Vista電子報 No.70：運用STORM進行學術研究
和我一起使用學術研究的新利器！
在資訊爆炸的時代，從事學術研究的學者或博、碩士生往往面臨著大量資料需要處理的挑戰，從文獻回顧到數據分析，繁重的任務往往導致研究進度嚴重延宕。然而，隨著人工智慧技術的不斷發展，研究者有了更多高效工具，能夠從龐大的資料中快速提取關鍵資訊，並幫助進行內容的組織與撰寫。舉例來說，由美國史丹佛大學開發的STORM（Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking）正是這樣一款可以提升研究效率的創新工具。透過與Google推出的智慧筆記工具NotebookLM搭配使用，STORM的潛力將被進一步放大，為學術研究提供更強大的支持。
We propose STORM, a writing system focusing on the pre-writing stage to generate long, grounded, Wikipedia-like article for a given topic from scratch.
在本期電子報中，我將為大家深入解析STORM的功能特性，探索如何具有創意地應用它來解決一些學術問題，並進一步探討它與NotebookLM協同作用的實際場景與創新用法。
什麼是STORM？為何它足以革新學術研究的方式
簡單來說，STORM是美國史丹佛大學所推出的一款結合AI檢索技術與結構化內容生成的學術工具，專為需要快速掌握某一研究領域全貌的學者或博、碩士研究生所設計。它能在短時間內完成兩大核心任務：
1. 資料搜集與結構化大綱生成
當研究者輸入一個20字以內的研究主題（目前僅支援英文），STORM會運用網路搜尋技術，迅速搜集相關資訊，並生成一個結構化大綱。例如，如果你輸入「AI在教育中的應用」（記得寫英文唷！），STORM可能產生如下的大綱：
• AI在教育的發展歷史
• AI技術提升學習效果的案例分析
• AI技術對教師角色的影響
• 未來教育趨勢與挑戰
列出這樣的大綱，有什麼好處呢？可以幫助研究者在短時間內抓住核心方向，進一步把研究重心聚焦在具體的問題上。
2. 初步文章撰寫與引用管理
基於生成的大綱，STORM還可以撰寫研究草稿，並自動插入引用來源。例如，針對上述大綱，STORM會從學術文獻或網路資源中提取相關內容，生成500字至1500字不等的章節草稿，並附上參考文獻，為後續撰寫提供基礎。
值得注意的是，STORM目前主要適用於探索性研究的早期階段，它能幫助你快速了解某一領域的關鍵脈絡，但仍需研究者進一步分析與修正，確保內容的深度與準確性。我們不能指望STORM兀自寫出一篇擲地有聲的論文，但它的確能夠指引學者或博、碩士生找到一些可行的研究方向。
如何善用STORM進行學術研究：基礎與進階應用場景
STORM不僅是提升研究效率的學習利器，在我看來，它更是一個足以激發創意的新工具。在此，我將為大家探討從基礎使用到創意應用的各種可能性，幫助學者或博、碩士生在不同研究階段更有效率地推進學術工作。
基礎應用：文獻回顧與研究現狀掌握
文獻回顧是學術研究的重要組成部分，但耗時耗力的資料搜集工作常常讓人感到吃力，甚至力不從心。透過STORM的協助，可以快速生成相關領域的文獻回顧，幫助研究者節省大量時間。例如：
案例：氣候變遷對全球農業的影響
當你輸入此主題後，STORM會生成一個涵蓋多個方面的大綱，例如：
• 氣候變遷對作物生產的直接影響
• 政策應對與國際合作的案例
• 未來氣候變遷模型的應用
基於這些大綱，STORM會進一步撰寫概述性的文獻回顧，幫助你快速了解研究現狀。
創意應用：要求STORM生成圖表或摘要，呈現某一時段的研究趨勢，例如「2015年至2023年間AI技術在農業中的應用研究數量變化」。
進階應用：跨學科研究的整合與洞察
當你的研究涉及多個學科時，STORM的能力尤為突出。例如，若你研究「人工智慧在心理健康中的應用」，該主題涵蓋心理學、醫學與資訊技術。如果按照傳統的方法，你可能需要分別調查每個領域的文獻，但是如今透過STORM的協助，你彷彿同時延請了多位學者、專家，可以快速生成綜合性的大綱與初稿。
進一步的創意應用，俯拾即是：好比讓STORM模擬學術會議中的多學科對話，生成不同專家的觀點。例如，它可以模擬一位心理學家與AI工程師的對話，討論AI技術在抑鬱症診斷中的優勢與潛在風險，進而激發你的研究靈感。
高級應用：教學設計與教材開發
STORM對於教授與講師而言，也是極具潛力的工具。例如，假設你需要設計一門關於「數據倫理」的課程，只需輸入主題，STORM就能生成包含「歷史背景」、「實際案例」和「未來挑戰」的教學大綱。
創意應用：利用STORM生成的教學素材，導入NotebookLM進行個性化修改，例如補充本地化案例或添加與學生互動的環節等。
博、碩士論文的撰寫全流程支持
博、碩士論文是每位研究生的終極挑戰，而STORM可以幫助你從初期構想到最終完善。舉例來說，假若你的論文主題是「新媒體技術如何重塑新聞業的勞動市場」，STORM可以快速生成諸如以下的框架：
1. 背景與研究動機
2. 新媒體技術的發展現狀
3. 傳統新聞業的挑戰
4. 勞動市場數據分析
5. 結論與政策建議
你還可以根據STORM所提供的大綱，來模擬口試委員們在答辯環節所提出的可能問題，幫助你提前準備應對策略。
如何結合NotebookLM進一步提升效率與創造力
NotebookLM是Google推出的AI筆記工具，能夠透過分析使用者的筆記內容，提供上下文建議與智能總結。當STORM與NotebookLM結合使用時，能顯著提升學術研究的深度與效率。
1. 整合大綱與筆記：打造專屬知識庫
STORM生成的大綱可以作為知識框架，導入NotebookLM後，與你個人的筆記內容進行整合。例如，STORM可能生成一份通用的文獻回顧框架，而NotebookLM則能根據你的研究資料補充個性化內容，構建專屬於你的知識庫。
2. 智能註解與內容分析
NotebookLM能根據STORM生成的初稿進行智慧註解，並提供深入分析。例如，針對一篇AI技術在教育中的文章，NotebookLM可以自動標註出關鍵數據點，並生成相關問題清單，幫助你更清晰地梳理文章的邏輯。
3. 強化跨學科協作
如果你的研究涉及多位合作者，NotebookLM可以整合所有人的筆記，並讓STORM根據這些資料生成新的內容。例如，在一個跨學科的研究項目中，NotebookLM能將法學家的資料與AI工程師的數據結合，讓STORM撰寫出兼具技術與法律視角的文章。
4. 答辯預案與演練模擬
博、碩士的論文答辯，誠然是求學階段的一大挑戰。你可以利用STORM生成答辯的內容框架，並導入NotebookLM進行動態調整。例如，NotebookLM可以模擬評審委員的提問，並根據你的筆記與STORM生成的內容，提供可能的回應建議。
限制與挑戰：如何平衡工具與學術判斷
儘管STORM與NotebookLM的結合能帶來極大的便利，但我要提醒大家：AI工具始終無法取代學者的批判性思考。首先，STORM目前僅支援英文輸入，資料來源以網路為主，可能存在不準確性。其次，NotebookLM的註解功能依賴於已有資料的完整性，無法完全代替人工分析。因此，研究者應將這些工具視為輔助，而非完全依賴，特別是在高精度研究中。
結語：AI工具為學術研究開啟新可能
從STORM的結構化生成能力到NotebookLM的智慧筆記功能，這些AI工具不僅提升了研究效率，更為學術創新提供了新的可能性。無論是快速整理文獻、設計跨學科研究框架，還是撰寫博士論文，它們都能幫助研究者在繁忙的學術工作中找到突破口。然而，真正的學術成就始終需要研究者的創造力與專業知識的支撐。透過合理運用這些工具，我們能在學術研究的道路上走得更快、更遠，也更深刻。
希望本期電子報能夠為你帶來一些寫作的靈感，激發你在學術研究中的更多可能性！如果還有其他的問題，歡迎與我一起研究、討論唷！
