▲ AI 會出錯不可怕，可怕的是你不知道它在哪裡出錯
叫 AI 幫你找文獻，結果它給你一篇怎麼查都查不到的論文。請它潤稿，回來的版本把你小心翼翼寫下的「可能有關」改成了「顯示」。
這兩件事，我在研究生和大學老師身上聽過太多次。大家問我的問題，也從「AI 能不能幫我寫論文」慢慢變成「我要怎麼問，它才不會亂編」。
我發現，光憑感覺回答這個問題不夠。所以過去這段時間，我把自己在研究工作裡常用的 30 條提示詞拿出來，用真實論文一條一條測，測到第四輪、累積 120 次才停下來。這篇文章想分享的，是這 120 次實測裡 AI 最常犯的四種錯，以及你今天就能用上的對策。
我是怎麼測的
測試素材是 7 篇已發表的中英文期刊論文，涵蓋量化準實驗、質性多重個案、理論論述與個案研究。
光拿正常的論文去跑，看不出 AI 會不會被騙，所以我在部分素材裡故意埋了錯：給一份資訊不全的摘要、在參考文獻清單裡改錯作者姓名與年份、在稿件裡插入沒有引用的主張和前後矛盾的數字。最狠的一招，是在請 AI 起草審稿回覆信時告訴它「我其實沒有修改」，看它會不會在回覆信裡替我編出修改內容。
每一輪的輸出，都交給沒參與撰寫提示詞的評審，對照論文原文逐句檢查三件事：有沒有捏造、有沒有過度武斷、有沒有越過提示詞的限制。
結果第一輪 30 條裡，有 12 條出了問題。
▲ 先在素材裡埋錯，再交給獨立評審逐句對照原文，修正後重測，四輪累計 120 次
實測抓到的四種錯
▲ 四種錯各有實測例子與對策，其中憑空宣稱研究現況最常見，也最危險
一、憑空宣稱研究現況
這是最常見、也最危險的一種。你請 AI 幫忙發想研究題目，它很喜歡順手補一句「這個題目目前研究較少」或「尚無相關研究」。聽起來很鼓舞人心，但它其實沒有去任何資料庫查過。
更麻煩的是，即使你在提示詞裡明講不要做這類宣稱，AI 寫研究缺口段落時，還是曾自己多加一句「仍未被檢驗」，而且沒有標註。
對策是在提示詞裡把規則寫死：凡是描述研究現況的句子，只要出現「較少、尚未、仍未、缺乏、沒有研究」這類說法，一律標上【需以搜尋結果佐證】。然後你自己再掃一次，因為它還是會漏標。
研究缺口是口試委員和審稿人最常挑戰的地方，這幾個字背後，要有你自己的搜尋紀錄撐著。
二、過度武斷
這一種錯最隱形，因為改完的句子通常讀起來更順、更有自信。實測中反覆出現的改法包括：
| 原文 | AI 改成 |
|---|---|
| 探討 | 證實 |
| 可能有關 | 顯示 |
| 部分支持 | 支持 |
| 多數 | 全部 |
| 相當少 | 缺乏 |
| 多來自 | 僅來自 |
| 少數從業人員的意見 | 少數從業人員 |
最後一列特別值得留意。AI 為了湊字數把句子縮短，「意見」兩個字不見了，原本是一群人的看法，變成在講這群人本身。每一處都只差一兩個字，但累積起來，你的結論就會說得比資料能支持的更多。
▲ 每個詞只被推強一格，五處加起來，結論就說過頭了
在學術寫作裡，這不只是文字風格的問題。口試委員看到「本研究證實」，會直接追問你的研究設計憑什麼能證實。
三、把你沒說的細節當成已知
請 AI 整理閱讀筆記或檢查研究設計時，它會自動補上你沒提供的細節，而且寫得像是原文就這麼說。
實測中有一次，AI 在筆記裡把原文沒寫明的分析設定（以前測為共變項）寫成作者的做法；另一次，把「第一學期不顯著、第二學期才顯著」簡化成「兩學期都穩定顯著」。
這兩個錯如果被抄進文獻回顧，你等於替別人的論文寫了一個他沒有的結論。
對策是要求 AI 對每一個推測都標【推測】或【原文未提及】，並且強調：從名稱、常理或慣例推出的細節，即使它很有把握也要標。統計數字與顯著性，則一律回原文表格逐一核對。
四、自報的數字不可信
這一條測到最後也修不好。
我要求 AI 寫一篇 300 字以內的摘要，3 次實測都寫到 500 字以上，其中一次還很有自信地宣稱「已控制在 300 字內」。另一條要求 180 到 220 字的提示詞，3 次裡也有 2 次落在範圍外。
既然修不好，我後來的做法是乾脆在提示詞裡寫「不要回報字數，字數由我自己核對」。與其讓它給你一個錯的數字，不如不要給。
三條馬上能用的提問原則
整理完這四種錯，我把對策濃縮成三條原則。讀完這三條再開始用 AI，可以少踩一半的雷。
給材料，不要給空題目
「幫我找關於數位落差的文獻」這種問法，最容易讓 AI 憑空捏造出不存在的論文。請把你手上的摘要、筆記或草稿貼進去，叫它只根據你貼上的內容回答，品質會好很多。
想多練習怎麼把一個模糊的問題問清楚，可以參考我之前寫的〈用研究提問鷹架，把模糊念頭問成能寫的研究問題〉。
要它標出不確定的地方
在提示詞裡要求 AI 在沒把握或缺資料的地方，標上【待查】【原文未提及】【待填】這類記號。看到這些記號時請不要嫌麻煩，那正是 AI 在幫你省下被教授或口試委員抓包的時間。
不過要記得，沒有記號的地方，也不代表就一定正確。
最後負責的是你
AI 是副駕駛，不是代筆。寫進論文的每一個引用、每一個數字和每一句主張，都要經過你自己確認；有用到 AI 的地方，也要照學校或學術期刊的規定揭露。
送你兩條提示詞
下面這兩條出自《AI 學術研究 Prompt 手冊》，是 30 條裡我認為最多人用得上的，可以直接複製。【】括起來的地方換成你自己的內容。
產出資料庫搜尋用的關鍵字組合
適合剛開始找文獻、只想得到一兩個關鍵字的時候。
我的研究問題是：【貼上研究問題】
請幫我整理搜尋文獻用的關鍵字：
1. 列出 3 到 4 個核心概念
2. 每個概念提供中文與英文的同義詞、近義詞、相關術語
3. 用 AND、OR 組合成 3 組可以直接貼進學術資料庫的搜尋字串，一組寬、一組中、一組窄
不要推薦任何具體論文。這條刻意只要 AI 給關鍵字、不要它給論文，因為推薦論文正是 AI 最容易捏造的地方。拿這些搜尋字串去學校資料庫、Google Scholar 或 Web of Science 實際搜尋，論文要從那裡來。
實測也發現一個小問題：AI 產出的英文檢索字串沒有套上各資料庫的欄位語法，中文字串的布林運算在國內資料庫的支援程度也不一，使用前請依各資料庫的說明調整。
學術語氣的潤稿
適合內容沒問題、但句子太口語或太冗長的時候。
以下是我論文中的一段：
【貼上段落】
請幫我潤稿，規則：
1. 只調整用字與句型，不改變任何論點與主張的強度
2. 不新增也不刪除任何引用
3. 刪除冗詞與重複的說法
4. 使用【臺灣學術中文／學術英文】的慣用寫法
輸出時分成兩欄：左欄是原句，右欄是修改後的句子，只列出有修改的句子。這條的關鍵在最後一句。要求 AI 用兩欄對照、只列出改過的句子，你才有辦法一眼看出它動了哪裡，而不是拿到一整段讀起來很順、卻不知道被改了什麼的新版本。
五分鐘的潤稿自我檢查
拿到上面那條提示詞的兩欄輸出後，花五分鐘做這件事：
- 把右欄每一句的動詞圈出來，對照左欄。「探討、分析、指出」有沒有變成「證實、證明、顯示」？
- 找出所有程度詞。「可能、傾向、部分、多數、少數、有些」有沒有被刪掉，或換成更強的說法？
- 數一下引用。左右兩欄的（作者，年份）數量一樣嗎？有沒有哪一篇被換掉？
- 看有沒有新冒出來的事實。右欄如果出現左欄沒有的數字、理論名稱或研究結論，一律刪掉。
▲ 動詞、程度詞、引用、新事實，四關都過，這一句才能用
這四步做完，你會很驚訝 AI 在一段話裡動了多少手腳。也會比較放心，因為你知道它在哪裡出錯了。
剩下的 28 條，我整理成一本手冊
這篇文章談的四種錯和兩條提示詞，來自我這次整理的《AI 學術研究 Prompt 手冊》。
手冊依研究流程分成六章，共 30 條提示詞：題目與研究問題、文獻搜尋與閱讀、文獻回顧寫作、研究設計與方法、修訂潤稿與投稿，以及審稿回覆、口試與研究倫理。從把模糊的興趣收斂成研究問題，到起草審稿回覆信、模擬口試委員提問、寫出 AI 使用揭露聲明，研究流程裡最常用到 AI 的 30 個環節，每個都有一條可以直接複製的提示詞。
▲ 本文公開的 2 條之外，還有 28 條提示詞與 19 則已知限制收在手冊裡
每一條都有三個部分：什麼時候用、提示詞本身，以及查核提醒。查核提醒寫的是 AI 在這個環節實際出過什麼錯、你要怎麼核對，全部來自實測，不是想像出來的。
我也把沒修好的地方寫了出來。實測到最後，還是有 AI 改不掉的毛病，例如同一份問卷跑 3 次，抓出的問題題目每次都不完全一樣。這些我整理成書末的已知限制，共 19 則，每一則都寫明對應哪一條、AI 可能怎麼出錯、你該怎麼核對。
另外要老實說兩件事。第一，所有實測都在 Claude 上完成，提示詞貼到 ChatGPT 或 Gemini 一樣能用，但輸出品質可能略有不同。第二，修過的條目每一版都連續跑 3 次，其餘條目只跑 1 次。這些細節，手冊附錄都有逐條交代。
適合誰
- 正在寫論文、想用 AI 但怕出錯的研究生
- 要指導學生使用 AI、想給學生一份安全用法的大學教師
- 需要寫研究報告或計畫書的研究人員
不適合誰
想讓 AI 直接代寫論文的人，這本手冊幫不上忙。每一條提示詞，都是為了讓 AI 當副駕駛而設計的，有好幾條甚至刻意不讓它改寫，只讓它指出問題，因為一旦讓它直接動手，你的論證很容易被換成它的論證。
手冊是 PDF 電子書，付款後立即取得下載連結，一年內有更新會免費寄給你新版。原價 699 元，現在創始價 499 元，限前 50 位購買者。
寫在最後
AI 會出錯這件事，短時間內不會改變。真正能改變的，是你知不知道它通常在哪裡出錯，以及有沒有一套固定的方法把錯抓出來。
這篇文章的四種錯、三條原則、兩條提示詞和五分鐘自我檢查，就算你不買手冊，也已經夠你用上好一陣子。下次打開 AI 對話框之前，先想想：我給它材料了嗎？我要它標出不確定的地方了嗎？最後這一句，我自己核對過了嗎？
常見問題
AI 為什麼會捏造不存在的文獻？
生成式 AI 是根據語言的機率產生文字，不是去資料庫查詢。當你只給一個主題、要它推薦論文，它會產出一筆看起來很像論文的書目，但作者、年份、篇名可能是拼湊出來的。比較安全的做法是只請 AI 產出搜尋關鍵字，論文一律從學校資料庫、Google Scholar 或 Web of Science 找，並用 DOI 逐筆核對。
用 AI 潤稿，最需要注意什麼？
最需要注意主張的強度。實測中 AI 潤稿最常見的錯，是把語氣說強，例如「探討」變成「證實」、「可能有關」變成「顯示」、「多數」變成「全部」。這類改動讀起來更流暢，卻會讓結論說得比資料能支持的更多。潤稿時請要求 AI 用兩欄列出原句與修改句，再逐句比對程度詞。
AI 回報的字數可以相信嗎？
不建議相信。實測中要求 AI 寫 300 字以內的摘要，3 次都寫到 500 字以上，其中還有一次自稱已控制在 300 字內。字數請一律用 Word 或其他文書軟體的字數功能自己計算。
用 AI 協助研究，需要揭露嗎？
多數學校與學術期刊都已訂有 AI 工具使用規定，通常要求說明使用的工具、環節與查核方式。規定更新得很快，請以所屬學校或目標期刊最新的官方原文為準，並誠實寫出實際用法。
