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

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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。

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

這篇文章 你不是要先變工程師，才能用 AI 做研究 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

先說清楚，這不是一篇反 AI 文章。

如果今天還在討論「研究生到底該不該用 AI」，真的是為時已晚。現實是大家都在用，而且只會越用越多。問題早就不是要不要用，而是——你跟 AI 之間，現在到底是什麼關係？一開始通常都很單純。請它幫忙摘要文獻、整理逐字稿、列出可能的研究問題，省一點時間，也少一點手忙腳亂，這些都很合理。真正麻煩的是，它的影響往往不是立刻爆發，而是循序漸進、暗度陳倉。

你不會在第一天就突然把研究判斷全交出去，但你跟AI合作了幾次，覺得它抓重點抓得不錯、整理得也順，慢慢地，就開始覺得：AI 好像真的蠻懂我現在在做的研究。但當你開始覺得它「好像真的很懂我」時，反而該停下來想一下：這是可信賴的協助，還是你已經開始對它暈船了？

很多人以為自己一開始會對 AI 保持警戒，但研究指出，人面對科技時其實常常帶有某種正向偏見，容易先預設它是有效、可靠、值得一試的，一次摘要得不錯、一次分類看起來很合理、一次改寫甚至比自己原稿還順。

久了之後，你不一定會承認「我完全相信它」，但你的行為會先透露出來：你開始比較少回頭查原文，也比較快接受它整理過後的版本。換句話說，你不是一開始就相信 AI，而是被一次次「看起來沒問題」的互動，慢慢 fine-tune 成開始相信它。說得直接一點，你可能已經開始變成一個數位暈船仔。

問題不是 AI 有沒有幫助，它當然有，真正的問題是：這種信任，什麼時候是合理依賴，什麼時候開始變成過度信任？

為什麼人會開始相信 AI？

Glikson 與 Woolley 在回顧人類信任 AI 的研究時指出：人對 AI 的信任，不是單一感受，也不是只憑「它準不準」就能解釋。信任會受到很多因素影響，例如系統是否穩定、介面是否清楚、呈現方式是否讓人覺得專業、過去使用經驗好不好，甚至連它有沒有一點「像個可以合作的對象」，都會影響我們怎麼看它。

這件事放到研究現場，特別有感。你相信它，不一定是因為你真的驗證過它每次都正確。很多時候，比較像是它呈現出一個值得信任的助手樣子：不急、不亂、會整理、會條列、會把很亂的東西排得乾乾淨淨。於是，在你還沒意識到之前，你就已經先對它放低戒心了。

所以，對 AI 產生信任，從來不只是理性評估後做出的純粹判斷，而是在一次次互動中慢慢累積出來的；也就是說，人不一定是因為 AI 值得信才相信它，有時候，只是因為它表現得很像值得信任。

在質化分析裡，這種信任是怎麼長出來的？

如果把這件事放到質化分析現場，就更明顯了；Hitch 在談 AI 進入質化分析時，重點其實不是「AI 能不能取代研究者」，而是提醒：這類工具可以協助整理、摘要與初步主題生成，但它缺乏對社會脈絡、文化意義與反思思辨的能力，因此不能被當成分析的捷徑。

順著這個提醒往下想，質化分析現場真正麻煩的地方在於：當 AI 開始幫你整理逐字稿、生成初步主題、提供分類架構時，研究者很容易因為這種「已經被理清」的外觀，而逐漸放下戒心。這點在質化分析裡尤其明顯。因為質化分析本來就不是有標準答案的研究類型，它很依賴判斷、取捨，以及你怎麼理解脈絡、矛盾與例外。

想像一個很熟悉的場景：你把逐字稿丟進去，它很快整理出條列重點和摘要；你原本還在一堆雜亂語句裡打轉，它已經幫你列出幾個看起來很像樣的類別；你還在想「這段到底算不算某個概念」，它已經幫你把幾十頁內容收斂成一張乾淨的清單。

這時候，你真的很難不被說服；研究者開始相信 AI，不一定是因為它每次都完全正確。很多時候，反而是因為它太像一個已經幫你理清的人。它把原本一塌糊塗的東西整理得有條不紊，把你還說不清楚的直覺先寫成幾句完整的句子。於是你很容易把它提供的結果，誤認成自己的判斷。

什麼叫合理依賴？什麼叫過度信任？

真正的問題，不是信不信 AI，而是：怎樣算合理依賴，怎樣算過度信任。

合理依賴其實一直都在發生，而且沒有問題。你可以讓 AI 先掃過整體資料，看看哪些主題反覆出現；請它整理一版初步歸納或分類；幫你列出幾個可能的比較方向；甚至把它當成第二雙眼睛，協助發現你原本沒注意到的細節。這些都很好，因為它是在幫你省力，最後的判斷還在你手上。

但是，過度信任就不同了。你直接接受 AI 給你的分類框架；把它的摘要當成自己對研究文獻的理解；還沒重讀逐字稿，就先採納它對某段對話的意義判讀；甚至在自己都還沒形成推論之前，就先讓它替你決定哪些東西重要、哪些東西可以忽略。

這裡真正的差別，不是你用得多不多，而是：你把什麼樣的判斷權交給了 AI ？要知道－合理依賴是借力，過度信任則是失衡。

為什麼過度信任會發生？

過度信任之所以麻煩，不是因為 AI 常常明顯出錯。明顯的 hallucination 反而容易讓人警覺，真正危險的是另一種情況：它沒有錯得很誇張，甚至整理得還蠻像一回事，內容扎實、條理清楚、語氣穩定，還剛好和你的直覺差不多。這時候，人最容易放下防備。

你會想：「這版整理大致可用。」然後就從「先參考一下」慢慢轉變「應該差不多就是這樣」，再往下走一點，內心就會變成：「我其實已經掌握這段內容了。」

但你真的掌握了嗎？還是只是因為 AI 把東西說得太順，所以你不再追問了？現階段最危險的，真的不是它錯得離譜，而是它看起來剛剛好，好到你覺得沒有繼續追問或檢查的必要。

研究者真正不能外包的是什麼？

說到底，問題已經不是「能不能用 AI」，而是哪些工作你可以放心交給它，哪些不行？有些工作的確很適合交給 AI 處理，像是初步資料彙整、內容摘要、整理比較表、產生候選分類、協助腦力激盪並收斂想法等。這些地方，AI 很有價值，也真的能省下不少力氣。

但有些事情，研究者最好不要外包，例如：

• 決定哪個分類真的有意義
• 判斷哪個概念值得留下
• 辨認例外、矛盾與反例
• 對引用、詮釋與結論負責

這些事情之所以不能外包，不是因為 AI 完全做不到，而是因為一旦這些判斷不再由你承擔，你的研究也就不再真正是你的研究；所以說白了，研究者真正不能外包的，不是輸入文字，而是判斷與承擔。

陪你做研究的最後

信任AI 所衍生的問題，從來不只是準不準而已；真正麻煩的是：你自己有沒有意識到，現在是基於什麼理由在相信它？一個成熟的研究者，從來不是完全不信或不使用工具，而是知道什麼時候可以借助工具帶來的便利，也知道什麼時候必須把判斷權收回來。

你可以讓 AI 幫你整理、幫你歸納、幫你發掘一些原本沒看見的東西；但你不能讓它替你決定：哪些東西值得相信、哪些概念值得留下、哪些結論可以寫進你的研究裡。

到最後，真正需要被調整的，不只是 AI 的輸出品質，還有你自己對 AI 的信任分寸；因為研究者最需要保住的，不是摘要能力，不是整理速度，甚至不只是閱讀量，而是：我知道這段話看起來很對，但我還沒決定要不要相信它。

參考資料

Glikson, E., & Woolley, A. W. (2020). Human Trust in Artificial Intelligence: Review of Empirical research. Academy of Management Annals, 14(2), 627–660. https://doi.org/10.5465/annals.2018.0057

Glikson, E., & Woolley, A. W. (2020). Human Trust in Artificial Intelligence: Review of Empirical research. Academy of Management Annals, 14(2), 627–660. https://doi.org/10.5465/annals.2018.0057

推廣組 柯文仁 / 本文搭配 AI工具 進行寫作輔助。

這篇文章 你被 AI fine-tuning 了嗎？—從 AI 信任研究與質化分析現場，談合理依賴與過度信任 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

第一種，姑且叫做「溫良恭儉讓模式」；每次要求 AI 幫忙整理文獻、改句子、潤稿，最後都不忘補上一句：麻煩你了，謝謝，這樣的使用者，值得給他一個乖寶寶印章。

第二種則是另一條完全不同的路線，你開始研究各種 Prompt 模板：Zero-shot、Few-shot、角色設定、輸出格式、Step-by-step reasoning……一個原本只需要一句話的問題，最後被寫成一段看起來很專業的操作流程。

如果你兩種都做過，其實不用太意外，大多數人在開始認真使用 AI 之後，多少都會經歷這段過程；但問題是：事情真的有這麼複雜嗎？有研究開始發掘一件很有意思的事情：

影響大型語言模型表現的，可能不只是你把任務寫得多清楚。

還有一個常被忽略的小變數 — 語氣，以及句子裡夾帶的那些情緒線索；換句話說，當你以為自己只是「在問問題」的時候，其實很可能已經在無意間改變了語言情境的條件；而這件事，有兩篇研究剛好從不同角度切入，提供使用者一些參考結果。

第一件奇怪的事：對 AI 進行情緒勒索

第一篇研究是 Li 等人（2023）發表的：《Large Language Models Understand and Can Be Enhanced by Emotional Stimuli》，研究團隊做的事情其實很簡單，他們在原本的 Prompt 後面，加上一句帶有情緒色彩的補充語句，例如：

這是你最後的答案嗎？相信你的能力，追求卓越。你的努力會帶來驚人的結果。(Are you sure that’s your final answer? Believe in your abilities and strive for excellence. Your hard work will yield remarkable results.)

或者：

這對我的職業生涯非常重要。(This is very important to my career.)

如果只看文字，或許會覺得有點好笑或荒謬，大概腦海中會浮現一個畫面：研究生坐在電腦前，對著 AI 說：「這對我能否畢業真的很重要，拜託。」但研究者真正關心的其實不是 AI 會不會被「真摯的話語」所感動，他們想知道的是：

這些語言線索，會不會影響模型處理問題的方式。

結果顯示，在某些任務上確實有所提升，在 Instruction Induction 任務上表現變好，在 BIG-Bench 的一些高難度題目上也觀察到明顯改善，研究者後來從注意力機制分析推測，像 confidence 或 success 這些詞，可能會改變模型在推理過程中的注意力權重。

簡單說就是，基本上AI模型應該是會把較多的運算資源集中在任務本身，所以相對合理的解釋其實是－這不是情緒感染，比較像是注意力操弄；不過這裡有一個很容易被誤讀的地方，不要把這個研究理解成：只要跟 AI 說「這對我人生很重要」，它就會更為你賣命，雖然AI沒有命，或是說AI有無限命。

如果誤會Prompt對AI的作用，很可能會出現一種 Prompt 風格，每一段提示最後都補一句：「這對我的未來很重要，拜託」或是「我真的快要畢不了業了，求求你幫我把這段整理清楚。」如果整個對話視窗都長這樣，那就不是 Prompt engineering 了，那比較像是：研究生精神狀態外顯化，也就是研究生真的壓力山大。

第二件奇怪的事：對 AI 當地獄慣老闆

另一篇研究其實更貼近日常使用，Dobariya 與 Kumar（2024）發表的研究
《Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy》

做了一件很直接的事情，他們把同一批題目改寫成不同語氣版本，從「極度禮貌（Very Polite）」一路到「極度粗魯（Very Rude）」，然後測試模型答題準確率。

研究題目共有 50 題，涵蓋數學、科學與歷史，結果其實有點出乎很多人的預期：

• • 極度禮貌語氣的準確率：80.8%
  • 極度粗魯語氣的準確率：84.8%

也就是說，在這組測試裡，「越直接的語氣，整體表現反而越好」，看到這裡，很容易得出一個很戲劇化的結論：「罵 AI 比較有效」；但如果稍微深究，就會發現事情沒有那麼誇張，比較合理的解釋可能會是：過多的客套話，會稀釋任務訊息。

例如這種寫法：「不好意思，可以麻煩你幫我整理一下這段文獻嗎？謝謝。」對人類來說很自然，但對模型來說，前面那些其實都是與任務無關的語言訊號；相反地，較短、較直接的指令，更容易讓模型抓到重點；所以你的 AI 聽不懂人話，問題未必是你「不夠兇」，或許更根本的原因是：你的Prompt真的太囉嗦了！

Prompt engineering，其實更像語言使用

把這兩篇研究放在一起看，其實會發現一件很有意思的事情：Prompt engineering 並不只是技術問題，它更像是一種「語言設計」，甚至某種程度上，也像是在對 AI 使用一點點「PUA 話術」。

你給 AI 模型的 Prompt，不只是題目，還包括：語氣、情境、指令強度、文字密度，也就是說，你其實是在替模型設定一個作答情境；這也是為什麼有些 Prompt 明明內容差不多，但輸出差很多，模型不只在處理「資訊內容」，也在處理你額外輸入的「語言訊號」。

如何成為 寶可夢大師 Prompt Master？

很多人開始研究 Prompt 之後，會養成一個很有趣的習慣 － 蒐集模板；今天看到一個 Prompt、明天抄另外一個，之後接一句：Think step by step.

整個過程非常虔誠，如果用研究方法的眼光看，其實這樣的行為有點會像：基於Prompt engineering 的一種數位民俗療法，但應該不至於是寵物溝通師；好像只要集滿幾句神秘咒語，模型就會突然變聰明，但比較實際的做法其實很普通。

當使用Prompt的過程中，想要做個版本比較，例如同一個任務試三種寫法：

版本 A－直接任務
版本 B－加入情境
版本 C－簡短但帶任務壓力

然後看看輸出差異，說穿了，這其實就是最基本的研究方法 － 實驗與比較。

那 Prompt 到底該怎麼寫？

如果把兩篇研究的啟發整理一下，大概可以變成幾個簡單原則，第一個原則很簡單：任務要直接，例如：「請用 300 字整理這篇論文的研究問題、方法、主要發現與限制。」這樣的寫法會比一長串寒暄更有效。

第二個原則是：情境比客套更重要，例如：「這段整理會用在論文文獻回顧，請避免遺漏關鍵概念。」這其實是在告訴模型一件事：輸出要被拿來做什麼。

第三個原則則是：精煉使用的語句，很多 Prompt 的問題，其實不是任務錯誤，而是「語句內容太過鬆散」，字很多，但有用的訊息很少。

陪你做研究的最後

這類研究結果充滿反直覺的吸睛效果，但也正因如此，其實並不太適合被奉為絕對的圭臬，只能作為一個參考，像是：模型版本、任務型態、評估方式，都會影響結果，更何況AI模型持續在迭代(畢竟chatGPT-4o 也離我們遠去)，所以比較合理的結論或許應該是：不是「越兇越有效」，而是：「語氣、情緒線索與文字密度，確實可能影響模型表現。」

對於常用 AI 做研究輔助的人來說，這個提醒很重要，因為它會讓你重新想一件事：當你在寫 Prompt 的時候，「你是在交代任務，還是在練痟話 (liān-siáu-uē)​ ​？」，又或者 — 我們只是在把自己的焦慮用Prompt的方式投射給AI？

參考文獻

• Li, C., Wang, J., Zhang, Y., Zhu, K., Hou, W., Lian, J., Luo, F., Yang, Q., & Xie, X. (2023, July 14). Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2307.11760
• Dobariya, O., & Kumar, A. (2025, October 6). Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy (short paper). arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2510.04950

推廣組 柯文仁 / 本文搭配 AI工具 進行寫作輔助。

這篇文章 卑微求助還是化身地獄慣老闆？ 兩篇研究揭露 Prompt 語氣如何影響 AI 表現 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

「我是不是要先想到一個研究題目？」

但實際上，大多數研究題目並不是突然出現的靈感，而是在閱讀文獻與理解研究脈絡的過程中逐漸形成。

例如，一位對城市環境議題有興趣的研究生，可能一開始只是關心一個問題：
城市中的綠地是否真的能改善居民的心理健康？

當他開始查找相關研究後，會發現不同領域其實有許多不同的討論方式。例如，有些研究關注綠地的面積，有些研究討論居民使用綠地的頻率，也有研究從城市設計或社區環境的角度來討論。

透過持續閱讀文獻，研究者會逐漸理解這個議題的研究脈絡，也開始思考：

在這些研究之中，是否還有值得進一步探討的問題。

研究題目的形成，往往正是在這樣的探索過程中慢慢出現。

在多數情況下，研究發想並不是一次完成，而是經過幾個逐步聚焦的階段。

研究題目通常從一個「興趣」開始

研究通常從對某個議題的興趣開始。例如，有人可能關注城市環境、公共健康或教育政策等問題。不過，這樣的興趣通常還比較廣泛，也還不足以形成一個明確的研究題目。

因此，研究者需要把原本的興趣逐漸轉化成可以探討的研究問題。

例如，原本的興趣可能是「城市綠地與心理健康」，進一步思考後，可能會轉化為：

城市中的綠地是否影響居民的心理壓力？

透過這個過程，研究方向會逐漸聚焦，也更容易找到後續需要閱讀的文獻。

閱讀文獻，開始看見研究領域的樣子

當研究者開始查找與閱讀相關文獻時，往往會發現同一個議題可能有不同的研究角度。

例如，有些研究可能從心理學角度討論壓力與情緒，有些研究可能從公共健康角度分析人口層級的健康資料，也有研究從城市規劃的角度探討都市空間設計。

透過閱讀這些研究，研究者可以逐漸了解：

• 目前有哪些研究
• 不同研究之間有什麼差異
• 研究之間如何彼此連結

這個過程能幫助研究者逐漸建立對整個研究領域的理解，也為後續的研究發想打下基礎。

在這個階段，學術資料庫提供可靠的文獻來源，而研究者則透過閱讀與比較來理解研究脈絡。

在文獻中看見仍然值得探討的問題

當研究者逐漸理解研究領域的主要方向後，往往會開始注意到一些仍然值得進一步探討的問題。

例如，在城市綠地與心理健康的研究中，許多研究可能關注綠地的「面積」，但較少討論居民是否能夠「方便地使用」這些綠地。

這樣的觀察可能形成新的研究方向。

不過，需要注意的是：

看見研究缺口並不代表研究題目已經確定。

研究者仍然需要進一步判斷這個問題是否適合自己的研究。

研究題目是慢慢「長出來」的

在形成研究題目前，研究者通常還需要思考幾個問題，例如：

• 是否有合適的資料可以分析
• 是否有適合的方法可以回答這個問題
• 是否能在研究時間內完成

透過這些判斷，研究者才能逐漸把原本模糊的研究方向轉化為一個可行的研究題目。

例如，原本的問題可能進一步聚焦為：

城市綠地的可及性是否影響居民的心理壓力？

在這個過程中，研究題目往往是透過不斷閱讀文獻、比較不同研究，以及反覆調整研究問題後逐漸形成的。

AI與資料庫如何協助研究發想

在研究發想的過程中，學校提供的學術資料庫及其中整合的 AI 功能，可以幫助研究者更快整理文獻與理解研究趨勢。相較於一般通用型 AI，這些建立在學術文獻資料庫上的 AI 工具，通常是以大量學術出版資料為基礎進行分析，因此更適合用來探索研究主題與觀察研究領域的發展方向。

例如，部分資料庫已提供能以自然語言提問的 AI 助手，協助研究者快速整理某個研究主題相關的文獻，並透過主題關係、研究趨勢或文獻脈絡的分析，幫助使用者更快掌握一個研究領域的大致樣貌。

有了這些權威學術資料庫與 AI 工具的協助，研究者可以更有效率地：

• 探索研究主題
• 理解文獻脈絡
• 觀察研究趨勢

然而，研究題目的形成仍然需要研究者透過閱讀、比較與判斷逐步建立。

AI 可以幫助我們更快看見研究領域的地圖，而研究者則負責在這張地圖上提出真正值得探討的問題。

如果想了解更多關於研究工具與資料庫的應用，歡迎參考圖書館整理的研究資源文章：圖書館陪你作研究

推廣組 巴詠淳 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 研究題目不是突然想到的：研究發想是一個探索過程 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

從研究缺口的概念出發、
學習如何從一句研究問題開始拆解主題、
建立有效的關鍵詞與檢索策略，
並進一步理解跨領域文獻之間的語言與脈絡差異。

到了這一步，多數研究生會遇到一個新的問題：

我已經找到一些可能的研究缺口了，但這些缺口，真的值得做嗎？

這正是本篇要處理的研究流程階段── 驗證研究缺口（validation of research gap）

這一步在研究流程中的位置

當你已經能透過資料庫（例如 Web of Science、IEEE Xplore），
或圖書館提供的 AI 文獻分析工具（例如 WoS Research Assistant、AI 研究助理）快速掌握研究趨勢時，系統通常會透過主題分析、趨勢整理與文獻分群等功能，幫你看到：

• 主題分布
• 研究熱點
• 方法集中區
• 可能的研究缺口

這些資訊非常有價值，但它們仍然只是整理後的結果。

因此，第 5 篇的任務，不再是「找出更多缺口」，
而是進一步判斷：

➡️ 在這些可能的方向中，哪一個是「值得你做」的研究缺口？

驗證研究缺口的 3 個關鍵步驟

這個判斷過程，可以拆解為三個連續的研究步驟：

Step 1｜回到原始文獻：確認缺口是否真的存在

第一步，是回到文獻本身。

不論研究缺口是來自資料庫分析、AI 整理，或你自己的閱讀觀察，
都需要回到原始研究去確認：

• 代表性文獻是否已經處理這個問題？
• 高被引研究是否已有相關發展？
• 作者是否已在 discussion 中提到未來研究方向？

在這個階段，你要驗證的是：

這個缺口，是「完全沒有人做」，
還是「已經有人做，但存在情境或方法限制」？

這兩者在研究價值上是不同層次的缺口。

Step 2｜分析方法與限制：判斷缺口的研究價值

接下來，你需要把焦點從「有沒有做過」轉向：

 ➡️ 為什麼還沒被完整處理？

這時候需要進一步檢視文獻的研究設計，例如：

• 樣本是否侷限於特定族群或場域？
• 方法是否只適用於特定情境？
• 評量工具是否存在限制？
• 結論是否建立在某些假設之上？

你可能會發現：

原本以為是「主題型缺口」，
其實是來自於：

• 方法限制
• 資料取得困難
• 評量方式不足

這樣的缺口，通常更具有研究深化的價值。

Step 3｜情境化判斷：這個缺口是否適合你的研究位置

最後一步，是將缺口與你自身的研究條件連結。

AI 或資料庫能指出「哪裡還有研究空間」，
但研究者必須進一步問：

• 我是否有能力處理這個研究方法？
• 我是否能取得相應的資料？
• 這個問題是否符合我的理論架構與研究目標？

如果一個缺口：

✔ 同時具有研究價值
✔ 且你具備處理條件

它才真正成為一個可行的研究題目。

流程示例：從文獻分析到研究判斷

以下用一個理工跨教育應用的例子說明整個流程。

研究情境
你關心的主題是：

大型語言模型在程式設計學習中的輔助效果，
是否會影響初學者的除錯能力？

透過 Web of Science 或 IEEE Xplore 的檢索與分析功能，你觀察到：

• 多數研究集中於短期實驗設計
• 研究對象多為單一課程或單一學校
• 評量方式以自陳問卷為主
• 長期學習成效與除錯策略研究較少

這些都看起來像是「研究缺口」。

但研究流程的下一步，不是直接選一個來做，而是開始驗證。

Step 1｜回到文獻

你回頭閱讀代表性文獻後發現：

其實已有少數研究開始討論除錯能力的變化，
但樣本集中於單一國家或單一教育體系。

➡️因此，缺口從「完全沒有研究」轉為「缺乏跨情境驗證的研究」

Step 2｜分析方法

進一步檢視研究設計後你發現：

多數研究以自陳問卷評估學習成效，
缺乏對程式碼品質或除錯行為的客觀評量。

➡️ 此時缺口轉化為「評量方法不足的研究空間」

Step 3｜情境判斷

最後你評估自身條件：

• 你可取得跨校課程資料
• 你具備程式碼分析或學習分析方法

那麼這個缺口就不只是存在，
而是可以轉化為一個具體研究設計：

在不同教學情境下，大型語言模型輔助對初學者除錯能力的長期影響

這三個步驟的核心價值

許多研究生在這個階段常見的困惑是：

「我有題目，但不知道有沒有值得做的研究缺口」

透過這三個步驟，你可以把問題轉化為：

1. 這個缺口是否真的存在？
2. 這個缺口的價值來自哪裡？
3. 這個缺口是否適合我的研究條件？

這三個問題，正是從「AI 提示」走向「研究判斷」的關鍵轉換。

小結：驗證，是研究成熟的開始

AI 工具與資料庫分析，確實讓我們更容易看到學術地圖中的空白區域。

但研究的關鍵，並不在於「看到缺口」，
而在於：

判斷哪一個缺口，值得你投入時間與研究資源。

驗證研究缺口，是研究流程中的一個關鍵節點，
也是研究者開始建立判斷力與研究定位的時刻。

在下一篇文章中，我們會把前面幾篇的內容串起來，
從研究題目開始，一路整理到文獻脈絡與缺口驗證，

把這一整段研究發想的歷程，整理成一條更清楚、可操作的流程路徑。

參考文獻

1. Kuper, A., Lingard, L., & Levinson, W. (2008). Critically appraising qualitative research.
2. Kitchenham, B. (2004). Procedures for Performing Systematic Reviews.
3. Booth, A., Sutton, A., & Papaioannou, D. (2016). Systematic Approaches to a Successful Literature Review.
4. Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (4th ed.)

推廣組 巴詠淳 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 從 AI 提示到研究判斷：驗證研究缺口的 3 個關鍵步驟 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

當你用 AI 跑質化分析，你其實是開了「一鍵美顏」，還是「自動戰鬥」？——看看 AI 如何悄悄改寫質化分析的判斷

〇、合先敘明，這篇在談什麼

這不是一篇 AI 工具教學文，也不是要告訴你「該不該用某一個 AI 來做質化分析」。

這是一篇方法意識提醒文。

當你把質化分析的一部分交給 AI，你是否意識到——
你也同時交出了哪些分析判斷與詮釋責任？

一、那個開著「自動戰鬥」跑畢業副本的你

深夜的研究室或寢室，螢幕上同時開著逐字稿、NVivo 節點、Excel 表、錄音檔。

你已經看了同一段訪談第七次，還是不知道這句話到底該歸到哪一個主題。

於是你做了一個很合理、也很人性的選擇：
把逐字稿丟進 AI 分析工具。

我們都懂那種心情 —
「拜託誰來幫我生出主題就好，如果還能順便幫我歸納一下，那就更好了。」

但當你按下 Enter，你以為你請了一個免錢的研究助理（RA），其實你是——

開啟了手遊的「自動尋路＋自動戰鬥」。

關鍵不在於你用了哪一個 AI。關鍵在於：
你是否意識到，你已經把一部分分析決策權交出去了。

二、學術界的「神操作」：直接雙跑一場給你看

如果只是憑感覺討論「AI 會不會改變研究」，那多半只是立場之爭。

但 Morgan（2023） 與 Hamilton et al.（2023）
做了一件非常直接、也非常實際的事——

• 同一份質化資料
• 由人類研究者完整分析一次
• 再讓 AI 跑一次
• 逐項對照差異

問了一個十分實際的問題：

純手工分析，和 AI 輔助分析，差別到底出在哪裡？

這兩篇研究的價值，不在於誰比較快、誰比較厲害，而在於它們清楚指出：

AI 在分析過程中，悄悄「少做了什麼」，
以及人類研究者，又可能「忽略了什麼」。

三、拆解神操作：AI 在分析中「吃掉」了什麼？

1. 自動尋路的代價

Morgan（2023）的研究發現相當清楚：AI 非常擅長處理——

• 描述性（descriptive）
• 可見、可命名、可整理的主題

但在以下層次，表現明顯不足：

• 詮釋性（interpretive）
• 與生活經驗、社會位置、權力關係緊密相關的意義建構

舉一個貼近生活、容易理解的情境來說：

AI 可以準確指出，受訪者反覆提到「錢不夠用」。

但它很難自行推進到：
這句「沒錢」，背後其實牽涉到「社會剝奪感、羞愧感、階級位置，以及制度性限制」。

這並不是因為 AI 不夠聰明，而是因為——

詮釋性主題，本來就高度依賴研究者對世界的理解與位置感。

Morgan 的提醒其實非常克制也非常重要：
AI 可以幫你整理「說了什麼」，但「這代表什麼」，仍然需要人來負責。

2. 不是一鍵美顏，而是盲點的相互照見

Hamilton et al.（2023）的研究，提供了一個與直覺不同、但更成熟的視角。

他們的發現不是「AI 會毀掉質化分析」，而是——

AI 和人類研究者，看見的東西不一樣。

在他們的比較分析中：

• 人類編碼員，往往能捕捉到
  • 情緒張力
  • 道德評價
  • 與研究者自身經驗高度共鳴的敘事線索
• 而 AI，反而更容易指出
  • 人類研究者忽略的主題
  • 不符合既有敘事期待的替代性框架（alternative frames）
  • 被研究者以「非主流方式」理解問題的觀點

換句話說——人類會有同理心帶來的洞見，也會有同理心造成的盲點。

Hamilton 並不是把 AI 當成取代人類的分析者，
而是將其定位為一個三角驗證（triangulation）的對照組。

當 AI 的分析結果和你差很多時，問題不一定是 AI 錯了，
而是你作為研究者，可能也被自己的理論框架或經驗位置限制住了。

四、你的研究，正在被悄悄換檔

把 Morgan 與 Hamilton 的發現放在一起，會出現一個清楚的對照：

AI 不是在讓你的研究變膚淺，而是在把分析重心，從「理解差異」，轉向「最佳化共通性」。

這不是對錯問題，而是 ——

你有沒有意識到，自己正在用哪一套邏輯做研究。

你的研究，也因此可能從 —— 魂系遊戲：反覆試錯、理解系統、為選擇負責

悄悄變成—— 放置型手遊：數值累積、自動通關、結果導向

問題不是你能不能通關，而是：
你還記不記得自己為什麼這樣打。

五、請記得，別讓 AI 帶你坐上學術法庭的被告席

試著想像這個場景：

口委看著你的分析結果，問你：「為什麼選這個主題，而不是那一個？」
你不能回答：「因為 AI 給我的主題權重比較高。」

AI 可以是 —

• 初步掃描資料的工具
• 對照用的第二雙眼睛
• 提醒你「該回到資料了」的警鈴

但它永遠不該是那個，替你決定哪些聲音可以被忽略的河蟹機器人。

責任，最後還是會回到你身上

用 AI 跑質化分析，本身不是問題。

真正的問題是：
當分析結果看起來「太順了」，你有沒有停下來問一句 ——
這個順，是我的理解與論述，
還是被美顏過的網美照？

參考文獻

• Hamilton, L., Elliott, D., Quick, A., Smith, S., & Choplin, V. (2023). Exploring the use of AI in Qualitative analysis: A Comparative study of guaranteed income data. International Journal of Qualitative Methods, 22. https://doi.org/10.1177/16094069231201504
• Morgan, D. L. (2023). Exploring the use of artificial intelligence for qualitative data analysis: the case of ChatGPT. International Journal of Qualitative Methods, 22. https://doi.org/10.1177/16094069231211248

推廣組 柯文仁 / 本文搭配 AI 工具進行寫作輔助。

這篇文章 當你用 AI 跑質化分析， 你其實是開了「一鍵美顏」，還是「自動戰鬥」？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

隨著跨域研究逐漸成為學術研究的重要趨勢，研究者不僅需要找到相關文獻，更需要理解不同學門如何看待同一個議題。對許多剛開始進行文獻探索的研究生而言，真正的挑戰往往不是「找不到資料」，而是「不知道這些文獻之間的差異代表什麼」。

以「數位落差」為例：同一議題，不同研究視角

例如，一位關心教育與科技議題的研究生想探討「數位落差是否影響學習機會」。在資料庫中搜尋 digital divide 相關文獻時，他很快發現這個主題同時出現在資訊領域與社會科學領域，但研究焦點並不相同。

在資訊與資訊管理相關研究中，「數位落差」常被理解為技術可近性的問題，例如網路基礎建設、設備取得、連線品質或使用頻率。研究者可能分析不同地區的網路使用情況，或提出改善技術可近性的解決方案。

然而在社會科學與教育研究中，「數位落差」往往被視為社會不平等的一部分。研究者關注的不只是「是否能使用科技」，而是「不同族群是否能有效利用科技取得學習與發展機會」，並透過問卷調查、長期追蹤或政策分析等方式理解家庭背景、教育資源與數位素養的影響。

同樣是「數位落差」，不同學門卻在回答不同的問題：資訊領域關心技術可近性與系統設計，而社會科學更關注科技使用與社會機會之間的關係。理解這些差異，往往比單純找到更多文獻更重要。跨域文獻探索同時也是逐步理解不同學門如何建構知識的過程。

跨域研究真正的門檻：理解學門的問題意識

跨域研究真正的困難往往不在於找到足夠的文獻，而是在於理解不同學門如何看待同一個問題。即使使用相同關鍵詞搜尋資料庫，不同學門的文獻仍可能建立在不同的問題意識與研究傳統之上。

在資訊領域中，研究往往傾向將問題轉化為可以被測量或建模的技術問題；而在社會科學與教育研究中，研究者則更關注科技使用背後的社會脈絡與人類經驗。這些差異不只是研究方法的不同，也反映了各學門對「什麼是重要問題」以及「哪些資料可以支持研究結論」的理解方式不同。

因此，跨域研究的第一步並不是急著整合文獻，而是先理解各學門如何描述與解釋同一個議題。當研究者能辨識這些差異時，文獻探索就成為理解知識脈絡的過程，也能幫助研究者更清楚定位自己的研究問題。

AI 作為理解文獻脈絡的工具

當研究主題涉及不同學門時，文獻數量往往快速增加，研究者也更容易在大量資料中迷失方向。此時，AI 輔助的文獻探索工具可以扮演「理解研究脈絡」的角色，而不只是加快搜尋速度。

以 Web of Science Research Assistant（WoS RA）為例，AI 可以協助整理某一研究主題的文獻分布，讓研究者觀察相關研究主要集中在哪些學門、關注哪些子議題，以及不同領域之間的研究關聯。透過這樣的整理，研究者更容易看見同一議題在不同學門中的研究焦點與發展方向。

這類工具的價值不在於提供研究結論，而是在文獻探索初期幫助研究者建立對研究領域的整體理解。AI 更像是一張協助閱讀文獻地圖的工具，在進入細部閱讀前幫助研究者理解研究領域的輪廓。

若想實際嘗試透過文獻探索工具觀察研究主題在不同學門中的分布，可以從本館提供的 Web of Science Research Assistant 開始探索。

跨域研究的下一步：回到文獻與研究判讀

跨域研究不只是整合不同領域的文獻，而是理解不同學門如何思考同一個問題。AI 工具可以協助研究者更快看見研究結構，但研究品質仍取決於研究者如何閱讀原始文獻、理解研究方法，並判斷不同研究之間的關聯與限制。這些判讀與驗證的過程，正是研究不可被取代的部分，也是研究者需要持續培養的能力。

延伸閱讀

1. Repko, A. F., & Szostak, R. (2020). Interdisciplinary research: Process and theory (4th ed.). SAGE.
2. Becher, T., & Trowler, P. R. (2001). Academic tribes and territories: Intellectual enquiry and the culture of disciplines (2nd ed.). Open University Press.

推廣組 巴詠淳 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 跨域研究不迷路：看懂不同領域如何討論同一個問題 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

而是一篇「研究假設校正文」

在寫研究計畫的某個深夜，你很可能做過這件事。
把研究問題丟進 AI，請它幫你「生出幾個研究假設」。

螢幕很快亮起來，一條一條 if–then 句型排列整齊，看起來邏輯清楚、語氣專業、甚至比你自己寫的還順。

但這正是危險的地方。

問題不在於你用了 AI，而在於你可能在不自覺中，
把一種「預測導向的思考方式」，當成了「因果推論的研究假設」。

這篇文章不是要你背定義，而是想在你把假設寫進 proposal 前，
幫你少踩幾個會被指導教授一眼看穿的雷。

你是在設計實驗，還是在許願？

「如果 X 改變，Y 就會跟著改變。」

這句話，在兩個世界裡，意思完全不同。

• 在因果推論（Causal Inference, CI）裡，這是一個對世界做出的承諾：

如果我真的介入 X，現實世界的結果會不會因此不同？

• 在可解釋 AI（Explainable AI, XAI）裡，這往往是一種預測模型的操作思維：

如果我稍微改動輸入特徵，模型的預測結果會不會翻盤？

真正的問題在於——研究生在寫研究假設時，
很容易不自覺地用後者的邏輯，來包裝前者的語句。

於是，你以為你在設計實驗，
其實你只是用了一個「看起來很像因果」的預測句型。

為什麼這篇論文值得你停下來看？

《From What Ifs to Insights: Counterfactuals in Causal Inference vs. Explainable AI》
由 Galit Shmueli 等學者撰寫，討論的不是「怎麼用 AI 寫研究」，
而是一個更根本、也更容易被忽略的問題：

在資料科學裡，
「如果（counterfactual）」這個詞，在不同方法論中，承擔的是完全不同層級的責任。

統計學家的 因果推論（CI: Causal Inference ），與電腦科學家的 可解釋 AI（XAI: Explainable AI ），
都在談 counterfactual，但他們談的，根本不是同一種「如果」。

這篇論文真正做的，不是選邊站，
而是把這兩種「如果」背後的責任邏輯清楚拆開。

P.S. 本文第一作者 Galit Shmueli（徐茉莉）教授，
現任教於友校清華大學服務科學研究所。

一、你以為假設是在「描述關係」，其實你是在承諾一條世界線

在因果推論裡，研究假設不是句型問題，
而是一個世界觀問題。

當你寫下：如果介入 X 發生，結果 Y 將產生變化

你其實已經默默承諾了很多事情：

• 這個 X 是可被實際介入的
• 其他條件在介入前後不會失控地改變
• 這條世界線，是可以被比較、被檢驗的

關鍵在於——這些承諾，通常不會寫在 Hypothesis 那一行。

它們往往躲在：

• Data section 的資料限制
• 變項操作化（Operationalization）
• 或一句看似無害的「在其他條件不變下」

AI 工具真正的風險，不是「幫你亂寫」，
而是讓你在不自覺中，
承諾了一條自己其實沒意識到的世界線。

二、為什麼 AI 給你的「如果」，看起來總是那麼合理？

這不是你不夠嚴謹，而是因為預測導向（XAI 式）的 if–then 語言，真的太友善了。

它有三個讓人上鉤的特性：

1. 語言順：不用先交代資料生成過程（DGP: Data Generating Process）
2. 結構漂亮：每一條都像答案，而不是待檢驗的問題
3. 即時回饋：條件一改，結果立刻變

但在因果推論的眼裡，這些「合理」，其實都很可疑。

• XAI 式思維關心的是：

我怎麼動輸入，模型才會改變預測？

• CI 關心的是：

如果我真的動了這個世界，結果還會一樣嗎？

當你把這兩套邏輯混在一起，研究假設就會變成一種——
對模型成立，對世界無效的願望。

三、你以為你在建構理論，其實你只是在調參數

這是一個殘酷、但非常實用的自我診斷點。

請你現在停下來，問自己一個問題：

我這個 X，是一個真實可介入的行為或政策，
還是只是資料表裡的一個欄位？

如果你很難回答，那你很可能不是在建構理論，
而是在測試模型對某個特徵有多敏感。

這正是論文中區分 CI 與 XAI 的核心差異：

• CI 的反事實：改的是世界（intervention）
• XAI 的反事實：改的是輸入（feature perturbation）

兩者都可以寫成「如果⋯⋯那麼⋯⋯」，但只有一種，
要求你為真實世界的因果機制負責。

四、研究假設不是點頭確認，而是必須被檢驗的承諾

論文特別提醒：在 CI 的脈絡下，反事實不是「我覺得合理就好」。

你不能只停在「看起來像是這樣」。

真正負責任的做法是：

• 在形成詮釋之後
• 明確交代你的資料生成過程假設
• 並透過假設檢定、穩健性測試等方式驗證這個關係是否真的站得住腳

這不是「要不要買單」的問題，而是：

這條假設，禁不禁得起不同世界線的檢驗？

研究假設校正參考清單

在你把 AI 給你的句子貼進 proposal 前，
請至少問自己這四個問題：

1. 介入檢核
   這個 X，真的可以被人為介入嗎？
   還是只是不可改變的特徵？
2. 世界線檢核
   當我說「如果 X 發生」，
   我是否清楚其他條件如何被控制？
3. DGP 檢核
   我是否說得清楚，
   這份資料是如何生成的？
4. 責任檢核
   如果結果不如預期，是我的理論錯了，
   還是我只是用錯了思考框架？

如果這些問題答不出來，那這條「假設」，
可能還沒準備好被寫進論文。

不同的「如果」，本來就該承擔不同層級的責任

這篇論文真正做的，不是告訴你哪一種 counterfactual 比較高級，
而是提醒你——

你說出口的每一個「如果」，其實都在申請一條世界線。

AI 可以幫你寫申請書，但核准與否，
永遠落在你這個研究者身上。

至於圖書館？

我們頂多是時變局 TVA。
不幫你亂開平行時空，
只負責在你走錯世界線之前，把你拉回來。

參考文獻

Shmueli, G., Martens, D., Yoo, J., & Greene, T. (2025, May 19). From What Ifs to Insights: Counterfactuals in Causal Inference vs. Explainable AI. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2505.13324

推廣組 柯文仁 / 本文搭配ChatGPT進行寫作輔助。

這篇文章 你以為你在寫研究假設，其實你在許願？ —— 為什麼 AI 給的「如果」，不等於研究假設 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。