AI 工具能幫忙生成內容，但真正能讓論文寫作進步的，不是「讓 AI 幫你寫」，而是學會如何「正確使用 AI」。
Michael Gervais 與 Kevin Lake 在《自我升級第一原理》中的 3 個提醒，剛好能對應這個問題。
▋提醒 1：別把 AI 當成「外部控制」，回到自己能掌握的東西“Focusing on externals—things that are beyond our control—is all too common and doesn’t magically go away with success.”
很多碩博士生會想：「用 AI 生成完整的初稿，問題就解決了吧？」
但論文的價值，不在於生成文字，而在於你的研究邏輯與核心觀點。
正確做法：
1. 先自己擬出研究問題、假設、核心架構，再用 AI 補充背景資料。
2. 把 AI 的輸出當成「原料」，而不是最終文本。
3. 把時間花在「判斷內容對研究是否有價值」，這才是你能掌握的關鍵。
AI 可以節省時間，但不能取代你的「學術思考」。
▋提醒 2：先釐清「可控」與「不可控」，再決定如何使用 AI
“Mastery in any area of life—the arts, business, parenting, sports—requires being able to differentiate what is and is not within our control.”
AI 的強項是「搜尋、整理、初步生成」，但 AI 無法決定的是：
• 你的研究要回答什麼問題
• 你的論文如何定位在學術脈絡中
因此使用 AI 前，可以先畫兩個清單：
• 我能控制的：研究問題設定、核心架構、資料詮釋
• 我無法控制的：AI 生成的內容是否完全正確、是否理解學術細節
這樣能避免「把所有東西都丟給 AI」，而是專注在自己真正該掌握的部分。
▋提醒 3：別讓 AI 餵養你的偏見，學會讓它「挑戰」你的假設
“We often find evidence that supports a belief we already have rather than looking for evidence that challenges that belief.”
寫論文時，我們常下意識找資料來「支持」自己的假設。
如果用 AI 也是這樣，最後只是讓偏見被包裝得更漂亮。
更進階的用法：
1. 輸入你的研究假設，請 AI 生成「反對的可能觀點」。
2. 用 AI 幫忙找出「挑戰你模型」的資料或案例。
3. 在初稿中，刻意寫出「反駁自己假設」的段落，讓論文更有說服力。
AI 不是讓你證明自己永遠是對的，而是讓你更快看見盲點。
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寫論文初稿時，AI 可以是強大的助手，但前提是：
你要掌握問題核心、清楚可控範圍，並讓 AI 成為挑戰思考的工具。
這樣，AI 不只是幫你省時間，而是真正讓你的論文升級。
