題目：反思在日常跨領域研究工作中融入生成式 AI

日期：115年8月26日(三) 13:00-15:00

地點：光復校區圖書館B1國際會議廳

講者：王邦任 助理教授 資訊工程學系

【講座紀實】

隨著生成式 AI 的日益普及，研究者們開始探索如何運用它來減少重複性工作，並支持更深入、更具洞察力的思考。尤其是在跨領域研究中，生成式 AI 有潛力降低「轉換成本」——如跨領域溝通時協調概念的不同意義所需的勞力，以及採用新領域的方法或理論時面臨的考驗。

首先，王老師提及自己領導的社群運算與福祉實驗室，從一名人機互動（Human-Computer Interaction, HCI）與跨領域實踐者的角度，反思生成式 AI（GenAI）如何重塑日常研究流程。本講題核心觀點指出：生成式 AI 能顯著加速跨學科間的概念「翻譯」過程（將過去需數週的文獻閱讀縮短至一個下午），但同時亦帶來「平坦化學科細節」（flattening disciplinary nuance）的隱憂——語言的流利度（Fluency）並不等於學術準確度（Accuracy）。研究者必須從單純診斷跨學科鴻溝，轉向具體檢視 AI 在各個實踐環節中究竟是縮小還是隱蔽地擴大了這些溝通差距，這是使用AI的核心隱憂與風險。

從日常跨領域研究工作細緻地分享經驗範例，在研究日常中運用如 Claude 等大型語言模型以及各種互動工具的經驗。從統合、翻譯、溝通跨領域的詮釋與傳達，到認定的價值傳遞給別人，覺得這過程是困難的。比方說醫學領域，過去實際投入理解上是非常花時間的，要進入實際情境去了解，這件事AI可以協助轉化到自己的認知當中，但扁平化轉譯過程不盡完善，自己如何修正，研究的每個部分AI如何介入研究。跨領域研究許多人在做，我的跨領域和你的跨領域有何異同，這是老師想講清楚的部分。問題的形成和AI討論研究，清楚逐條列出問題了解為什麼、哪一個比較好？什麼比較厲害？人在社群媒體討拍？比方說醫護人員與病人互動額外找出時間自己情緒的出口是？研究方法像是問卷、訪談、田野調查，習慣將研究脈絡完整列出來。和AI討論、互動出的結果報告，許多跳脫的想法，給相當多的回饋，再順著這思路去衍生自己原本想不到驚喜的思路，花相當多時間去思考、發想、推論，再去審核、篩選、整理，就像和別人聊天的過程，和AI聊後做簡單總結，再繼續討論引發新的發想脈絡，花時間去管理，這是研究過程思考是省不了的過程，這是使用AI的主要際遇。生成式 AI 無疑是促進跨領域溝通與加速知識轉譯的強大工具，但研究者必須保持理性批判性思考，避免被 AI 流利漂亮的語言表達所誤導。

後續，謝謝英語教學所蕭煌元同學以研究生觀點的回饋文章，經本人同意分享給大家：

【研究生觀點】從「斜槓跨域」到「慢科技」：參與圖書館 AI 研究攻略講座的深度反思 前言：一場關於 AI 與研究日常的對話。開學前夕，我有幸參加了由圖書館主辦的「AI 研究攻略」系列講座。下午場由陽明交大資工系社群運算與福祉實驗室的王邦任老師主講，主題為「反思在日常跨領域研究工作中融入生成式 AI」。 在當前學術界，「斜槓」與「跨領域」已成為熱門趨勢，但不同學門之間往往存在著難以跨越的知識與溝通鴻溝。這場講座並非單純的 AI 工具教學，而是帶領我們從人機互動（HCI）的視角，重新審視人與 AI 在研究流程中的協作夥伴關係。 跨領域的痛點：尋找「邊界物件」與知識轉譯，王老師指出，跨領域研究不僅是方法論的疊加，更涉及「認識論（Epistemology）」的差異——即不同學術領域如何定義「何謂知識」與「何謂有效證據」。 在跨領域合作中，數據或系統常常扮演「邊界物件（Boundary Objects）」 的角色。例如同一組心率數據，在工程師、醫護人員與患者眼中，代表著完全不同的脈絡與意義。跨領域研究最核心也最困難的挑戰，正是「轉譯（Translation）與溝通」。生成式 AI 的強項，恰好在於能夠作為對話觸媒，協助研究者快速梳理跨學科的知識脈絡，打破語言與領域壁壘。 研究流程的七大階段反思，講座中，王老師詳細拆解了生成式 AI 滲透至日常研究的七個關鍵階段，並分享了深刻的思辨：

1. 問題形成與發想（Ideation）： AI 能迅速建立問題架構，但其輸出多基於既有邏輯，往往缺乏跳脫框架的驚喜感（Serendipity）與深層原創性。

2. 文獻閱讀（Reading Literature）： 借助 AI 快速掌握陌生領域概念時，必須提防「虛假自信（False Confidence）」。王老師建議保持像「開課老師批改學生作業」般的批判視角，仔細檢視 AI 提出的論述與邏輯。

3. 科技探測（Technology Probes）： 在開發研究原型時，AI 大幅降低了寫程式與除錯的門檻，讓研究者能更敏捷地部署系統並進行真實場域的使用者測試。

4. 資料分析與質化反思（Data Analysis）： 針對質化研究中的編碼與反思性主題分析（Reflexive Thematic Analysis），王老師強調應堅守「研究者的主觀詮釋權」，不能將資料分析完全自動化，以保留人類對文本脈絡的獨特洞察。

5. 論文寫作與語言翻轉（Scientific Articles）： 學術界長期以英文為主導，隱含著話語權的結構落差。AI 能幫助非英語母語者消除語言表達障礙，讓學術溝通回歸核心論點與實質貢獻。

6. 科學傳播（Scientific Communication）： 利用 Google Gemini Notebook（前身為 NotebookLM）等工具，能將艱深的學術論文轉化為 Podcast 對話或科普網路雜誌，促進知識的廣泛傳播。

7. 重拾主導權（Ownership）： 研究者需要透過持續的微調、修改與自我思考，將個人洞見注入品質中，從而建立對研究成果的心理所有權。 結語：擁抱「慢科技（Slow Technology）」的微小價值 整場講座最令我震撼的是關於「慢科技（Slow Technology）」與「微小工作（Trivial Work）」的討論。在追求高效率產出的 AI 時代，那些看似繁瑣、親力親為的閱讀、思考與反覆梳理，其實是醞釀深度洞察不可或缺的過程。 作為研究生，我們不應盲目追求產出的速度，而是要有意識地定義 AI 的角色，在快速生成的科技浪潮中，守護專屬於人類的批判思維與研究靈魂。

末了，再次感謝老師非常實用的講演以及蕭煌元同學詳盡的回饋分享，並提供講座講義和影片。 

【講座照片】

推廣組：湯春枝　整理 

這篇文章 2026 研究攻略營系列 從寫作到修稿：反思在日常跨領域研究工作中融入生成式 AI 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

題目：從寫作到修稿：AI 在研究溝通中的角色

日期：115年8月26日(三) 10:00-12:00

地點：光復校區圖書館B1國際會議廳

講者：盧郁安 教授 外國語文學系

【講座紀實】

從課堂作業到研究論文，AI正改變寫作與修稿方式。本講題將示範如何善用AI整理、撰寫與修訂，並延伸至研究溝通中的重要文件，包括cover letter 與 response letter 的撰寫策略。透過優化結構與表達，同時保持批判思維，幫助你在學術交流中更清楚、有說服力地呈現自己的成果。

盧老師在講座一開始先分享自己的研究經驗，以自身真實血汗經驗學案例闡述研究寫作過程從投稿到稿件被接受通常是一段不算短的時間甚至長達兩年，是一個蠻孤單的過程，因此如何研究過程和合作夥伴有連結和研究單位有連結並AI在其中扮演的角色，這些都需要透過溝通，研究的每一步驟實質上皆為「對話」與「溝通」。學術工作者在日常研究生活中，需要頻繁地在多重身分之間進行切換。溝通是研究過程的主軸，特別是在AI不清楚多重身分切換、不懂好或不好、不懂人際關係，在AI 的能與不能下Prompts情境可獲得較為精準的文字產出，重點不是談AI，而是談AI不知道的事情，分辨不空洞或者是有內容的發表。提供具體之 AI 信件撰寫提示詞（Prompts）架構。同時，透過期刊投稿之真實退稿與從語言學領域實用音韻學看修稿案例，展現面對學術挫折時的應對策略與正向循環機制，強調研究者自身在研究深化、團隊支持與人際溝通中不可替代的核心價值。此外，投稿撰寫過程中並運用了學校圖書館的資源，例如：JCR、Grammarly、EndNnote。研究之路的關鍵在於耐心與韌性。每一次的回饋都是讓研究變得更完整、更有說服力的契機。一篇稿件的結束，往往是下一篇稿件成功發表的開始。

【幕後花絮】

後續，收到學員電控工程所劉靜熹小姐的回饋分享：上這堂課之前，我從未想過使用 AI 時需要先定義「自己的身份」。但這次課程讓我明白，因應不同的任務與需求，我們的角色隨時都在轉換——有時是社群小編，有時則是計畫助理。因此，未來在下達指令時，除了設定 AI 的人設，更關鍵的是要先讓 AI 知道「我是以什麼身份在尋求協助」，如此才能獲得最切合需求的回覆。這只是眾多回應中的一篇，這場講座內容豐富實用，謝謝與會者Q&A的熱烈討論，再次感謝盧老師的珍貴分享，當天的講義與講座錄影提供給大家參考。

【講座照片】

推廣組：湯春枝　整理

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找文獻、整理摘要，還是Python 不會寫，都可以問 AI！
連統計分析卡住，好像也能先問 AI，真是比神奇海螺還要神奇！

但身為苦情研究生的你，滑到一則消息：AI 已經可以自己找文獻、提出研究假設、規劃實驗、分析實驗結果，甚至根據結果繼續想下一輪研究問題。

這時再看看自己那份還在修改研究問題、文獻回顧甚至都還沒整理完的論文，很難不產生一絲絲的懷疑：莫非真正厲害的「論文全自動豪華AI方案」，只有我還沒訂到？

這種焦慮其實愈來愈普遍， 2025 年，FutureHouse 團隊公開了一套名為 Robin 的 multi-agent system，Robin不只會整理資料，而是把文獻搜尋、假設生成、實驗規劃、資料分析，再到下一輪研究假設串成一個流程！到了 2026 年，這項研究正式刊登在《Nature》。

不過卻有一個很值得注意的詞：semi-autonomous scientific discovery——半自主科學發現；所以真正有意思的，或許不是「Robin 已經可以自己做研究了」，而是：那個 semi前綴，到底還藏了多少東西？

Robin 不是一個超級 AI，而是…

如果原本想像 Robin 是一個智商超高的 AI 博士，稍微了解其架構後，大概會稍微冷靜一點，因為 Robin 不是一個，而是很多的分工：

Crow 負責較精簡的文獻搜尋與整理；
Falcon 負責更深入的文獻回顧與候選方案評估；
Finch 則負責 RNA-seq、flow cytometry 等實驗資料分析。

Robin 再把這些角色串在一起，形成「文獻 → 假設 → 實驗 → 資料分析 → 下一輪假設」的研究循環。

況且背後不只有這三個 Agent，整套系統還使用了 o4-mini 進行文獻綜整與假設生成、Claude 3.7 Sonnet 擔任候選假設比較的 LLM judge；為了讓 Judge 的判準貼近領域專家的偏好，團隊還先請專家做比較，再利用 Gemini 2.5 Pro Preview 協助產生相關 Prompt；再加上 Jupyter Notebook、Aviary framework、標準化的分析環境，以及一整套生物資訊工具……等等！

看到這裡，Robin 已經很難再被理解成「一個比較強的 ChatGPT Pro」，與其說 Robin 是一位 AI 科學家，不如說它比較像一間已經把工作流程搭好的 AI 研究室；所以你心中的問題也開始有些不一樣了：我真的只是少買了一個比較高級的付費版 AI 嗎？

一輪「自動研究」，到底要動員多少 AI？

先看一組很容易讓研究生棄守的數字：論文中描述的一次典型 Robin workflow，會產生：論文描述的一次典型 Robin 工作流程，會呼叫 Crow 45 次、Falcon 30 次，也就是一輪約有 75 次 Agent 呼叫。；這可不是研究室裡養了 75 個不同 AI，而是這些專門 Agent ，在不同研究任務裡被反覆執行指定任務。

這樣 75 次 Agent calls 跑下來，一輪大約會分析 551 篇不同文獻；作者估算，如果由人類處理同樣數量的文獻，單是搜尋與綜整大約就需要 294 小時；Robin 則大約花 30 分鐘；如果把假設生成、實驗規劃、資料分析與結果解讀等認知工作都算進去，作者估計，一輪研究循環中的這些工作原本需要約 359–424 小時的人力投入；在 Robin 輔助下，則可壓縮到不到 2 小時。 

Robin 真正重要的地方，就是它顯示了一件事：研究流程裡大量耗時的認知工作，的確開始有被自動化的可能；可是，跑得快之後，下一個問題馬上就出現了，如果 AI 每次跑出來的結果都不完全一樣呢？

歡迎進入研究的多重宇宙

Finch 是 Robin 裡負責實驗資料分析的 Agent，但即使給 Finch 同一份資料、同一個提示詞，每次執行時，還是可能因為 AI 本身具有隨機性，而走出不完全相同的分析路徑。

此時Robin 的解法很有意思，它不是讓 Finch 跑一次、看到結果可接受就收工，而是一次啟動 8 條彼此獨立的分析路徑，讓 Finch 分別處理同一份實驗資料，最後再把這 8 次分析結果整合起來，找出彼此一致的結論。

簡單說，有點像突然打開 Finch 多重宇宙：八個平行世界的 Finch 各跑一次分析，最後再全部抓回會議室開會；看看哪些結果彼此一致，再綜整成最後的共識；看到這裡，研究真正關心的顯然已經不是：「AI 有沒有回答？」反而是：我們到底怎麼規範 AI 協助研究工作？

真的還需要 Prompt Engineering 嗎？

開始有人認為，模型愈來愈聰明之後，Prompt Engineering 好像已經沒那麼重要了。但如果你所謂 Prompt Engineering 是：

「你現在是一位世界頂尖教授……」
「請深呼吸，step by step……」
「回答得好我給你 200 美元……」

這種帶有一點「提示詞咒語」感的技巧，確實可能愈來愈不重要；但研究情境裡的 Prompt，是另外一件事情，平常跟 AI 聊天，你可以說：「幫我看看這份資料有什麼有趣的發現。」

可是如果真正執行研究也只交代到這種程度，大概就像對戰前對隊友說：「等等大家看情況自由發揮。」大家自由度很高，然後可能很快就滅團；真正的研究指令至少得交代：

任務目標是什麼？哪些資料可以使用？
哪些條件不能違反？要採用什麼分析方式？
什麼狀況算成功？發現異常要怎麼處理？
最後又要留下哪些紀錄？

所以研究型 Prompt 比較不像聊天，反而更接近一種任務規格或戰術 call。

而 Robin 自己就提供了一個非常好的例子：2025 年的預印本直接寫道，Finch 高度依賴領域專家的 Prompt Engineering，才能產生可靠的分析結果；到了 2026 年正式刊登 Nature，這項限制依然存在，只是語氣稍微收斂，但其中或許最重要的，已不再是 Prompt Engineering 這兩個字，而是：by domain experts。

因為真正的門檻不是「你會不會寫一個很厲害的 Prompt」，而是：你知不知道這個領域合理的分析應該怎麼做，才知道要怎麼要求 AI。AI 愈聰明，也許愈不需要那些「提示詞咒語」；但研究愈認真，反而愈需要把任務規格說清楚。

Prompt 寫好了，為什麼還不夠？

不過事情還沒有結束，因為一份研究不能只留下：「我那天問 AI，它回答這個。」如果今天使用一套軟體，明天換了另一個版本，後天調了參數，過幾個月後，可能連自己都忘記當時到底怎麼跑的，那即使結果看起來差不多，也很難談研究的可重現性。

所以研究流程還需要盡可能保留：資料、Prompt 或任務規格、分析方法、模型與環境、程式碼、參數、執行紀錄，以及驗證方式。

Finch 因此也不是隨便找台電腦就開始工作。它被放進預先建立、標準化的執行環境裡，裡面已經配置好 Python、R、Bash 與各種生物資訊工具，目的之一就是支援可重現的評估( reproducible evaluation )。

Finch 的分析是使用Docker 容器（Docker Container）技術來維持軟體與分析環境的一致 ，其實就算不懂Docker是什麼，也可以這樣理解這件事情－要重演同一齣戲，至少舞台、燈光、道具和劇本不能每天都換一套；AI 可以有創意，研究方法最好不要每次執行都臨場發揮。

那我直接買最強的 AI，不就好了？

可能到這邊會有人想：好吧，Robin 架構很複雜，那我乾脆直接使用最強的通用模型，不就好了？

這有點像：「我要去跑 WRC，所以我先買一台法拉利。」

引擎當然很強，但沒有適合拉力賽的懸吊、輪胎、導航、防滾籠與整套賽車設定，馬力愈大，有時候只是更快衝出賽道。

而Robin 團隊還真的做了類似測試，他們拿掉部分專門做文獻搜尋的 Agent，改以 o4-mini 取代，再請人類研究者逐筆確認 AI 引用的文獻是否真的存在；其中一項測試裡，Crow 沒有產生虛構引用 ( hallucinated references)，但o4-mini 產生的實驗方案  ( assay proposals ) 中，卻有 44.5% ± 6.37% 的引用文獻( references )被人工判定為虛構引用。

這個結果其實很值得研究生記住：模型能力很強，不等於研究流程很可靠。

有趣的是，Nature 論文估算，在這套設定下，45 次 Crow 加上 30 次 Falcon 的模型呼叫費用，總共大約只有 10.76 美元。

這個數字反而提醒我們：Robin 厲害的地方，並不是因為它用了多昂貴的 AI；真正讓這套系統能用於研究的，是前面那一整套設計：資料從哪裡來、不同 Agent 如何分工、提示詞如何規範任務、分析環境如何保持一致，以及最後由誰驗證結果；換句話說，買到更強、更貴的模型，和建立一套可靠的研究流程，其實是兩件截然不同的事。

說了這麼久的 AI 科學家，那人類去哪了？

往 Robin 的 Nature 論文後面一翻，可以看到這項研究共有 14 位作者；而且這 14 個人並不是站在旁邊看 AI 表演：從研究與實驗設計、Robin 與 Finch 的開發，到細胞培養、吞噬實驗、RNA-seq 前處理，再到資料分析、驗證 Finch 的輸出、人工分析、系統評測、論文撰寫與研究監督；從系統開發、實驗執行到資料驗證與論文撰寫，都有人類研究者參與。。

真正進入實驗階段後也是如此，Robin 可以提出候選藥物與實驗方向，但候選方案仍由人類研究者 review，真正進到實驗室執行的，則是依據 Robin 建議，再由人類研究者制定的實驗流程（experimental protocol）。 

這裡的重點並不是「看吧，AI 果然還是不能取代人」。Robin 已經展示出許多過去必須由研究者親自完成的工作，確實可以交給 AI 處理。真正值得注意的是，研究者在研究流程中的角色正在改變；AI 愈來愈能接手文獻搜尋、資料整理、比較分析、候選假設生成，以及部分資料分析與結果整理；相對地，人類研究者的工作，則更集中在定義研究問題、提供領域判斷、設定方法與限制條件、做出實驗決策，以及驗證最後的結果是否可信。

所以，真正該解除的也許是「AI 研究 FOMO」

回到最開始那個問題：所以，你真的只是還沒訂到「論文全自動豪華AI方案」嗎？至少 Robin 的案例告訴我們，事情不是這麼簡單；AI 的確正在讓研究流程變得更快，而且速度可能快得超乎我們原本的想像，但真正能讓這些自動化成果進入研究的前提，仍然是研究者知道：

什麼問題值得問？哪些資料值得相信？
哪些方法合理？哪些條件必須固定？
什麼結果需要懷疑？

只有對自己的研究領域有足夠理解，才有可能把這些判斷轉成 Prompt、規則、工作流程與驗證條件，再交給 AI 執行；所以，真正拉開差距的，可能不是你用了多貴的 AI，而是：

你對自己的研究理解得有多深，能不能把這些判斷轉成 AI 可以遵循、也可以驗證的研究流程。
當這件事情做得到時，AI 才不只是幫你「做得更快」，它才真正開始幫你加速判斷，也加速研究。

參考資料

Ghareeb, A. E., Chang, B., Mitchener, L., Yiu, A., Szostkiewicz, C. J., Laurent, J. M., Razzak, M. T., White, A. D., Hinks, M. M., & Rodriques, S. G. (2025). Robin: A multi-agent system for automating scientific discovery [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.13400 

Ghareeb, A. E., Chang, B., Mitchener, L., Yiu, A., Szostkiewicz, C. J., Shved, D., Gyimesi, G. J., Laurent, J. M., Wright, S. M., Razzak, M. T., White, A. D., Finnemann, S. C., Hinks, M. M., & Rodriques, S. G. (2026). A multi-agent system for automating scientific discovery. Nature, 655, 497–505. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10652-y 

推廣組 柯文仁／本文搭配 AI 工具進行寫作輔助 

這篇文章 AI 都能自己做研究了，為什麼我的論文還是得自己做？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

壹、前言

研究從發現問題開始，接著尋找文獻、查核證據、整合分析、研究寫作，走向發表與分享。這個研究生命週期像一份地圖，每位研究者實際採用的工作流則是各自的路線，因學科與習慣而不同。本文以 Discover、Search、Evaluate、Analyze、Write、Disseminate 六個環節為架構，介紹可用的圖書館服務與研究工具。這些環節並非單向前進：閱讀新文獻後，可能需要重新釐清問題；分析時也可能回頭補充檢索。

AI 可協助提出線索、整理資料和比較文獻，但它的概述、圖譜與引文仍須回到原始紀錄及全文核對。研究者應確認資料來源、研究設計、結果與適用範圍，並記錄重要的判斷與修改；圖書館則提供資源取得、工具評估及研究方法支援。

代理式 AI（Agentic AI）技術嘗試串連搜尋、實驗、分析、寫作與評閱。例如，The AI Scientist 展示了電腦可執行之機器學習研究的自動化流程（Lu et al., 2026）。這類系統仍有構想粗淺、實作錯誤及引文不準確等問題；跨步驟的自動化輸出仍須逐一查核。

貳、六個研究環節與建議入口

研究寫作可依據主要任務安排工具；同一工具可能跨環節。可用功能與介面以圖書館及平臺公告為準。

表1 研究生命週期六環節與圖書館建議入口

✦ 具 AI 功能；圖1-9 為文中對應配圖

一、發現問題 Discover

1. 拆解問題：研究問題並沒有適用於所有領域的單一公式。PICO 等架構可協助釐清研究對象、關注的介入或現象，以及希望了解的結果；不同問題可選用不同的架構（Covvey et al., 2024）。起步時，可先列出核心概念、研究對象、情境及想了解的關係，再查找同義詞與相關文獻。
2. 從問題走向文獻：Primo Research Assistant 可用自然語言取得主題概覽與來源線索；接著進入館藏紀錄、授權全文及適當的學科資料庫；Primo也可將範圍擴大至非館藏紀錄。同一問題點按「再試一次」，結果可能不同；有用的線索宜記錄及核對。（見圖 1）

圖1  Primo Research Assistant 介面導覽

3. 觀察研究前沿：WoS RA 可輔助探索核心文獻及引用關係（見圖 2）；WoS RHN 可供觀察新興主題與跨學科線索（見圖 3），相關趨勢圖表可提供發想與進一步探索的線索，仍須結合文獻閱讀與領域判斷。師生可在本校「校園單一入口」的「圖書館」分頁，或透過 Primo 資料庫清單進入 WoS RA 與 WoS RHN。

圖2  Web of Science Research Assistant 介面導覽

圖3  Web of Science Research Horizon Navigator 介面導覽

4. 尋找經費與合作：WoS RI 整合出版、專利、臨床試驗與 Pivot-RP 經費資料，可依研究主題查找相符的經費機會、潛在合作者與機構，並觀察新興研究領域（見圖 4）。本校師生亦可在「校園單一入口」的「圖書館」分頁，或由 Primo 資料庫清單進入 WoS RI。AI 助理提供的建議與指標，仍須回到經費機構公告與原始出版紀錄核對。

圖4  Web of Science Research Intelligence 介面導覽

【延伸閱讀與服務】

• 研究題目不是突然想到的：研究發想是一個探索過程
• 從 AI 提示到研究判斷：驗證研究缺口的 3 個關鍵步驟
• Web of Science AI 介紹
• Web of Science 新增功能介紹
• 辨識潛在研究前沿：Web of Science Research Horizon Navigator 如何精準捕捉「新興主題」？

二、搜尋文獻 Search

1. 建立可重現的檢索：選擇合適的學科資料庫，逐步調整關鍵詞與檢索式。需要交代文獻搜尋及篩選方法時，記錄資料庫與平臺、完整檢索式、檢索日期、限制條件、篩選流程及結果筆數。
2. 取得文獻：Primo 用於查詢本館書刊與電子資源並確認全文取得方式；NYCU Library MCP 可在支援的 AI 對話介面查詢館藏（例如在 Claude 使用，見圖 5），AI 提供的書目資料、館藏地及可用性，仍須以 Primo 紀錄為準。本校師生可利用授權電子資源、開放取得版本，或申請館際合作與文獻傳遞。

圖5  在 Claude 使用 NYCU Library MCP

3. 補充探索：Google Scholar Labs 可作為補充探索入口（若帳號已開放使用），其結果若要納入研究，仍須依研究目的回到適合的資料庫完成檢索。

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• NYCU Library MCP 把圖書館串接進你的 AI
• MCP小白筆記：什麼叫做MCP？這跟我有什麼關係？
• 跨域研究不迷路—看懂不同領域如何討論同一個問題
• 為什麼 Google 第一筆結果不一定最好？

三、查核證據 Evaluate

1. 辨認摘要的資料依據：確認 AI 讀取的是書目、摘要或全文。附有全文連結不代表回答由全文生成；逐項對照原文中的研究對象、設計、測量、數值、限制和結論，確認引文支持主張。
2. 判讀引用與適用範圍：WoS 的「Citing items by classification」根據施引文章的引用脈絡，將引用分為 Background、Basis、Support、Differ、Discuss 五類（見圖 6）。可從 Support 與 Differ 類切入，細讀引用段落及施引文章，了解研究結果有何相近與差異；分類未涵蓋所有施引文獻，仍需評讀原文確認關聯及證據品質。

圖6  WoS 引用分類（Citing items by classification）

3. 檢查預設假設：Ma 等人（2026）針對醫師形象的圖文生成進行跨模態稽核，發現即使提示未指定人口特徵，模型仍會自行帶入性別、年齡等屬性。研究結果可能隨測試模型與設定而異，提醒應檢視 AI 輸出是否帶入未經要求的假設。
4. 核對文獻狀態：EndNote（需啟用線上帳號同步）會依 DOI 或 PMID 比對 Retraction Watch 資料，提示已撤稿的書目。從 Primo 經 LibKey 連向全文時，若文章引用了撤稿文獻，則會出現「Article Contains Retracted Citations」提示，但不能直接推定此文章本身有問題；若文章本身已撤稿，會顯示撤稿原因與官方聲明（見圖 7）。WoS RA 回答所引用的文獻，會預設排除 Retracted Publications。各服務涵蓋範圍不同，引用前仍須逐一核對更正與撤稿狀態。

圖7  Primo 撤稿提示：兩種情境

【延伸閱讀與服務】

• 跨域研究不迷路：看懂不同領域如何討論同一個問題
• 用 EndNote 追蹤撤稿文獻：別讓「殭屍文獻」混進你的論文
• 如何批次查詢論文參考書目的正確性
• 如何判斷期刊是否可信？不只是投稿前，更是閱讀研究時的重要能力

四、整合分析 Analyze

1. 建立比較矩陣：比較研究對象、設計、指標、結果與限制，並探討結果一致或不同的原因。針對關鍵主張，記下所依據的文獻及可回查的位置，並區分研究結果、文獻作者的觀點與自己的推論。
2. 概念矩陣實例：Pool 等人（2024）以負責任使用 AI 的概念整理遠距醫療文獻，顯示研究類型與各主題的分布。若目的是比較研究結果，則須列出對象、方法及結果等欄位。
3. 工具輔助閱讀：WoS RA 的 Manuscript upload 可針對上傳文件提問；Deep search 可輔助探索較複雜的問題，並將結果整理成主張與證據表（見圖 8）；兩者目前為 early adopter 早鳥測試，介面可能調整。Gemini Notebook（原 NotebookLM）可在匯入資料範圍內整理與比較，再逐一查核頁碼和引文。上傳文件之前，均須確認授權、個資與未公開研究資料的處理規範。

圖8  WoS Research Assistant Deep search 主張與證據表

4. 理解研究方法：JoVE 平臺提供研究與教學影片；其中 JoVE Journal 是經同儕審查、收錄於 PubMed、Web of Science 的影音期刊。本校訂購 Unlimited 方案，包含：研究版本「JoVE Research」、教育版本「JoVE Education」，以及JoVE  Visualize（從文獻推薦影片）與 Ask JoVE（AI 助理推薦文章與影片）。安裝 JoVE 瀏覽器擴充功能後，在 PubMed、Google Scholar、Web of Science 等平臺的檢索結果旁，即可看到相關實驗影片（見圖 9，以 Google Scholar 為例）。AI 助理推薦的影片與論文方法是否一致，仍須回到原文核對。

圖9  JoVE：從文獻或 AI 找到實驗影片

【延伸閱讀與服務】

• 從「金魚腦」到「學術大神」：利用 AI 重塑文獻回顧
• 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」？
• JoVE AI 全面解密：AI 驅動的生科實驗與教學革新
• 上傳文章至 AI 的侵權與倫理風險

五、研究寫作 Write

1. 文獻與引註：EndNote 與 Zotero 可管理書目、插入文內引註及產生參考文獻，EndNote 2025 另提供 AI 輔助功能。格式正確並不代表來源真實，也不代表文獻支持文中主張（Madsen & Silva, 2026）；仍須檢查數值、版本及撤稿狀態等。
2. 協作與排版：Overleaf 可供 LaTeX 團隊寫作及版本協作，書目可匯入 BibTeX（.bib）。EndNote 使用者可先匯出 .bib 再上傳；其他文獻管理工具的直接同步功能依方案而異。
3. 原創性比對：Turnitin 與 SYMSKAN 神隼比對服務，提供文字重疊線索，應逐句檢視引用語境，判斷是否屬合理共用的文字，不能僅依比例判定。

【延伸閱讀與服務】

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• Meet Zotero
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六、發表與分享 Disseminate

1. 選擇合適期刊：投稿前先核對期刊宗旨、文章類型、審查流程、費用與可信度。Journal Citation Reports（JCR）提供期刊引用指標與學科排名；各平臺的 journal finder 可依題名、摘要等提供候選期刊。推薦名單及單一指標都不能代替對期刊適配度與品質的判斷。
2. 確認開放取用條件：投稿前查詢圖書館的出版社合作方案、適用資格及可能的文章處理費（APC）優惠；額度與期刊政策會變動，簽署授權或付款前以最新公告和最終報價為準。
3. 從研究起步管理資料：收集資料前即確認權利、同意範圍、檔名、版本、備份、存取權限及保存期限；成果完成後依個資、倫理、合約與智慧財產限制決定可分享的內容。FAIR 鼓勵資料可被發現、取得、互通及再利用，並不要求所有資料公開。適當整理且取得授權的資料可評估保存至 NYCU Dataverse。
4. 論文與研究者識別：學位論文定稿後，依規定辦理比對、上傳、授權及必要的延後公開程序。ORCID 可在研究初期建立並持續維護，使論文、資料與研究貢獻更易連結。

【延伸閱讀與服務】

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參、圖書館支援貫穿六個環節

圖書館推廣服務組以學科館員為核心，依學院、課程、實驗室與研究團隊需求，提供檢索、資源取得、選刊、資料管理及 AI 素養支援，也可安排客製化教學；並持續辦理新生電子資源導覽、研究攻略營、AI 素養工作坊與期刊投稿講座；涉及系統性回顧、臨床證據或特殊資料治理時，宜及早與學科館員及相關專業單位討論。

學院、研究團隊與研發單位若需分析研究成果、規劃合作布局或呈現社會影響，可運用 InCites 與 WoS RI 的標竿比較、合作網絡及影響力分析。推廣服務組可協助資料擷取、指標解讀與報告製作。報告應標示資料範圍、更新時間、指標定義及平臺限制，避免以單一指標評定不同領域或個別研究者。

從形成問題到發表分享，圖書館提供資源、工具與諮詢；研究者則核對來源、記錄判斷，並在需要時補充檢索或調整論述。

【延伸閱讀與服務】

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【參考文獻】

Covvey, J. R., McClendon, C., & Gionfriddo, M. R. (2024). Back to the basics: Guidance for formulating good research questions. Research in Social and Administrative Pharmacy, 20(1), 66–69. https://doi.org/10.1016/j.sapharm.2023.09.009

Lu, C., Lu, C., Lange, R. T., Yamada, Y., Hu, S., Foerster, J., Ha, D., & Clune, J. (2026). Towards end-to-end automation of AI research. Nature, 651, 914–919. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10265-5

Ma, L., Yang, J., Li, N., Zhu, Y., & Yao, X. (2026). Cross-modal demographic bias in generative AI representations of physicians: A comparative audit of large language models and text-to-image models. Journal of Racial and Ethnic Health Disparities. https://doi.org/10.1007/s40615-026-03151-3

Madsen, D. Ø., & Silva, E. S. (2026). Teaching citation in the age of generative AI: Rethinking research literacy, academic integrity, and epistemic responsibility. The Journal of Academic Librarianship, 52(4), Article 103267. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2026.103267

Pool, J., Indulska, M., & Sadiq, S. (2024). Large language models and generative AI in telehealth: A responsible use lens. Journal of the American Medical Informatics Association, 31(9), 2125–2136. https://doi.org/10.1093/jamia/ocae035

推廣服務組 王慧恆｜文．圖 運用 AI 協作｜2026年10月3日

這篇文章 NYCU Library 圖書館支援 AI 時代的研究生命週期 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

從「能跑就好」到「怎麼知道它真的算對了？」

研究做到一半，突然發現自己需要一個小工具，可能是很多研究生都碰過的情境。你只是想把幾百筆資料轉成固定格式、自動執行一套資料清理程序，或者把分析結果整理成特定圖表，結果找了一圈，現有軟體不是沒有這個功能，就是操作流程和自己的研究需求差了一點。繼續查下去，網路上的答案經常會慢慢收斂成一句話：「這個用 Python 很快。」

問題是：只是做個研究，怎麼還需要學習程式設計師的技能？

生成式 AI 的出現，讓這件事開始有了另一種可能。現在，即使沒有程式背景，也可以直接向 ChatGPT、Claude 或其他AI 工具，說明資料格式、分析需求與預期輸出，協助產生一個小型程式或應用工具。對剛開始嘗試 AI Coding 的人來說，過程甚至可能非常單純：描述需求、讓 AI 寫出第一版，執行後發現基本可用，就先拿來處理眼前的研究工作。

這有點像過往玩RPG遊戲，必須走遍地圖找解謎的關鍵道具，現在突然多了一個「自動尋路」。但研究生需要留心的是－ AI 能順利往目的地前進，但不代那就是你原先預期的那一條路徑。

程式沒有消失，只是「誰負責翻譯」變了

從更長的歷史來看，讓人不用處理那麼多底層技術細節，其實一直都是程式設計演進的重要方向。

早期程式設計必須非常貼近硬體；後來出現組合語言、高階程式語言，再到 SQL、low-code 與 no-code，使用者逐漸不必親自描述電腦底層的每一個執行步驟。Meske 等人便把 Vibe Coding 放在這條歷史脈絡中，並用 intent mediation（意圖中介） 解釋這次改變。

傳統程式開發裡，人必須把「我想做什麼」轉換成符合正式語法與邏輯的程式；到了 Vibe Coding，人可以先以自然語言表達較高層次的目標，再由生成式 AI 解讀需求、產生程式，最後仍交由電腦依確定性的規則執行。換句話說，底層運算並沒有突然變成魔法，真正改變的是：誰負責把人的意圖翻譯成電腦可以執行的形式。

因此，Vibe Coding 並不是「程式碼不重要了」，而比較像是研究者未必還需要親自完成每一層實作。Meske 等人也認為，當部分技術實作逐漸交由 AI 處理，人的能力重心可能從語法、框架與具體實作，往問題界定、領域知識、結果驗證與人機協作轉移。

這對研究者真正有意思的地方在於：以前電腦要求我們回答「每一步要怎麼做」，現在 AI 開始允許我們先從「我到底想做到什麼」出發。

四個 Prompt，真的能做出研究分析工具

這件事已經不只是想像。

2026 年，Jesse Meyer 在 Journal of Proteome Research 發表了一個很直接的示範。他利用 AI Coding Agent 建立一套蛋白質體資料分析 App，功能從資料上傳、資料前處理，到統計檢定、PCA、heatmap 與 volcano plot 都包含在內。整套程式約有 1,400 行，開發過程只使用 4 個自然語言 Prompt、不到 10 分鐘，模型使用費不到 2 美元，而且作者沒有另外手動進行程式除錯或重構。

這個案例最值得注意的，其實不是「10 分鐘」或「2 美元」，而是它呈現了一種不同的研究工具開發方式！過去研究者常常必須先打開 SPSS、Excel、R 套件或其他分析工具，看看既有軟體提供哪些功能，再想辦法將自己的研究需求放進這些框架裡。

AI 輔助開發則增加了另一種可能：先決定研究究竟需要什麼，再針對這個需求建立工具。

這個工具未必要發展成正式產品。它可能只是資料格式轉換器、一套特殊的清理流程、一個研究資訊儀表板( dashboard )，或是把某組固定的分析與視覺化程序包成簡單介面。甚至它只服務一篇論文、一個研究計畫，任務完成後就沒有繼續維護的必要。

對研究者而言，這種「研究專屬的小工具」所增加的自由度，可能比「AI 幫我寫了多少行程式」更值得關注。

《迷宮飯》時刻：能跑，不代表算對

不過，開發門檻降低之後，也帶來另一個很容易被忽略的問題。

AI 做出的程式可能有漂亮的介面，檔案可以成功上傳，按下「啟動」之後也沒有出現報錯( Error )，最後甚至還畫出了看起來很專業的統計圖表。當整個流程如此順利時，我們很容易把「程式可以執行」和「研究分析正確」當成同一件事，但兩者其實還存有一定的距離。

就像是身處《迷宮飯》世界的感覺，一道料理看起來像料理、吃下去也沒有立刻倒下，只能證明這東西「可以吃」，但無法確認到底用了什麼材料。同樣，程式順利跑完，只表示電腦成功執行了一套指令；至於那套指令是不是你原本想要的研究方法或是演算法，則需要另外確認，雖然程式設計師總說：「能跑就不要動它！」或是，「這個為什麼能跑？」

Meyer 的研究最值得學習的地方，他並沒有因為 App 能跑，就直接認定結果可信。作者先準備一組答案已知的模擬資料，再用一套可信任的 Python 分析流程作為對照，逐項比較資料處理、差異倍數、p 值與校正後的 q 值。兩邊結果幾乎完全一致，才確認這個 AI 產生的工具確實按照預期完成分析。

因此，使用 AI 製作研究工具時，有兩件事情最好不要混在一起：

沒有 Error，代表程式執行完成；有 Output，代表電腦產生了結果。

但這兩件事情，都不能自動證明研究結果是正確的。

不看懂每一行 Code，可以嗎？

這可能才是沒有程式背景的研究者真正會面對的問題。假設 AI 一次產生上千行程式，而自己本來就不是資訊相關科系，是否真的需要把每一行全部讀懂，才有資格使用這個工具？

答案可能不是簡單的「需要」或「不需要」。

Meske 等人指出，AI 協助開發之後，我們可能不再需要把每一行程式、每一個技術細節都弄懂，才能使用一個工具。但這不代表可以完全放手。研究者仍然需要確認：這個工具做的事情是不是自己原本要的、結果是否合理，以及其中有沒有不能接受的風險。換句話說，重點不是「每一行都看懂」，而是「重要的地方不能不知道」。

Meyer 則提醒另一個更實際的問題：你沒說清楚的地方，AI 會自己補。 例如你只說「幫我分析這份資料」，卻沒有交代缺失值怎麼處理、要不要標準化、判定門檻是多少，AI 為了讓程式跑得下去，勢必會替你選一套預設做法。這些選擇未必錯，但也未必符合你的研究設計。

因此，真正需要建立的可能不是「逐行審查所有程式碼」的能力，而是一套針對研究工具的驗證習慣。至少可以從五件事開始：先確認交給 AI 的研究方法與分析需求是否已經說清楚；檢查 AI 是否自行決定了資料標準化、缺失值處理、判定門檻或其他重要預設值；準備一組已知結果的資料測試工具；再使用成熟軟體、既有套件、人工計算或 reference implementation 進行交叉驗證；最後保留 Prompt、模型版本、程式、參數與資料處理流程，讓結果具有基本的可重現性。

也就是說，你未必要知道 Plotly 底層究竟怎麼把圖畫到瀏覽器上，卻必須知道：圖上的數字究竟是怎麼來的。

再往前一步：連「怎麼做」都可能交給 AI 探索

目前研究前沿甚至已經比「AI 幫我寫一個工具」再往前一步。

2026 年刊登於 Nature 的 ERA（Empirical Research Assistance），又把這件事往前推了一步。研究者只需要先說明問題、提供相關研究概念，並設定「什麼樣的結果算比較好」，系統就會讓 AI 自動產生不同程式、實際執行、比較結果，再繼續修改與嘗試，反覆找出表現更好的方案。

這套方法已經被拿來處理實際研究問題。例如在單細胞資料分析中，ERA 找到 40 種表現超越當時公開基準最佳方法的方案；在 COVID-19 住院人數預測上，也找出 14 種優於 CDC 官方整合預測的方法。

這使 AI 在研究中的角色產生另一種可能。今天我們可能告訴 AI：「請依照這個方法幫我做一個工具。」未來在某些可以明確量化與評估的研究問題中，則可能進一步變成：「這是問題、限制和評分方式，請幫我探索有哪些解法值得測試。」

不過，作者也特別提醒，在公開基準上得到更好的成績，不等於已經完成科學發現。ERA 可以快速嘗試大量方案，找出在既定評分標準下表現更好的方法，但研究者仍然需要解釋方法為什麼有效、背後可能存在什麼因果機制，以及這些結果在理論上代表什麼。「做得更好」和「知道為什麼更好」，仍然是兩件不同的事。

把時間還給「為什麼」

因此，AI Coding 對研究最值得期待的地方，可能不是「以後大家都不用學程式」，而是讓某些原本卡在程式實作門檻後面的研究想法，有機會更快被做出來、測試，再決定值不值得繼續投入。

當 syntax、UI、framework 或大量重複性的程式實作，可以部分交由 AI 處理，研究者需要投入的能力並沒有因此減少，而是重新集中到研究本身：研究問題是否定義清楚、選擇的方法是否合理、AI 在未明說之處替研究者加入了哪些假設、分析結果如何被驗證，以及整個過程能否被他人重現。

這或許才是 AI Coding 對研究方法真正有意思的改變。它降低的是「把想法做成工具」的技術門檻，卻同時把研究者原本就應該負責的判斷凸顯得更加清楚。

當 AI 越來越會回答「怎麼做」，研究者真正不能外包的，也許正是「為什麼這樣做」，以及「怎麼知道它真的做對了」。

參考資料

Aygün, E., Belyaeva, A., Comanici, G., Coram, M., Cui, H., Garrison, J., et al. (2026). An AI system to help scientists write expert-level empirical software. Nature, 654, 909–916. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10658-6

Meske, C., Hermanns, T., von der Weiden, E., Loser, K.-U., & Berger, T. (2025). Vibe coding as a reconfiguration of intent mediation in software development: Definition, implications, and research agenda. IEEE Access, 13, 213242–213259. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3645466

Meyer, J. G. (2026). Vibe coding omics data analysis applications. Journal of Proteome Research, 25(2), 1191–1197. https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.5c00984

推廣組 柯文仁／本文搭配 AI 工具進行寫作輔助

這篇文章 不會寫程式，AI 能幫你做出專屬研究工具嗎？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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。

我們看到的研究，真的來自可信的學術期刊嗎？

提到「期刊可信度」，許多人首先想到的是投稿時如何避免誤投掠奪性期刊（Predatory Journals）。但事實上，判斷期刊是否可信，不僅攸關研究成果的發表，也直接影響我們閱讀文獻、引用研究以及建立學術觀點的品質。

對研究者而言，這是一項投稿前的重要功課；對學生與一般讀者而言，則是資訊素養的重要能力。

為什麼閱讀研究時也需要注意期刊可信度？

在閱讀學術文獻時，我們往往容易因為論文格式完整、使用專業術語，便認為其研究結果具有高度可信性。然而，並非所有期刊都採用嚴謹的同儕審查制度，也不是所有研究都經過相同程度的學術把關。

若引用來源品質不佳的研究，可能導致：

使用尚未充分驗證的研究結果。
誤將個別案例視為普遍結論。
在文獻回顧中納入品質存疑的證據。
影響研究判斷與後續研究方向。

尤其在醫學、教育、公共政策等領域，研究結果往往可能進一步影響實務決策，因此辨識期刊可信度更顯重要。

評估研究內容時，除了注重「研究說了什麼」，也應該重視「這項研究是發表在哪裡」。

為什麼投稿時更需要審慎評估？對研究者而言，期刊選擇同樣十分重要。如果投稿至缺乏正常審查機制的期刊，可能產生下列問題：

研究成果難以被學術社群認可。
影響研究成果的能見度與引用情形。
部分學校或研究機構可能不採認相關著作。
已發表的文章未必容易撤回或重新投稿。

部分期刊利用快速出版、主動邀稿等方式吸引作者投稿，因此研究者更需要具備判斷期刊品質的能力。

可以從哪些面向判斷期刊是否可信？

一、期刊是否公開說明同儕審查制度？

可信的學術期刊通常會清楚說明：

採用何種審查制度（單盲、雙盲或開放審查）
投稿與審查流程
編輯決策方式
出版倫理政策

如果網站僅強調「快速接受」、「保證刊登」，卻未說明審查程序，便需要特別留意。

二、編輯委員是否具備相關學術背景？

可信期刊通常會公開：

主編姓名
編輯委員名單
所屬機構

研究者可以進一步查詢：

是否為該領域學者？
是否具有相關研究成果？
是否能在大學或研究機構網站找到資料？

透明的編輯資訊，是學術出版的重要基礎。

三、是否被重要資料庫收錄？

資料庫收錄情況可作為參考指標之一，例如：

但被資料庫收錄，不一定代表期刊品質完美；未被收錄，也不必然代表期刊不可信。

新創刊期刊或特定小型領域期刊，也可能尚未被大型索引資料庫收錄。

四、可參考 Journal Citation Reports（JCR）相關指標

除了確認期刊是否被重要資料庫收錄外，研究者也常利用 Journal Citation Reports（JCR） 了解期刊在學術社群中的影響力與相對位置。

JCR 由 Clarivate 發布，收錄於 Web of Science Core Collection 的期刊，並提供多項期刊層級指標，例如：

Journal Impact Factor（JIF）：反映期刊近年文章平均被引用情形。
Journal Citation Indicator（JCI）：經領域標準化後的引用指標，方便跨學科比較。
學科排名（Rank）與分區（Quartile, Q1–Q4）：呈現期刊在同領域中的相對位置。

例如，一本期刊若位於該學科的 Q1，代表其引用表現位於該領域前 25% 的期刊之列。

然而，需要特別注意的是：

高影響力指標不一定代表每篇文章都具有高品質。
部分新創期刊可能尚未納入 JCR，但仍可能具有良好的學術品質。
某些專業或小型學科領域，其引用模式與大型領域不同，因此不宜僅以 Impact Factor 作為唯一判斷依據。

因此，JCR 指標較適合作為了解期刊學術影響力的參考工具之一，仍應搭配同儕審查制度、編輯資訊、出版透明度及文章內容品質等面向，進行整體評估。

五、出版資訊是否透明？

可信期刊通常會公開：

出版者資訊
聯絡方式
文章處理費（APC）
著作權政策
開放取用政策

若網站資訊不完整，或出現不合理的收費方式，應提高警覺。

六、閱讀近期刊登的文章

最直接的方法，隨機閱讀最近一期的文章，觀察：

文章主題是否具有一致性？
格式是否完整？
引用文獻是否合理？
研究品質是否符合該領域慣例？

同時也可以思考：

如果我要撰寫研究或完成作業，我是否願意引用這本期刊中的文章？

這個問題，往往能幫助我們快速建立判斷。

建議：從「查詢名單」走向「建立判斷能力」

近年學術界逐漸強調，相較於單純依賴黑名單或白名單，更重要的是培養研究者自行評估期刊的能力。

例如國際倡議 Think. Check. Submit. 所提出的概念便強調：

• • 確認期刊背景
  • 檢查出版流程
  • 評估編輯與審查資訊
  • 再決定是否閱讀、引用或投稿

這樣的能力，不僅能協助研究者避免誤投，也有助於提升文獻閱讀與資訊判讀品質。

結語：

在資訊爆炸與學術出版快速發展的時代，判斷期刊是否可信，已不只是研究者投稿前需要考慮的問題。

對每一位讀者而言，當我們閱讀研究、引用文獻，甚至根據研究結果形成觀點時，都需要理解：

研究發表的來源，與研究本身同樣重要。

培養辨識期刊品質的能力，不只是避免落入不可信資訊的陷阱，更是資訊素養與學術素養的重要一環。

下次閱讀論文時，不妨多花幾分鐘看看：

這篇研究發表在哪一本期刊？它的出版流程是否透明？它是否受到學術社群的認可？

有時候，這些問題的重要性，並不亞於研究結果本身。

延伸閱讀與參考資料：
Think. Check. Submit.
Directory of Open Access Journals（DOAJ）
Committee on Publication Ethics（COPE）
Journal Citation Reports (JCR)

參考文獻：

Cukier, S., Lalu, M., Bryson, G. L., Cobey, K. D., Grudniewicz, A., & Moher, D. (2020). Defining predatory journals and responding to the threat they pose: A modified Delphi consensus process. BMJ Open, 10(2), e035561. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2019-035561

Grudniewicz, A., Moher, D., Cobey, K. D., et al. (2019). Predatory journals: No definition, no defence. Nature, 576(7786), 210–212. https://doi.org/10.1038/d41586-019-03759-y

推廣組 簡玉菱 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 如何判斷期刊是否可信？不只是投稿前，更是閱讀研究時的重要能力 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

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

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。

截至 2026 年，廣泛使用的線上協作 LaTeX 編輯器 Overleaf 現已將多項人工智慧（AI）工具集整合至其平台中，旨在協助研究人員、教師與學生大幅提升學術論文與技術文件的撰寫效率。這些功能主要透過 Overleaf 團隊開發的 LaTeX AI Assistant（TeXGPT）以及 Writefull 技術來驅動。概述 Overleaf 平台目前所提供之 AI 輔助功能、多人協作機制，及其相關之使用限制與資料隱私規範。

1.AI 輔助工具概述

「標準版（Standard）」可使用完整的 AI 寫作與程式碼輔助工具。需留意，標準版提供之每日 10 次 AI 使用額度為各項 AI 工具合併計算。

① LaTeX 表格與方程式生成器：使用者可透過上傳圖片或輸入文字提示，自動生成 LaTeX 表格與方程式之程式碼，降低手動編碼之耗時。

② TeXGPT 程式碼與寫作助手：作為內建於編輯器之 AI 輔助工具，其主要功能包含生成圖表程式碼、建立文件大綱與基礎架構、提供寫作反饋，以及協助格式排版之修正。

③ LaTeX 錯誤排解輔助 (Error Assistance)：針對文件編譯錯誤，該工具可解釋 LaTeX 程式碼之錯誤原因、提供修正建議，並允許使用者選擇自動套用修正。

④ Writefull 學術語言反饋：採用經學術論文訓練之語言模型，提供符合上下文情境的文法、拼寫、字詞選擇與句型結構建議。該功能亦支援多國語言（含中文、西班牙文、德文等）之文本檢查。

⑤ AI 改寫與上下文編輯工具：功能涵蓋選定文本之改寫、長段落摘要生成、同義詞檢查，以及論文摘要與標題之自動生成。

📌此外，可透過 Grammarly 瀏覽器擴充功能（browser extension）（安裝操作步驟），在 Overleaf 中提供英文文法與拼字檢查，以及文字潤飾與語氣調整等寫作輔助功能。

總而言之，將AI Assistant 視為「搭建文章骨架與基礎程式碼」的幫手，將 Error Assistance 當作「程式碼除錯員」，但千萬別忘了還有負責「優化文章血肉（文字與語句）」的 Writefull，以及處理複雜版面的生成器。這四者的結合，才是 Overleaf 完整的 AI 輔助核心概念。

2.協作功能之運作與限制

Overleaf 支援多人協同編輯功能，其協作者邀請人數與權限配置具備特定規範： 協作者限制以「專案」為單位：協作者人數上限係針對單一專案計算。以標準版為例，單一專案至多可邀請 10 位協作者，且不同專案之協作者名單可為獨立編制。

3.資料隱私與資訊安全規範

針對學術研究所需之隱私保護，Overleaf 提出以下 AI 使用與資料安全規範：

① 數據非訓練聲明：官方聲明指出，未經使用者同意，專案資料與互動內容不會被用於訓練 AI 模型。

② 使用者控制權與第三方服務：部分功能（如 Error Assist 或 Writefull 之 GPT 模型）若需調用第三方服務（如 OpenAI），系統將於首次使用時徵求使用者同意。此外，使用者可於帳號設定中自行停用 AI 輔助功能。

③ 資訊安全認證：Overleaf 作為 Digital Science 旗下服務，已取得 ISO/IEC 27001:2022 資訊安全管理系統認證。

4.啟用：首先，請登入並前往您的「帳號設定 (Account settings)」中啟用 AI 功能。

Overleaf 的 AI 功能已從早期的學術英文校正工具逐步發展為完整的學術寫作輔助平台。對於需要使用 LaTeX 撰寫學術論文的研究人員而言，這些功能可有效降低技術門檻並提升研究寫作效率。提升效率之餘，同時資料隱私與資訊安全亦獲得保障，讓學術研究在安全的環境下安心進行。最後，必須額外補充說明的是AI功能日新月異，且根據不同方案可用功能請以實際操作使用為準。

以下是LaTex搭配Grammarly編寫短文練習實作範例

第一版內容截圖

Grammarly的建議

接受Grammarly修改之後第二版匯出PDF

📌NYCU Overleaf 申請表單重新開放！(教師專屬)名額有限，立即申請，開啟你的協作專案。

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe-jWaLmKVn8fN5GsZlAkL71H9bUS0hx_Uit6hMvX2LfeWb_g/viewform

參考文獻 (References)

Overleaf. (n.d.). *Features overview*. https://www.overleaf.com/about/features-overview

Overleaf. (n.d.). *AI features*. https://www.overleaf.com/about/ai-features

Overleaf. (n.d.). *Plans and pricing*. https://www.overleaf.com/user/subscription/plans

Digital Science. (n.d.). *Security certifications*. https://www.digital-science.com/security-certifications/

推廣組：湯春枝/搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 尋找安全且可多人協作的 AI 論文寫作環境？Overleaf AI 與 Grammarly 應用介紹（附NYCU Overleaf標準版申請表單） 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。