研究/報告流程的應用

【使用情境舉例】

【全自動讓AI完成研究？】

【使用情境舉例】

練習與AI協作的最佳做法就是，重新思考自己的各種任務情境、設計融入AI的工作流、實際測試與修改協作方式。

不同的學科領域和任務，會有不同的AI融入方式，您可以學習自己領域或專長任務的社群經驗。

除了本頁內容，您也可以直接參考OpenAI的大學生入門、Claude的教育使用案例。

以下舉例說明一些用法及使用注意事項，然而實際用法絕對超過以下範圍，您也可以從這些面向提出問題與AI討論：

學習規劃

可以請AI提供時間規劃、小組分工、進度掌控、學術寫作風格與格式等的建議，或是請AI扮演老師改自己的報告、論文，可以先蒐集老師的評分標準或優秀的報告/論文寫作標準，請AI以此標準修訂自己的作業，並從中學習需要改進的地方。
AI有學習模式，切換此模式即可讓AI引導自己一步一步慢慢學，而非迅速獲得答案。Gemini Notebook可以上傳學習材料後出考題給自己練習。

腦力激盪、探索主題、發想與聚焦論文題目

AI善於提供基本格式和大方向的建議，也可以協助釐清思路和檢視自己想法中的缺口，把模糊想法改寫成比較具體可行的研究問題。
在自我懷疑題目或研究進度時，AI可以提供鼓勵與肯定，有助於展開下筆開始寫的第一步。
論文或報告題目往往來自「特殊的生活經驗或社會觀察」、「結合不同領域/熱門與冷門的知識」、「以新的方法解決舊的問題」、「分析獨特的資料集」，題目應有亮點、可操作且是自己感興趣的，還有應能解答以往文獻中的缺口。自己可以從生活經驗或期刊閱讀過程中產生初步觀察，再與AI互動獲得補充資訊及更多啟發。(如果還沒想到研究問題，可以參考影片來善用資料庫尋找研究問題方向)
自己已知的知識越多，越能提供豐富的指令內容，且能具有良好品味，知道如何評估與挑戰AI給的答案，就能和AI共同創造出更好的成果。千萬不要直接採用AI生成的答案，而是要加入自己的想法，甚至停下來先去其他資訊來源獲得更多想法後，再來與AI互動。
要注意，AI有時過於討好或是基於不夠全面的資料作出結論，雖然可以請AI幫忙分析研究主題的熱門趨勢或尋找文獻缺口，然而AI說某個研究有價值、可行性、具原創性、尚未有人做過，不一定真的如此。
每次和AI討論後，都可以詢問自己：「這個題目為何現在值得做？」、「若做完只證明AI的已知事實，這研究還有價值嗎？」、「我要怎麼做出AI無法取代的研究？」也許就會產生新的想法及與AI的互動方式。

資料查詢

日常資訊可輕鬆參考網路或AI生成內容，但是學術報告需要查證、重視邏輯與可信度，不應引用錯誤或有偏見的內容。
若有使用AI工具協助查詢文獻，請思考此AI工具的查詢範圍，由於許多文獻仍須付費訂購資料庫才能取得，AI工具查詢範圍並不代表所有文獻資料，仍應同時使用多種查詢管道以獲得更全面的資料。且許多資料並未數位化，還是需要使用實體館藏。若已知該AI工具的訓練資料中缺乏某語言、某文化、某年代的資料，則不用太相信它在這些面向的答案，並要有意識地去尋找真正會有這些資料的出處。事實性資料或醫療、法律、財務等高風險決策建議，都要再三查證AI的答案，或直接使用其他可信資料來源。即使是學術型AI工具仍有其資料來源的限制。
若使用ChatGPT等大型語言模型提供文獻，請務必複製該篇文章篇名等用google scholar或資料庫查證該篇文章、作者是否確實存在與正確。*請參考AI查核與倫理使用頁面
即使AI可以提供真正存在的文獻，也未必是品質最佳或與查詢問題最相符的文獻，還是必須由您自行判斷這篇文章的重要性及使用方式。AI常常資料引用混亂(一篇資料重複引用在不同用途、資料內未提及仍被引用)，以自信的語氣過度解讀資料出處內容原本的意思，結論看似合理然而檢視資料出處就會發現關聯性不高。
可以請AI推薦自己研究問題適合使用的資料庫、期刊與檢索關鍵字，以AI提供的文章用文獻滾雪球的方式探索相關文章，並讓AI提供資料品質判斷的建議。不過有研究發現，雖然ChatGPT可以比人類更快產生搜尋策略，但會出現捏造、重複MeSH控制詞彙以及遺漏適當關鍵字、新增不必要概念、排除必要概念等情形，因此AI推薦的搜尋關鍵字與檢索式，同樣需要人工檢查與持續調整。
生成式AI出現前即有文獻回顧軟體ASReview、Rayyan，有興趣者也可以進一步了解此兩個工具的操作方式。

資料閱讀、摘要、書目管理

請勿下載學校訂購資料庫的文章上傳至其他平台(除非該篇文章註明為Open Access)，也不應使用爬蟲大量下載學校訂購資料庫的內容。
使用各種AI工具前請先檢視其對於隱私權與著作權的說明，避免不小心洩漏自己的隱私或有侵犯他人著作權的情況發生。
AI可以協助解釋看不懂的名詞，然而想要深入了解此名詞或概念，建議要再去看其他學術資源。同樣要注意AI的訓練資料範圍可能會影響其解釋專業名詞的能力，並非所有學科領域的專業知識都能從AI獲得正確解讀。
可以考慮在網路瀏覽器安裝AI翻譯插件來幫忙翻譯英文文獻，加速閱讀速度。現在許多人都會使用「沉浸式翻譯」，翻譯品質不一定好(特別是專有名詞，且未必會翻譯成臺式中文)，然而可以逐行對照翻譯，隨時檢視與核對翻譯是否有誤。
史料可以使用AI協助OCR。歷史文件可能同時包含OCR錯誤、舊字體、異體字、人名地名、不同語言、音譯，以及當時特有的制度與詞彙。如果直接要求AI翻成現代中文，AI很容易在看不清或不了解時，用「語意上最合理」的內容把空缺補起來。使用AI時可以請AI標出可能的錯字、漏字、異體字、人名、地名、音譯與需要回看原圖的位置；不確定就標示，不要自行補完。
當自己已有報告或論文大綱、清楚每個段落需要什麼資料來佐證時，可以用提問的方式讓AI告訴自己某個觀點是否某篇文獻可支持，或是用提問的方式讓AI提供該觀點的相關資料閱讀。不過要注意，AI推薦的資料品質不一，有可能會比自己瀏覽挑選出的資料品質差，導致花額外的時間閱讀不需要的資料。
多數AI工具僅能根據研究文獻的摘要而非全文來提供回答，即使是Gemini Notebook仍有漏掉文件內容細節的可能性。若僅依賴AI而不自己閱讀，非常可能錯過文章的細節。
雖然AI可以幫忙做摘要、給結論，但是更建議自己去閱讀原始段落，邊閱讀邊思考才能真正的吸收(產生「啊哈！原來是這樣啊」的好奇與樂趣)，進而產生好問題 (有好的問題才能追問AI獲得更好的回答)。有時候可能需要的就是文獻裡對於特定細節的描述(像是研究設計的環節)，直接瀏覽文章找到特定段落閱讀可能比直接問AI更快！
可以請AI協助將自己找到的資料進行分類與做結構化摘要/對照表，然而要注意，AI的分類有時候不是很貼切，可能會跟歷史文獻的分類方式不一致，或是偏離自己的研究問題。
可以請AI進行研究文獻的「摘要、改寫、引用」教學，也可以給AI引用格式規則讓AI協助產生正確引文格式，許多AI學術工具可以幫忙產生基本的引文格式，然而還是需要自己檢查。

研究方法引導、研究資料蒐集與分析

- 研究方法的具體設計環節，論文、期刊、老師與學長姐還是比較值得參考，因為研究方法常常是研究原創性的來源，且需要真實經驗、緊扣自己的研究問題，都是AI較難取代的。
- AI可以在研究方法卡關時提供建議(最好可以追問AI為什麼這樣建議、或與AI討論不同研究方法設計的優缺點)，可以請AI根據研究方法權威書籍或期刊的內容來建議自己的研究設計如何改進，或是列出自己的研究設計環節請AI檢查及提供建議。
- 若是在研究方法的環節使用AI，需要注意可重製性，AI每次生成的答案都不同、會導致未來的人難以用相同prompt複製相同結果。
- 現已有AI工具可以幫忙將訪談錄音做逐字稿，且也有一些使用AI分析文本、逐字稿、問卷或其他研究資料的工具或code，可以自行上網查詢相關經驗分享。使用時請注意資料可能會外洩的風險，且應讓受試者知道其受訪內容會被輸入AI分析，以及要注意AI本身的偏見可能造成資料分析上的錯誤。更進一步的實踐方式可參考「Doing Thematic Analysis in the Age of Generative AI: Practices, Ethics and Reflexivity」。
- 論文的資料分析階段，會與自己的研究問題、文獻回顧做對照。因此避免直接使用AI分析的資料結果而缺乏與自己論文前文內容的呼應。
- 若要請AI整理與分析資料，請先整理好資料格式，以及刪除其中敏感資料。
- 研究資料分析軟體通常會發展自己的AI功能 (像是Nvivo、Atlas.ti、MAXQDA都有各自的AI功能發展)，Julias.AI也有人推薦。Google生態系正在整合Gemini的AI功能，可以直接在Google文件與表單使用AI分析。ChatGPT與Claude也都能操作Excel分析，可以另外找相關資源學習。

撰寫、翻譯、編修、審查

AI可以協助潤稿、結構化段落、重新將自己模糊的表達或論證變得更清晰。GPT Prism是理工科論文編修的環境，可參考此文的介紹。
AI摘要有其侷限，多數AI工具有輸入字數的上限(在一定字數內的摘要能力較佳)，翻譯與摘要以小段進行的品質會比較好。即使是上傳文檔給Gemini Notebook，也都會有漏掉細節的狀況發生。
可以給AI寫作或翻譯的優質範本或評分標準，請他幫忙修改並說明修改理由。
請避免直接使用AI生成或翻譯的文字，中英文都可以看到一些AI的慣用語、語氣、結構，過度使用可能喪失自己的寫作風格。
不論是讓AI撰寫或翻譯，建議還是要由專家來協助檢核！作者最終要負起此篇文章的責任，不能將錯誤歸咎於AI。
審稿人不應將他人的稿件交由AI審查，不過作者可以在投稿前先請AI協助審查稿件內容與獲得建議。Stanford Agentic Reviewer就是一個可以上傳稿件做初步審查的工具 (較適合理工領域，需上傳英文文件)。不過請AI幫忙審查自己的稿件時，要注意資安問題，可以擷取段落上傳並隱匿重要資料。分段上傳獲得修改建議後，也應自行從頭到尾潤飾一次，確保前後文一致。
面對大量的學術文獻發表現況，未來可能會有更多以AI協助研究品質審查的機制或方法出現。已有研究想了解AI是否能用來進行研究品質評估，「Evaluating research quality with Large Language Models: An analysis of ChatGPT’s effectiveness with different settings and inputs」發現ChatGPT認定的好文章通常也是引用次數較高的文章，且讓ChatGPT只閱讀摘要的評估效果會比閱讀全文更好。也有研究想了解能否用AI來幫忙判斷人文社會學術書籍的品質，發現ChatGPT會根據書籍描述內容來評估，可能比起引用次數的評估方式更有參考價值，不過目前ChatGPT在學術書籍的評估上會有學科主題差異，更偏好社會學研究、且書名有提及「理論、分析」會有較高分數，教科書、實用導向的書籍評分較低。

【全自動讓AI完成研究？】

資訊領域已有實驗讓AI自行扮演研究者，完成研究流程的所有環節。

正在進行中的實驗 CNSM 2026 (還有其他類似實驗，此處只列出一個)：此研討會要求論文必須完全由AI生成、不允許人工編輯修正，人類只能以提示詞介入。這些論文也會交由AI審查新穎性、技術深度、合理性和清晰度。最終研究將不會發表，然而會由人類來分析這些錄取的AI生成論文及簡報、AI審稿理由。
Sakana AI的 AI Scientist：由AI自行反覆進行：「提出假設→設計與執行實驗→分析與視覺化→撰寫論文」。研究團隊在事先告知並與主辦方協調的條件下，將AI自行完成的論文提交至ICLR 2025的workshop進行雙盲人類同儕審查。三篇中只有一篇達到接受標準，最終依協議撤回，未正式出版。此案例顯示AI已可自行進行完整研究流程(如下圖所示)，然而尚未具備穩定的研究者能力。

初步實驗顯示，當研究任務具有明確目標、結構化資料、可由程式或外部工具執行，且結果能在較短時間內檢驗時，AI已可協助或串接研究構想、文獻搜尋、資料分析、程式實作、實驗執行、結果整理與研究報告撰寫等工作流程，有助於加速研究、擴大假說探索與輔助科學發現。不過，研究代理人可能出現虛構或錯誤引用、文獻回顧不足與新穎性誤判、程式或實驗執行失敗、方法與結果的錯誤詮釋，以及由不完整證據導出的誤導性結論；在多步驟、跨工具與真實研究環境的複雜任務中，也尚未達到可穩定依賴的程度。

現階段仍是AI與研究者共同合作，像是讓AI幫忙想研究點子或是讓AI擔任專業分工助手：

Google DeepMind Co-Scientist基於Gemini模型開發多Agent的協作系統，分為三個階段協助產生研究提案：「產生靈感 (生成初步假設的Agent、探索鄰近假說的Agent)、辯論 (虛擬同儕審查的Agent、將想法競賽排序的Agent)、發展想法 (持續精煉與反覆提升假說的Agent、綜合辯論洞見與產生最終研究提案的Agent)」。
Claude Science彙整研究人員會需要使用的多種資料庫與工具在同一平台中，方便研究者在單一平台執行多種研究任務。研究者和一位通才Agent互動，這個Agent則再去啟動其他具有不同專業的Agent，且會有審查Agent檢查與修正錯誤。

未來AI會持續進化，帶來更多科學研究創新。2026年7月美國白宮研發轉型報告「科學黃金時代」第五章便指出 (可參考Gemini Notbook的摘要簡報)，AI不僅節省研發時間，也將帶來科學研究從「人類假說驅動」到「資料自主預測」的劇烈轉型。不過，在AI時代，生成假說的成本極低，但驗證假說的成本極高，因此以下黃金規範的科學原則(Gold Standard Science)仍然重要：

可重複性 (Reproducibility)：實驗必須具備跨環境的獨立驗證能力。
透明度 (Transparency)：資料與演算法邏輯必須完全公開且易於讓機器讀取。
錯誤與不確定性溝通：必須明確定義結果的信賴區間。
跨學科協作：消除學科壁壘，進行交叉審查。
對假設的懷疑：系統性地質疑既有模型，防止偏誤固化。
可證偽性 (Falsifiability)：科學主張必須包含明確的證偽路徑。
無偏見同儕審查：排除學術圈的政治與意識形態干擾。
接受負面結果 (Acceptance of Negative Results)：失敗的實驗數據對AI模型校準同樣關鍵。
無利益衝突：確保研究過程不受外部資金干預而扭曲。

自主AI研究的可能問題 (以下論點出自Autonomous artificial intelligence, scientific research, and human values一文)

1. AI可能延續資料內容產生種族、族裔、性別、宗教、政治及其他偏見。
2. AI的方法論與背後的推理可能無法被人類審查者解讀。
3. AI可能會有欺瞞行為，像是對結果表現出高度信心、為了證明自己完成任務而隱藏工作限制。
4. 如果AI被要求互相審查，可能形成一個閉環或回音室，錯誤、偏見或錯誤假設反而被強化，而非批判性評估。
5. AI在敏感資料訓練時，若資料集未妥善整理，可能會無意中暴露身份。
6. 大多數人類科學研究源自個人、社會、政治或經濟價值，目前無法保證AI發起的研究是否能支持人類的價值觀與原則。
7. 當AI做出具有倫理或實務後果的決策時，目前缺乏明確制度界定誰應負責。人類研究者可能開始推卸與AI監督相關的責任，批判性評估與審查等核心技能也可能逐漸退化，導致科學與社會的不利後果。
8. 完全自主的人工智慧系統可能開始產生極為複雜且先進的成果、發現與創新，這些成果就像神諭者或先知，在超出人類理解範圍的情況下，人類要如何制、驗證或信任？

基於上述問題，未來的AI應盡可能透明且可解釋，讓研究者能理解他們所做的事及其原因，進而採取行動識別、管理或減輕潛在偏見。人類研究者必須仔細審查AI產生的科學問題與結果，確保這些問題值得追求，並避免發表結果被誤用。

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