以下是我將孫教授的演講（演講日期：2026年05月11日），以 NotebookLM彙整（微調）的重點：
AI 協同撰寫論文/計畫之引導手冊：實作 Prompt 範例、角色扮演與改寫技巧
在生成式 AI 席捲學術界的當下，研究者面臨的不再是「要不要用」的問題，而是如何「用的比別人好」。本手冊由學術研究方法論專家角度出發，旨在將 AI 從簡單的工具提升為戰略夥伴，協助研究者在日益激烈的學術競爭中脫穎而出。
1. 雙向反覆互動（Reciprocal Interaction）的策略心態
將 AI 定位為**「資深同事（Senior Colleague）」**而非單純的工具，是提升計畫品質的核心。這不僅是效率的提升，更是科研能力的「進階」。
「生存壓力（Selection Pressure）」與能力的進化： 許多研究者擔心 AI 會導致思考能力流失，但歷史給了我們不同的啟示。正如蘇格拉底曾強烈反對書寫，認為文字會讓人依賴記錄而導致靈魂遺忘；然而事實證明，人類將記憶「外包」給書籍後，大腦才得以釋放空間去進行更高階的思辨。今日的 AI 正是這種進階的延伸——它提高了研究品質的「地板」，將 AI 作為新的「選擇壓力」，不使用者將被整體提升的基線所淘汰。
「行政主廚」與「微波爐」的職能分工：
- 人類主導（Executive Chef）： 負責提出關鍵問題、定義研究脈絡、進行最後的價值判斷。你必須在整個過程中保持「在場（In Control）」，而非僅僅將 AI 當作加熱即食的微波爐。
- AI 協同（Senior Colleague）：
- 見多識廣： 具備跨領域的知識儲備，能提供非顯而易見的學科結合點。
- 無私分享： 24 小時待命，不要求掛名，能提供最冷靜的批判。
- 批判性強： 敢於指出計畫中的邏輯死角與對照組缺失。
2. 實戰角色扮演（Roleplay）與邏輯重構 Prompt
撰寫計畫書的致命傷往往源於「自我審查」的盲點。透過精確的角色設定與「逐步思考（Chain of Thought）」指令，能挖掘出計畫中隱藏的缺口。
【嚴格審查人（Hostile Reviewer）】
模仿頂尖期刊（如 Nature 或 Cell）評審的尖銳口吻，針對計畫的「重要性（Significance）」與「新穎性（Novelty）」進行攻擊。
### Prompt: 模擬頂尖期刊嚴格評審
你現在是一位頂尖學術期刊（如 Nature/Cell）的資深審查人。請針對以下研究計畫草稿，拋棄所有正面情緒，提出前 10 大最具殺傷力的批評。
重點檢視：
1. 本研究的「科學重要性」與「創新性」是否足以影響該領域？
2. 實驗設計中的「對照組（Control）」是否完備？
3. 是否存在過度推論或邏輯斷層？
請以條列式給予尖銳且具體的反饋，並針對每個痛點提出修改建議。
[貼入計畫草稿內容]
【邏輯重構：逐步思考（Chain of Thought）】
要求 AI 採用「Step-by-Step」模式，將雜亂的想法重構成符合資助機構（如國科會、NIH）標準的結構化內容。
### Prompt: 結構化重構與 3-5 年目標設定
請採取「逐步思考（Let's think step-by-step）」的方式，將我的研究構想重構為學術格式。請確保每一點都具備邏輯連貫性：
1. 假說 (Hypothesis)：用一句話精準概括。
2. 合理性 (Rationale)：解釋此假說成立的科學基礎。
3. 解決缺口 (Resolvable Gaps)：說明本計畫如何在 3-5 年內解決具體問題。
4. 方法 (Approach)：簡述實施路徑與關鍵技術。
5. 抉擇點 (Go/No-go Decision)：定義判斷實驗是否應終止或轉向的指標。
6. 可衡量終點 (Measurable Endpoints)：定義如何量化成功。
[貼入研究構想筆記]
【計畫強力結語（Convergent Statement）】
生成具備影響力的總結，強化計畫的必要性。
### Prompt: 畫龍點睛的影響力總結
請根據以上討論的所有細節，撰寫一段強力且簡練的結語（Convergent Statement）。
這段文字必須說明：為什麼這個研究「現在」非做不可？它將如何改寫該領域的現狀？
3. 實務實驗設計與跨領域創意躍升
AI 的強項在於補強「研究套路（Routine）」，這能幫你的計畫達到 80 分的穩健水準。然而，從 80 分跨越到 90 分的「靈魂創新」，則需人類介入。
AI 在實驗設計中的具體輔助：
- 補強實驗細節： 詢問 AI 特定實驗（如成效驗證）中，不同領域（如特定診斷 vs. 醫學教育）通常會使用的對照組與評估工具。
- 跨領域聯想： 詢問：「若將心理計量的概念（如隨機測量誤差）應用於此臨床技能訓練之評估與成效驗證，有哪些可能的結合點？」
- 多智能體監督（Multi-Agent Supervision）：
- 流程建議： 使用 ChatGPT 生成初步實驗路徑，再將其內容丟給 Claude Sonnet 進行邏輯審核，最後用 Gemini Pro 核實引用真實性。
專家提示： AI 本質上是統計規律的「平均值」生成器。它給出的內容通常是主流（Routine）見解。要達到 90 分以上的卓越創新，你必須利用 AI 幫你釐清已知路徑後，由你注入突破性的「異想」。
4. 虛假文獻防線（Anti-Hallucination）與驗證機制
AI 幻覺（Hallucination）是學術誠信的紅線。為了確保引用資料的真實性，建議使用**錨定（Anchoring）**技術。
核心工具推薦：Google NotebookLM 這是目前防止幻覺最有效的工具。將與計畫相關的 300 篇真實論文上傳至 NotebookLM，將 AI 的對話範圍侷限在這些真實文獻中。這能確保：
- 所有回答皆具備直接的原文引用（Citation）。
- 避免 AI 憑空編造不存在的發現。
[!WARNING] 絕對底線：DOI 驗證 嚴格執行「凡引用必有 DOI」原則。若 AI 提供的文獻無法透過 DOI 連結跳轉至真實頁面，必須立即刪除或重新手動核實。
【真實性核實 Prompt】
### Prompt: 強制核實與拒絕編造
在提供參考文獻時，請嚴格遵守：
1. 每一篇文獻必須包含：完整標題、作者列表、出版年份、期刊名及「有效的 DOI 連結」。
2. 嚴禁編造！若在你的資料庫中找不到符合語境的「真實」文獻，請直接回答「找不到」，不准嘗試模擬學術格式編造。
5. 學術倫理（Ethics）自證與揭露規範
在現行學術體系下，AI 不具備人格，不能作為作者，所有 AI 產出的錯誤責任皆由研究者承擔。
具體期刊規範參考：
- Science (AAS): 趨向要求在附錄中列出所有使用的 Prompts 清單。
- MIR (Medical Internet Research): 要求提供完整的 對話紀錄（Transcript），包含所有的 Prompt 與 AI 回答。
對談紀錄保留策略： 請系統性保留與 AI 的 Discussion History。這不僅是為了防患未然，更是為了在被質疑「代寫」時，拿出紀錄證明是你透過精確引導（Commanding Role）與多輪辯論，最終篩選並決策了計畫內容。
致謝（Acknowledgement）宣告模板：
中文範本： 「作者感謝 [AI 模型名稱與版本] 在研究構思階段擔任批判性對話對象。透過與 AI 的遞迴式討論（Reciprocal Interaction），作者得以釐清論述架構並發現邏輯盲點。然而，所有最終的科學判斷、論點採納及文字定稿，均由作者本人全權負責。完整對談紀錄已保留，以證實作者之主導角色。」
English Template: "The author acknowledges the use of [AI Model Name & Version] during the preparation of this proposal to facilitate critical dialogue and structural refinement. Following the use of this tool, the author reviewed and edited the content, taking full responsibility for the scientific judgments and final manuscript. The complete discussion history, demonstrating my commanding role, is available upon request."
結語： AI 提高了研究的「地板」，讓每位研究者都能產出調理清晰、結構嚴謹的計畫。然而，計畫的靈魂與最終的「天花板」，始終由研究者的洞察力與對真理的追求所決定。善用工具，但永不放棄主導。
