Vista電子報 No.80：如何運用 AI 工具輔助文獻回顧
AI 是輔助工具，而非你我的替代品
前言：我與 AI 的相遇
兩年前，我重返校園讀博士班。那時，生成式 AI 才剛剛起步，很難想像如今百花齊放的局面。我還記得那時為了幾篇文獻，花了整整半個月時間查閱、整理和分析相關文獻。日復一日地坐在書房角落，被各種期刊論文和書籍所環繞，那些深夜獨自埋頭苦讀的時光至今仍歷歷在目。不怕大家笑，我最害怕的就是發生地震，深怕自己一不小心就會被書堆給壓垮。
如今，同樣的工作我可能只需要兩到三天就能完成，而且可能更高效。這種效率的提升，除了因為我愈來愈熟練搜尋文獻，很大程度上也要歸功於 AI 工具的輔助。它們幫助我更快地篩選文獻、組織思路，甚至提供了一些我可能忽略的研究視角。
然而，AI 並非萬能的。在這段學術旅程中，我也看過有人因為過度依賴 AI 而導致的挫折和教訓。他可能因為過於信任 AI 提供的文獻總結，結果在學術報告中被教授指出誤解了一些關鍵概念。這兩年來，透過不斷地嘗試和反思，我逐漸摸索出了一套適合學術工作者的 AI 使用策略。如果你平時有關注我的臉書，相信會看到我時常分享使用 AI 工具的經驗和心得，希望能為你提供一些幫助或指引。
AI 是輔助工具，而非替代品
我始終堅信，AI 工具只能扮演輔助角色。在我看來，AI 的核心價值在於提高效率、擴展思維和優化表達。它能幫助我們更快地處理大量資訊，這在當今資訊爆炸的時代尤為重要。記得我曾經為了撰寫某篇論文，需要閱讀超過兩百篇相關文獻，天曉得僅僅是閱讀和整理摘要筆記，就花了我將近半個月的時間。而現在，可以先利用 AI 工具快速篩選和摘要這些文獻，讓我能夠把更多時間花在深入思考和創新性的工作上。
除此之外，AI 工具因為沒有包袱，所以能夠提供不同的視角和想法，幫助我們打破思維慣性。有時當我遇到研究瓶頸時，我會向它描述自己的研究問題，並讓其提供可能的思路或解決方案。雖然這些建議並不見得每次都適用，但的確可以激發創意，讓我從不同的角度來思考問題。此外，AI 工具在優化語言表達和文章結構方面，也發揮了重要作用。英語並非我的母語，所以我在撰寫英文論文時經常遇到表達不夠地道的問題。AI 工具可以針對用字遣詞進行優化，使整篇論文讀起來更加流暢。
但我很清楚，AI 工具絕對不能替代研究者在原創思想產生、批判性思維和研究倫理把控等方面的工作。這幾年讀了不少優秀的論文，讓我理解：真正有價值的學術貢獻，往往都來自研究者的獨特視角和深入思考。AI 工具可以幫助研究生或職場人士更高效地完成工作，但不能替代本人的思考和理解。
了解 AI 的能力邊界
在使用 AI 工具之前，我認為了解它的能力和局限性是非常重要的。基於我自己的使用經驗，生成式 AI 工具的確在資訊整理與摘要、文獻回顧時，可以提供很多幫助。例如，當我需要快速理解某個研究領域的現況時，AI 工具能迅速提供一個合理的框架和主要研究方向的摘要，這無疑為我的後續研究提供了很好的起點。
然而，AI 工具在提供最新或專業領域的精確資訊、深度批判性分析、創造真正原創的研究假設、處理複雜的數學推導或專業計算以及確保引用的準確性等方面表現較弱。記得有一次，我正在研究一個相對新興的領域，AI 工具提供的資訊有些過時，導致一開始在研究方向上產生一些誤解。所幸，我在與教授討論時及時發現這個問題。這個經驗告訴我，對於某些比較新穎的知識領域，我們仍然需要依靠專業資料庫、最新的學術論文和領域專家的指導。
此外，AI 工具生成的內容可能看似合理，但實際上存在邏輯謬誤或缺乏足夠的證據支持。作為學術研究者，我們需要保持批判性思維，不能盲目接受 AI 提供的所有資訊。於是，我養成了一個習慣：對 AI 生成的每一個關鍵觀點，我都會問自己「這個觀點有足夠的證據支持嗎？」、「這個推理過程是否合理？」，然後去查找相關文獻進行驗證。了解這些界限後，我調整自己使用 AI 的方式，將它主要用於我研究過程的特定環節，而非全程依賴。
從問題形成到論文發表
作為一名博士生，我深刻體會到 AI 工具在現代學術研究循環中的重要性。多年來，我見證了 AI 技術如何從輔助性工具逐漸發展成為研究過程中不可或缺的合作夥伴。在這期電子報中，我將分享自己在學術研究各階段運用 AI 工具的心得與策略，希望能提供給大家一些實用的參考框架。
就我看來，學術研究本質上是一個循環過程：從提出問題、文獻分析、設計方法、搜集分析數據，到撰寫論文並接受回饋，每個環節相互關聯，螺旋上升。隨著 AI 技術的進步，我們有機會在每個環節中引入AI輔助，以提升效率和品質。然而，重要的是：AI 只是輔助工具，研究的核心價值與洞見仍需依靠研究者的專業判斷和創意思維。
問題意識的培養與 AI 輔助
研究始於問題，而好問題的提出往往源於對領域現狀的深刻理解和敏銳感知。在這個階段，我通常會透過以下方式運用 AI 工具：
首先，我會使用 AI 工具幫助我梳理領域內的研究熱點和趨勢。例如，我會請 AI 助手分析最近三年某領域的高被引論文，找到其中反覆出現的關鍵詞、方法和尚未解決的問題。這些分析可以快速為我提供領域的概覽，幫助我定位潛在的研究空白。
其次，AI 工具能協助我進行腦力激盪。當我對某個主題產生了初步研究興趣，我就會與 AI 工具進行對話式探索，要求它提出相關問題、假設可能的變量關係，甚至挑戰我自己原有的假設。這種帶有設計思考精神的互動方式，可以激發自己思考問題的多個維度，進而精煉研究問題。
研究問題的明確化與可行性評估
當初步確定研究方向後，我會利用 AI 工具來評估問題的價值與可行性：
首先，我會檢索相似問題的研究歷史，了解這個問題的演變軌跡和當前的研究趨勢。AI 工具可以快速總結數十篇相關文獻的核心發現，幫助我確認這些問題是否具有創新性？
其次，我會讓 AI 工具協助評估研究問題的可行性。包括資料可得性分析（是否有公開數據集？）、方法論評估（現有方法是否能解答這一問題？）以及潛在挑戰預測。這種評估能幫助我在投入大量時間前調整研究問題的範圍和角度。
某位教授曾提點我，一個良好的研究問題不僅要有創新性和可行性，還需具備理論或實踐價值。所以，在這個環節，我會請 AI 工具協助：
分析問題與現有理論框架的關聯，探討研究結果可能對理論建構帶來的貢獻；評估問題對實踐領域可能產生的影響，包括政策制定、技術發展或社會進步；預測研究成果的潛在受眾和影響範圍，這有助於我更精確地定位研究問題。
透過 AI 工具的輔助，讓我得以在研究初期就從多維度來評估問題價值，避免投入大量時間後才發現問題缺乏意義或難以推進。然而，我始終保持警惕：AI 工具再厲害，它提供的只是參考框架，最終的問題選擇和價值判斷，仍需基於自己對領域的深入理解和研究熱情。
文獻檢索與主題分類
文獻回顧，可說是建立研究基礎的關鍵環節。在這個階段，我充分利用 AI 工具提升效率與準確度：
首先，我會使用 AI 工具輔助文獻檢索策略設計。透過與它討論我的研究問題，能夠幫我生成一系列相關的關鍵詞組合和規劃合理的檢索策略。這些建議能幫助我拓展檢索視野，避免只局限於自己熟悉的術語範圍。
其次，AI 工具能協助我進行初步文獻篩選。當我透過 Publish or Perish 獲得上百篇相關文獻時，我會讓它幫助我基於摘要內容進行初步分類和篩選，找到最相關的文獻進行深入閱讀。這樣做可以大幅節省我的時間，讓自己專注於真正核心的文獻組合。
文獻內容整合與知識圖譜建構
找到所需的文獻後，接下來還需要花時間來理解和整合各種觀點。話說回來，這對研究者來說，自然是極具挑戰性的工作。而 AI 工具在此一環節，同樣可以提供助力：
以我來說，我會使用 AI 工具來協助建構領域知識的圖譜。好比透過 NotebookLM 的協助，讓它分析數十篇核心文獻，迅速掌握其中的關鍵概念、理論框架和方法論流派，並以視覺化的方式來檢視它們之間的脈絡。這種知識圖譜的展現，能幫助我把握領域的整體結構和知識演進脈絡。
不只是這樣，AI 工具還可以協助我去找到文獻中可能存在的研究空白和理論衝突。透過比較不同文獻的方法論假設和研究發現，AI 工具能幫助我發現領域中尚未解決的爭議或方法論限制。當然，這個部分還需要憑藉很多的研究經驗與專業知識的積累，光靠 AI 工具的輔助是無法辦到的。
文獻評析與理論框架構建
文獻回顧的重點不僅是內容整理，更是批判性評析的過程。在這個環節，可以讓 AI 工具協助建立評析框架，包括方法論優缺點分析、研究設計比較和結果可信度評估等。這種系統化的評析框架，可以協助我們從多個維度檢視現有研究的強項與局限。
同時，AI 工具還能夠協助建構整合性的理論框架。基於對多篇文獻的分析，AI 工具可以幫助我們掌握潛在的理論整合點，提出可能的概念模型草案，也為未來的理論創新奠定基礎。
從文獻回顧到研究定位的橋樑
老實說，剛開始讀研究所的時候，我不大清楚文獻回顧的價值與寓意。如今，我知道一個高品質的文獻回顧有多麼重要了！這不僅是對現有研究的總結，更可以為自己的研究提供明確的定位。在這個環節，我很樂意花時間去探索各種可能；當然，我也會利用 AI 工具：
幫我定位自己的研究在現有知識體系中的位置，清晰釐清這項研究將填補哪些知識空白或解決哪些理論爭議。同時，也可基於文獻分析形成研究假設。之後，再逐步確定研究的理論基礎和概念框架。當然，這個部分也會直接影響後續的研究設計和方法選擇。
整體而言，在文獻回顧的階段，我認為 AI 工具的確可以幫上一些忙，這一點值得肯定。但是，我始終提醒自己：
AI 工具提供的是初步框架和分析建議，但無法全面取代人們的努力。
換言之，批判性閱讀和創造性思考，仍然是研究者不可替代的核心能力。所以，我會將 AI 工具視為小幫手，而非系統思考的替代品。
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