隨著人工智慧 (AI) 技術的飛速發展，碩博士生在學術研究過程中如何善用 AI，已經成為提升效率與競爭力的重要課題。美國學者 Ethan Mollick 在他2024年出版的書《Co-Intelligence: Living and Working with AI》中，強調了 AI 作為「通用科技 (General Purpose Technology)」的潛力和挑戰。這段論述讓我深感共鳴，尤其是對於碩博士生在研究工作中應該如何看待與運用 AI，有許多值得分享的經驗。
▌AI 是輔助工具，不是萬靈丹
Ethan Mollick 提到，AI 的表現可能令人驚喜，也可能令人失望，甚至有時會讓人感到不安。這點在我的使用經驗中體現得淋漓盡致。以我的學術研究工作為例，ChatGPT 可以幫助我快速整理文獻、編寫摘要、翻譯外文資料，這對於碩博士生來說無疑是一大助力，尤其是在需要短時間內完成大量文獻閱讀或是寫作的情境中。
然而，AI 並非萬能，尤其在創意性或高層次的分析工作上，AI 的表現就顯得比較薄弱。碩博士生們必須了解 AI 的使用範疇，把它視為一個加速器，而非代替我們思考的工具。
▌熟悉 AI，發現它的能與不能
自 2022 年底 ChatGPT 問世後，我就開始嘗試使用它輔助我的研究工作。剛開始，ChatGPT 的確讓我耳目一新。它能在短時間內幫助我將想法快速形成初稿，這對於在學術生涯中需要撰寫大量報告、論文的碩博士生來說，是個不可多得的幫手。尤其是當你需要在有限的時間內提交研究計畫或論文提案時，AI 可以極大地縮短「從構想到完成草稿」的時間。
不過，隨著我使用次數的增加，我逐漸發現 AI 的局限性。例如，當我需要它生成有創見性的內容，或是分析複雜的研究問題時，AI 往往難以滿足我的需求。這讓我意識到，AI 更適合做「改寫」或是「摘要整理」的工作，而非替我們思考或產出新穎的見解。
▌提問質量決定 AI 的回應質量
碩博士生在使用 AI 的過程中，需要特別注意一點：AI 的回答品質取決於你能夠提出多麼精準的問題。這就像是在研究工作中，如果我們的研究問題不夠清楚或具體，結果自然也會受到影響。要從 AI 那裡獲得有用的資訊，我們必須學會如何提問，這包括問題的結構性、明確性，甚至是背景知識的準備。
另一方面，即便 AI 給出了不錯的解答，碩博士生是否能夠理解並應用這些資訊，仍然取決於我們自己的學術素養和判斷力。換句話說，AI 可以加速你的思考，但無法取代你對研究問題的深入理解。
▌人與 AI 共存：不斷提升自我
經過多次使用 AI 後，我深刻體會到，碩博士生與 AI 之間的關係本質上是一個「共存與進化」的過程。使用 AI 不是為了逃避自己該做的思考，而是要通過它提升我們的效率，幫助我們專注在更具挑戰性和創造性的工作上。如果我們僅僅依賴 AI，卻不願意自主思考和解決問題，那麼最終我們可能會成為第一批被這類「廉價的平均智慧」替代的人。
不過，這樣的變革對碩博士生來說也並非壞事。AI 的出現，迫使我們更清楚自己在哪些領域具備競爭力，哪些部分需要加強。透過不斷學習如何有效使用 AI，我們可以更快地適應未來的職場環境，甚至在學術圈內占得先機。
因此，面對 AI 的時代，我們不僅要學會如何運用它來提升工作效率，更應該不斷反思和提升自己。畢竟，適者生存，那些能夠靈活應用 AI 並不斷自我進化的碩博士生，將在未來的競爭中脫穎而出。
