AI 不是讓你寫得更快，而是…

AI 不是讓你寫得更快

而是深夜迷濛響起的 Non, Je ne regrette rien，提醒你該醒了

本文選取 Web of Science 的 Research Horizon Navigator 平台中，歸類於「Artificial Intelligence and Adaptive Learning」下的四篇核心文獻。藉此得以窺見 AI 介入學習歷程時的關鍵實務問題：AI 如何在複雜環境中協助人們「導航」，而非僅是加速？

這與現今使用 AI 輔助論文撰寫的情境高度相似。當學術發展節奏變快、面對巨量文獻衝擊時，我們是否還能清晰地知道自己在做什麼，而不致迷失方向？

如果你是研究生，你大概很熟悉這個狀態：

你其實有在做事。
你也不是在滑手機。
你甚至真的有打開論文檔案。

但兩小時過去，你完成的成果只有一句：「我好像哪裡怪怪的，但我說不出來是哪裡。」

恭喜你，你不是不會寫論文，你只是進入了研究生最常見、也最難解釋的狀態：

不知道自己現在在幹嘛。

而當研究生處在這種狀態時，往往會開始期待 AI 帶來某種救贖，好像只要再問一次、再貼一段，事情就會自己往前走。

但現實是，目前的 AI 不是救世主，更不是 T-800，可以穿越時空回去解決祖父悖論。

畢竟，這裡真正需要被處理的，是文獻與問題本身，而不是坐在電腦前、已經在懷疑人生的研究生。

第一關：你以為你寫不出來，其實你只是卡在「現在這段是要幹嘛」

在探討 AI 與自適應學習的研究中，Alshammari、Anane 與 Hendley（2021） 提出一個很不浪漫、但非常現實的觀點：

學習系統真正該做的，不是丟更多內容，而是幫學習者搞清楚「自己現在卡在哪個階段」。

翻成研究生白話文就是：

👉 很多時候你不是不會寫，而是不知道這一段是在鋪路、立論、還是收尾。

於是你就會看到這種經典災難畫面：

• • 背景寫得像討論
  • 討論寫得像心得
  • 心得寫得像日記

這時候，AI 最有用的功能不是「幫你生一段」，而是像一個有點煩、但很誠實的同學，一直問你：

「欸，所以你這一段，是要說服誰？」
「這是主張，還是你只是在暖身？」

如果你能回答這些問題，你就已經比昨天那個只會重排段落順序的自己，前進了一點點。

第二關：AI 不是家教，而是幫你在論文裡少迷路

在討論高等教育中的個人化與混合式學習時，Alamri、Watson 與 Watson（2021） 提出一個非常現實、也非常不浪漫的觀點：

高等教育的學習，本身就是一個高度複雜、選項過多、容易讓人迷失方向的系統。

他們關心的，並不是怎麼讓學生「學得更輕鬆」，而是：在資訊、任務與選擇爆炸的情況下，學習者是否還知道自己現在「該往哪裡走」。

如果把這個描述直接搬到研究生的論文寫作現場，你會發現幾乎一模一樣。

因為寫論文時，你同時要面對：

• • 不同資料庫、不同學派、彼此還會打架的文獻
  • 一堆你「覺得好像都該寫」，但不知道先後順序的想法
  • 以及那個每天都會出現的問題：「我現在這一段，到底是在鋪路，還是在立論？」

這時候，AI 真正能幫上的忙，其實不是幫你「生出一段文字」，而是協助你把這個混亂的現場，先整理出方向感。

例如，它可以幫你反覆確認幾個關鍵問題：

• • 你現在卡住的，是文獻真的不夠，還是研究問題還沒想清楚？
  • 你接下來該做的，是繼續找資料，還是回頭重讀已經找過的文獻？
  • 你蒐集到的這批文獻，現在比較像是在支撐背景，還是在回應研究問題？

像 一些有RAG功能的AI 工具，特別擅長在「已經有一批文獻」的前提下，
協助你做跨文獻的歸納、對照與重點提取；而圖書館所提供的資料庫與研究支援服務，則能在更前端，幫你精準鎖定真正值得被納入分析的核心文獻。

在這樣的分工下，AI 扮演的是一種「學習指引（learning guidance）」的角色——不是替你完成學習或寫作，而是讓你在這個高度複雜的系統裡，少迷路一點，少花時間做「其實還不用現在就做的事」。

第三關：論文不是單機 RPG，一個人硬撐真的很容易翻車

在 Sajja 等人（2024） 討論 AI 學習助理的研究中，他們反覆強調一個核心概念：

學習需要的是「持續回饋」，而不是偶爾出現的神來一筆。

因為現實是：你寫論文的時候，大多時間是沒有即時回饋的。

教授很忙。
同學也在撐。
而你自己，往往是那個最努力、但也最不可靠的評估者。

很多研究生卡關，並不是因為能力不足，而是因為太長時間處在「不知道自己目前寫到哪裡」的狀態。

在這種情況下，把 AI 當成一個持續存在的回饋節點，反而是一種比較不耗精神的策略。

它不需要是權威，也不需要是正確答案來源，比較實際的角色反而是：

• • 一個能定期幫你確認：「我這一段現在在幹嘛？」的外部視角
  • 一個可以反覆閱讀你目前文本、指出重複、跳躍或自相矛盾的「第一讀者」

這樣的使用方式，並不是偷懶，而是讓論文進度不必完全依賴意志力與情緒撐場。

如果你對未發表內容的資料安全有所顧慮，選擇離線或地端部署的 AI 工具，也是一種更安心的做法。
重點不在於工具本身，而在於：你是否為自己的寫作流程，補上一個「不會消失的回饋來源」。

第四關：AI 可以導航，但方向盤真的還是在你手上

在 Rai 等人（2024） 的個案研究中，他們觀察 AI 被實際導入專業決策與工作流程時，反覆出現一個關鍵前提：

AI 是否有幫助，往往不取決於它有多聰明，而是人類是否清楚界定它的角色與邊界。

這個提醒翻成研究生版警世明言，大概會變成這樣：

• • AI 很會講話，但不一定知道你這個領域現在在吵什麼
  • AI 很會整理，但有時候會把錯的東西整理得很順
  • AI 很會「看起來合理」，但那不代表你家老闆會點頭

問題從來不在於「能不能用 AI」，而在於你是不是把該由研究者承擔的判斷，默默交給了工具。

所以，一個比較不會讓你之後想燒掉論文的使用原則是：

把 AI 當導航，不要當自動駕駛。

它可以提醒你前方有沒有死路、哪裡看起來怪怪的，但「研究問題是否成立」、「這樣的論證是否合理」、「這個結論你敢不敢簽名」，方向盤真的還是在你手上。

陪你做研究的真心話

如果你現在寫論文寫到開始懷疑自己是不是不適合做研究，請先冷靜一下。

很多時候，你不是能力不夠，你只是缺少一個不會嫌你慢、又能提醒你方向的工具。

AI 用得好，不是捷徑，而是少走幾次冤枉路的護欄。

而當你真的想把方向站穩，圖書館的資料庫、主題詞、引用追蹤與研究諮詢，
才是讓你不只是「找到東西」，而是知道自己為什麼要找這些東西的地方。

對研究生來說，能少幾次凌晨三點的「我到底在幹嘛」，這樣就已經很夠用了。

[參考文獻]

Alamri, M. M., Watson, W., & Watson, S. L. (2021). Learning technology models that support personalization within blended learning environments in higher education. TechTrends, 65, 62–78. https://doi.org/10.1007/s11528-020-00530-3

Gligorea, I., Cioca, M., Oancea, R., Gorski, A.-T., Gorski, H., & Tudorache, P. (2023). Adaptive learning using artificial intelligence in e-learning: A literature review. Education Sciences, 13(12), 1213.  https://doi.org/10.3390/educsci13121216 

Demartini, C. G., Sciascia, L., Bosso, A., & Manuri, F. (2024). Artificial intelligence bringing improvements to adaptive learning in education: A case study. Sustainability, 16(3),  https://doi.org/10.3390/su16031347

Sajja, R., Sermet, Y., Cikmaz, M., Cwiertny, D., & Demir, I. (2024). Artificial intelligence-enabled intelligent assistant for personalized and adaptive learning in higher education. Information, 15(10), 596. https://doi.org/10.3390/info15100596

推廣組 柯文仁 / 本文搭配ChatGPT進行寫作輔助。