距離上臺報告還有十天，Emily 決定先把工具準備好。她申請了三個 AI 簡報服務的帳號、看了兩支評測影片、比較了四種版型，第三天結束的時候，她的核心訊息還是那句寫在便利貼上的「我想講數位落差」。
你發現了嗎？工具會製造一種很真實的進度感。你在做事、畫面在動、東西一直生出來，但那份報告到底要講什麼，一個字都還沒決定。
所以，這篇文章的順序會有點不一樣。我們先講工具在哪幾個位置上真的有用，再講每個位置放什麼。如果位置錯了，即便工具再好也只是把錯的東西做得更快。
工具只在四個位置上幫得到你
準備一場研討會報告，從頭到尾的流程大致是這樣：想清楚要講什麼 → 排出結構 → 做出投影片 → 練到講得順暢。工具能介入的，就是這四個階段。
要注意的是，第一段的產出品質決定後面三段的天花板。如果核心訊息沒收斂，AI 幫你生成的投影片即便很漂亮，也很可能會講錯重點。
▲ 一頁整理：四個位置各自該用什麼工具、要注意什麼，以及學術誠信的紅線畫在哪裡
位置一：把研究收斂成一句話
這一段的工作不是生成，是刪減。用得上的工具，主要有兩類。
一類是以你自己的材料為知識庫的工具，最典型的是 Gemini Notebook（原名是 NotebookLM，2026 年 7 月正式更改名稱）。它的價值在於回答只從你上傳的來源出發，不會自己隨便杜撰一段內容。把你的論文全文、兩三篇最相關的參考文獻丟進去，然後問它幾個問題：這份研究最反直覺的發現是哪一個、如果只能講一個貢獻該講哪個、哪些段落對非本領域的人來說需要先定義。
另一類是一般的對話助理，Claude、ChatGPT、Gemini 都可以。請注意，這裡的用法不是請它總結，而是請它為難你。把你寫好的那句核心訊息貼過去，要求它扮演一位不同領域的審查人，列出十個會讓這句話站不住的追問。那些有可能被追問倒的地方，就是你上臺會被問到的地方。
這一段還有一個免費的小工具可以用：我們網站上的研究提問鷹架，用四格把模糊的念頭搭成能問的問題，適合在你連要問 AI 什麼都還不確定的時候先跑一遍。
位置二：生出結構草稿，然後大改
Gemini Notebook 的 Studio 面板可以直接產出投影片。它有兩種模式，選擇時差別很大：詳細簡報（Detailed Deck）是資訊完整、適合寄給別人自己讀的版本；簡報投影片（Presenter Slides）才是給你站在臺上講的版本，只放要點。要上臺就選後者。從 2026 年初起，它產出的投影片可以直接匯出成 pptx 檔繼續編輯，細節可以看 Google 官方的說明頁。
另一類 AI 簡報工具，是從一段提示詞直接長出整份簡報的服務，例如 Gamma。它們的模板豐富，排版能力比多數人手動排得好，速度也快。
但在這裡，我有一件必須提醒大家的事情。這類工具生出來的結構，幾乎都是「主題加子題」的形式：標題寫一個名詞，例如「研究方法」，下面條列四點。這種結構在學術報告上的表現並不好，第三篇會用實證研究說明為什麼，以及該換成什麼。所以請把 AI 生的草稿當成素材清單，不要當成成品。
實務上的做法是：讓它生出投影片，然後把每一張的標題重寫成一個完整句子，再刪掉一半的字。這樣做仍然比從空白檔案開始快。
位置三：視覺，分成兩種完全不同的東西
這裡最容易出事，所以要把兩種圖分清楚。
第一種是概念圖：流程、架構、比較或理論框架。這種圖沒有資料，只有你的想法，所以請 AI 幫忙畫是完全沒問題的。Napkin 這類工具就是做這件事，貼一段文字，它產出流程圖或對照圖。要注意的是免費方案有額度與浮水印，匯出 PPTX 或 SVG 屬於付費功能，實際方案以官網為準；另外它的預設圖示風格偏商業簡報，用在學術場合通常要換掉或簡化。
第二種是結果圖：你的統計圖、迴歸表或質性編碼的樣本引文。這一種只能從你的分析工具出來，jamovi、JASP、R、Python 都好，重點是它必須能追溯回原始資料。
我刻意把這條界線分得很清楚：不要讓 AI 生成、重畫或「美化」你的結果圖。把圖交給 AI 重畫，等於讓一個沒有看過你資料的系統重新決定每一個點的位置，這已經不是排版問題，是資料造假的風險。如果需要調整字級、配色或去掉多餘格線，請回到原本的分析工具去改。
如果是要把既有的圖表重新配色以符合投影規格，用繪圖軟體手動調整，並保留原始輸出檔。萬一有人問起，你要拿得出來。
▲ 兩種圖的差別不在長相，在於它是不是從你的資料算出來的。左邊那條路徑可以請 AI 畫，右邊那條只能從分析工具出來
位置四：練講
這個部分是最少人用工具來加強，但也許是最該用的一段。
PowerPoint 的演講教練（Speaker Coach，早期叫 Presenter Coach）會在你練習時聽你講，事後給一份報告：語速、贅詞、有沒有整段照唸投影片、用詞是否過於口語。它需要 Microsoft 365 訂閱，有兩個限制要先知道：介面語言必須設成英文才會啟用，而肢體語言的回饋只有網頁版的 PowerPoint 才有。對中文報告來說，它的贅詞偵測用不上，但語速與照唸投影片的偵測仍然有參考價值。
如果你參加的是中文研討會，比較實際的做法是自己錄。用手機錄一次完整的演練，然後做兩件事：一是把錄音轉成逐字稿，看自己實際講出來的話跟你以為要講的差多少；二是把影片靜音播放一次，只看畫面，你會馬上發現自己是不是全程盯著螢幕。
接下來，可以用任何一個語音轉文字的服務來轉製逐字稿，好比雅婷逐字稿之類的網路服務，現在中文的辨識率普遍都還不錯。當自己看到逐字稿裡出現「然後」、「就是說」重複十幾次的時候，那個效果比任何人提醒你都有用。
三種研討會簡報的組合
工具不必配齊，照你的情況挑就好。
第一次上臺、中文場次：Gemini Notebook 收斂內容並產出簡報投影片草稿 → 手動改成一句話標題 → 手機錄影演練兩次。其他都先不要碰。
英文場次：多加兩樣，一是用 Speaker Coach 抓語速與贅詞，二是把講稿丟給對話助理請它標出「非母語者常見的不自然表達」，但要求它只改語言不改內容。翻譯用 DeepL 打底再自己改，通順度比直接請 AI 翻好。
公式多、要版本控制的理工領域：走純文字路線比較省事。Quarto 可以把 Markdown 加程式碼區塊直接產出 reveal.js 網頁簡報，Marp 也是類似的概念，兩者都能進 git 版控，改一次分析就重新產出一次投影片，不用手動貼圖。代價是版型自由度低，但學術場合本來就不需要花俏。
▲ 三種情況各自要配什麼：空著的格子跟填滿的格子一樣重要，第一次上臺的人在做視覺那一格，正確答案是先不要碰
一條不能跨越的線
用工具準備簡報，跟用工具產生研究成果，是截然不同的兩件事。前者在絕大多數場合都不需要特別聲明，但後者要。
具體來說，用 AI 幫你排版、產概念圖、抓贅詞、翻譯講稿，這些屬於表達層面的協助。但如果你用 AI 生成了資料、代寫了分析詮釋，或是投影片上出現任何不是從你的資料來的圖，那是另一回事，而且很多學術期刊與研討會現在都有明文規範。
如果不確定自己是否踩線了，可以使用本站的 AI 使用揭露＋倫理自檢實際走一遍，勾一勾就會知道哪些環節需要寫進揭露聲明。相關的判斷標準在用了 AI 不可恥，藏起來才有風險裡，有完整的說明。
還有一個現實層面的提醒：投影片右下角如果留著某個 AI 服務的浮水印，臺下通常會有人注意到，而且那個印象通常不會加分。免費方案的浮水印記得處理掉，如果真的處理不掉就請考慮更換工具。
九十分鐘，把工具串成一條線
如果你只想要一個可以照做的流程，可以這樣做：
前 20 分鐘，把論文丟進 Gemini Notebook，問三個收斂用的問題，寫下一句核心訊息與三個關鍵點。
接下來 15 分鐘，把那句核心訊息貼給對話助理，請它扮演審查人列出十個追問，挑出三個你答不出來的，記在附錄清單上。
再 25 分鐘，用簡報投影片（Presenter Slides）產製草稿並匯出，把每張標題改寫成完整句子，刪掉超過一半的文字。
再 20 分鐘，補上概念圖，結果圖從分析工具重新輸出。
最後 10 分鐘，手機錄一次計時演練，聽一遍。
妥善運用這九十分鐘，也許無法給你一份完美的簡報，但至少可以給你一份結構正確、可以開始編輯的簡報。這比花三天在那邊胡亂比較工具，來得有用得多了。
▲ 九十分鐘怎麼排：長條寬度依分鐘數繪製，前二十分鐘那段收斂的品質，決定後面三段的天花板
最後
工具的價值在於把你的時間從排版挪到思考，不是把思考也一起外包。
判斷自己有沒有搞反的方法，其實很簡單：如果你這週在工具上花的時間，比在「我到底要講哪一句」上花的時間還多，那就是搞反了。
Emily 後來刪掉了兩個試用帳號，只留 Gemini Notebook。她的核心訊息花了一個下午想出來，投影片做了三小時，最後那句話是「家庭網路品質解釋的成效落差，是學習動機的兩倍」。
這是研討會發表系列的第二篇，另外三篇：
- 心態篇：研討會發表不是縮小版口試
- 實作篇：12 分鐘的研討會簡報怎麼做
- 發表篇：上臺發表的那 15 分鐘與之後
各研究階段的工具整理在資源庫，依研究流程七個階段分類，從找文獻一路到投稿口試。免費小工具在工具區。
▲ 這類寫給研究生的實戰方法，之後會持續在 researcher.tw 更新，歡迎訂閱。
