民思政策研究所｜張達明

近日與一位正在牛津大學攻讀研究學位的朋友聊天。她說，同系同學們全都訂購了ChatGPT Pro，用來協助寫作業、準備與教授會面、整理圓桌導修的發言摘要、草擬文獻綜述，甚至起草論文。聽來，AI已成為高等學府學生日常研究的工具。

拒絕模板化文章套路

然而，筆者早已厭倦未經修改的AI文章：「在當今瞬息萬變的世界」、「值得注意的是」、「深入探討」、「扮演至關重要的角色」、「綜上所述」、「挑戰」，反覆出現；段落總是整齊對稱，動輒「不僅……更……」，最後以空泛展望收場。敏銳的讀者容易察覺這種模板氣息，但這些特徵本身並不能證明文章出自AI，看得多便覺得討厭。

我對AI文章的判斷很簡單：無論作者有否採用AI輔助生成研究文章，文章應易讀、有內容、有邏輯、有風格，也能達意；不得抄襲，借用觀點必須交代來源。最根本的要求，是論理連貫。作者至少要知道自己想說甚麼，並能解釋和捍衛所寫的每一句話。

支持AI，理由多的是。大型語言模型從海量資料學習，配合檢索工具，能迅速整理跨領域資訊。它並非囊括所有知識的搜尋引擎，卻能大幅加快資料處理與起草，提升研究效率，進而擴大社會的生產能力。計算機就在身旁，仍堅持事事打算盤，絕對是愚蠢的選擇。

反對者的憂慮也不能忽略。寫作本來就是思考訓練；學生以至成人若長期讓AI代筆，可能逐漸失去組織語言、辨析概念和建立論證的能力。對青少年而言，過早外判作業，更可能削弱詞彙記憶、語法掌握、閱讀耐性及自主判斷。背誦與反覆練習雖非學習的全部，卻能建立基本知識，使人有能力識別錯誤。教育仍須保留自主思考與練習的空間。

作者須承擔終極責任

但研究員面對的文獻與數據，早已超出個人逐項處理的能力。大數據分析和電腦統計軟件(如SPSS和R) 早已成為研究工具，很難看出它們同AI在本質上有何分別。既無分別，研究員在使用AI時，真正關鍵的是事實查核、三角驗證與交叉參照。AI可能進入幻覺模式，編造資料甚至事實，研究員必須回到原始資料，核對作者、數據、引文及語境。

實際使用AI時，我認為有五項原則。第一，親自編修，以自己的慣用詞句替換重複套語，刪去空話，補足推理；讓讀者更易理解，才是保留個人風格的目的。第二，對AI寫清楚提示(prompts)，列清問題、研究背景、論點、結構與證據要求，避免讓AI自行決定文章方向。第三，可讓不同AI模型相互批評產出，找出矛盾與漏洞；但模型可能共享資料和偏誤，答案一致並不等於三角驗證，仍須比對獨立文獻與實際數據。第四，研究員要持續閱讀其他學科及重要學者的著作。鳥瞰全局的能力，來自反覆思考與實踐，並非把整座圖書館塞進腦袋。第五，了解不同品牌AI在檢索、推理、語言和資料處理上的強弱，按任務選用，並對成果負責。

AI輔助寫作是否低人一等，取決於作品品質與作者判斷。工具可以加快表達，思想與責任仍須由人承擔。在無可能返回打算盤的時代的今天，請不要質疑新的發明。

作者張達明是民思政策研究所首席研究員。

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