和一般網路資料有什麼不同？

如果要說明 ITIS 的特色，可以先從三個面向來看：

第一、產業導向非常明確。
ITIS 所收錄的內容，主要圍繞產業、技術、市場與政策脈絡展開，不是泛用型搜尋平台；對於已經知道自己關心的是哪一個產業、哪一條供應鏈、哪一類技術應用的讀者來說，這種主題聚焦本身就是優勢。

第二、提供分析與資料。
許多平台擅長提供即時資訊，但未必能同時補上背景數據，ITIS 則兼具分析型內容與資料型資源；這使它不只適合快速理解議題，也適合進一步延伸到趨勢觀察與背景判讀。

第三、主題範圍相對完整。
從半導體、ICT、機械金屬，到生技醫藥與新興能源，ITIS 涵蓋的產業主題相當廣，對需要跨領域理解產業發展的使用者來說，也具備一定的延伸性。

與一般網路資訊相比，ITIS 的價值不在於資訊量一定更多，而在於它較能把分析、數據與產業脈絡放在同一個框架下閱讀。這也是它作為資料庫，而不只是資訊網站的關鍵差異。

哪些人適合使用 ITIS？

ITIS 並不只適合特定領域的研究人員。若從實際情境來看，以下幾類讀者都可能用得到它。

首先，是需要撰寫專題、報告或論文的學生。當題目涉及某個產業背景、技術方向、市場現況或供應鏈變化時，ITIS 可以補足一般新聞與零散網頁資料較難完整交代的部分。

其次，是研究生、研究者，或需要準備計畫與提案的人。若要快速掌握某個產業議題的輪廓，或者想找到較具系統性的產業分析內容，ITIS 會是一個很有效率的起點。

再來，是平常就關注半導體、AI、能源、生技、供應鏈等議題的讀者。對這類使用者而言，ITIS 的用途不一定是取代新聞，而是補足新聞較難提供的中長期背景與結構性資訊。

使用前的簡要提醒

本資料庫僅限本校教職員生使用。首次使用前，請先註冊 ITIS 會員，並加入本校公司團體（團體識別代碼：4680470601）；校外使用時，請先透過 VPN 連線。館方目前主要採購 ITIS 智網中的「產業評析」內容，因此平台內標示 0 元 / 點 的項目可直接使用，其餘項目目前尚未訂購，實際可使用內容仍以館方授權與平台顯示為準。

另依 ITIS 官方會員權益與常見問題說明，加入會員不需付費，會員可免費下載發行三年以上的出版品，包含評析、簡報與報告等內容，約占平台整體出版品九成以上，並可參加部分免費產業趨勢研討活動。

資料庫連結：請點我

陪你做研究的最後：ITIS 最適合用來補足產業脈絡

如果你想找的是某個產業比較系統性的資料，而不只是幾則即時新聞摘要，ITIS 會是一個很值得認識的資料庫。它的價值，不只在於提供報告或評析，而是在於把分析、資料與產業脈絡放在同一個入口裡。對做研究的人來說，它是重要的資料來源；對關心市場與產業發展的人來說，它也是一個有助於建立背景理解的參考起點。

參考文獻

ITIS 智網。（無日期）。關於 ITIS。https://www.itis.org.tw/AboutITIS.aspx
ITIS 智網。（無日期）。ITIS 智網簡介。https://www.itis.org.tw/AboutITISWeb.aspx
ITIS 智網。（無日期）。常見問題。https://www.itis.org.tw/FAQ.aspx

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 想看產業趨勢，來認識 ITIS 智網 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

你不是要先變工程師，才能用 AI 做研究

——一篇方法論實驗，怎麼看人文社會科學研究的人機分工

先承認一件事：很多人不是不想用 AI，而是不知道怎麼用才不會出問題

如果你是人文社會科學的師生，AI大爆發的這幾年大概都想過同一件事 － 文獻這麼多、資料這麼雜、進度有點卡，AI 如果真那麼厲害，應該能幫忙整理、分析、寫稿，那我不就輕鬆愜意了？但真的說要把 AI放進研究流程中的時候，很多人又會立刻打退堂鼓。不單單是擔心技術門檻，還有另一種更深的憂慮：到底是我在做研究，還是在幫 AI 收拾爛攤子？

這種憂心其實很正常。因為一般對於 AI 做研究的討論，常常還停在功能面的使用，例如摘要、翻譯、潤稿、排格式等。但在《從勞動到協作：利用 AI Agent 擴增台灣人文社會科學研究視野的方法論實驗》(From Labor to Collaboration: A Methodological Experiment Using AI Agents to Augment Research Perspectives in Taiwan’s Humanities and Social Sciences) 這篇文章中，真正想處理的不只是 AI 能不能幫你做某一件事，而是更進一步的問題：AI 能不能被放進完整研究流程裡，成為研究協作的一部分？而且作者也明講，既有 AI 輔助研究的討論，多半來自工程與自然科學，針對人文社會科學的方法論探索其實相對不足。

真正的問題，不是 AI 會不會幫忙，而是研究流程有沒有被想清楚

這篇文章最值得注意的地方，是它不是一篇單純的工具介紹文，也不是在替某個平台打廣告。作者把它定位成一個方法論實驗：重點不是使用 AEI ( Anthropic Economic Index ) 台灣資料本身分析出了什麼，而是先設計一套 AI Agent 協作 workflow，再實際跑一次，檢驗這套方法到底能不能成立、邊界在哪裡、哪些地方能分工、哪些地方不能失守。

換句話說，資料是操作素材，真正的主角其實是方法本身。作者也講得很清楚：這份實作比較接近方法示範 ( method demonstration )，不是要直接對AI 使用行為做因果解釋。這個立論觀點的切入值得注意，因為它把焦點從「AI 幫你省多少時間」往前推了一步，變成：研究流程到底能不能被重新安排？

原文是在示範怎麼把技術門檻降低

這篇還有一個很實際的地方，是它沒有把 AI 協作寫成只有理工背景才玩得動的高階應用。原文選用的操作介面是 Claude Code，作者選它的理由很直接：它是瀏覽器型的研究協作環境，可以用自然語言下指令，不必先安裝 Python，也不必先學命令列。研究者只要連接 GitHub、進入對應環境，就能驅動 AI Agent 去讀檔、分析、畫圖、整理文字。

這裡最有意思的，不是「所以大家快去訂閱某個工具」，而是它讓人看到一件更方法論的事：有些你以為非得先跨過的技術門檻，其實可以透過介面設計和工作流程設計，變得沒有那麼高。對於沒有程式背景的人文社會科學研究者來說，問題未必是「我能不能先變工程師」，而比較像是：「我能不能先學會怎麼跟 AI 分工，並且知道哪裡一定要自己把關。」

原文先畫出七個階段，再談怎麼分工

這套工作流程一共有七個階段：研究規劃與 Agent 設定、文獻蒐集、文獻分析、資料理解與探索、資料分析與視覺化、論文寫作、參考文獻管理。

這七步給讀者最重要啟發，並非是把研究流程切得細碎，而是提醒我們：研究本來就不是只有「找資料」和「寫文章」兩個項目。其實還有一連串可以拆解、分工、檢查的工作項目，只是過往常常把這些工作，概括全部成為一句「反正研究就是很累很雜」而已。

比七個步驟更值得注意的，是背後的三個方法原則

這是一個更值得注意的部分，在於它用三個原則把這套工作流程建構起來。

第一個是任務模組化。
研究流程要拆成清楚的子任務，而不是整包丟給 AI，不能像是在跑研究副本，卻直接開啟自動戰鬥，然後期待 AI 順便幫你推完主線。

第二個是人機分工。
AI 負責資訊檢索、資料處理、格式整理、文字初稿等執行性工作；研究者則保留研究問題設定、理論詮釋、倫理決策與最後內容品質的把關。

第三個是可驗證性。
AI 的每一步輸出都要能回頭檢查，包含 prompt、原始輸出、修正版本與各階段的品質閘門 ( quality gate )。這不只是為了防範 AI 幻覺，也不只是因為 AI 輸出需要審查，而是因為研究本來就不能只靠「感覺差不多」來結束。

研究現場不是只有「全交給 AI」和「全部自己來」

原文還整理出三種操作模式：「直接執行型 ( direct execution )」、「迭代修正型 ( iterative refinement )」、「人類主導型 ( human-led )」。簡單說，「直接執行型」是AI Agent 根據明確指令完成任務，人類的介入主要集中在確認並審查產出品質；「迭代修正型」是 Agent 先產出初稿，再經過人類多輪修正；「人類主導型」則是分析方向與判斷邏輯由人決定，Agent 只負責執行。

這三種模式很重要，因為它們比「能不能用 AI」更接近研究現場，AI 協作不會只有兩個極端－「全部交給AI」或是「這些AI都不要碰」，真正常見其實是各種混合型分工。其中「人類主導型」普遍存在於各階段，是整個流程裡非常核心的機制。 也就是AI 在很多結構化任務上的確能幫上忙，但一碰到研究問題怎麼定、理論怎麼接、脈絡怎麼判讀、倫理上能不能這樣做，最後還是得由研究者親自上陣。

真正不能外包是「判斷」

文章中並沒有把「人類不可取代」講成一句口號，反而把這些不能外包的部分，仔細整理成分作四類：研究問題設定、理論詮釋、脈絡化判斷、倫理反思。AI 或許能協力分擔大量執行層工作，但不能替你決定什麼值得研究，也不能替你承擔研究判斷。

所以還是陪你做研究的那句老話：AI 可以產生文字，但不能承擔責任。

但這套工作流程並不是萬靈丹…

如果這篇最後寫成「放心吧，AI 已經可以接手人社研究」，那反而啟人疑竇，文中也確實承認，這套工作流程目前主要是在二手資料、描述性分析的情境裡驗證可操作性；如果是原創理論建構、深度詮釋型質性研究、敏感個資研究，或需要即時田野互動的研究類型，適用性都有所侷限。

這種誠實的論述，讓這篇文章不像在喊口號，而比較像是在研究現場跌過幾跤之後，回頭整理出來的方法筆記。而且作者也沒有把 AEI 台灣資料分析當成可有可無的背景板。原文把完整分析結果放在 Appendix A，讓讀者可以回頭評估與復現：這套 AI 協作流程最後到底產出了什麼品質的內容。也就是說，這篇不只有提出方法，還把方法跑出的實際結果攤開來給人檢查。

陪你做研究的最後

所以這篇文章真正帶給人文社會科學研究者的，並不是「快去學 AI」，也不是「AI 會幫你搞定一切」。它更像是在提醒：如果 AI 要進研究，真正需要被重新設計的，從來不只是工具使用，而是研究流程本身。

你不需要先變成工程師，才有資格開始用 AI 做研究。但你確實需要比以前更清楚：哪些工作可以借力，哪些判斷不能外包，哪些流程不能失守。

參考文獻

Huang, Y.-C. (2026). From labor to collaboration: A methodological experiment using AI agents to augment research perspectives in Taiwan’s humanities and social sciences [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.17221

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

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