你不是要先變工程師，才能用 AI 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