YJ的科學筆記

OpenAI 推出專門輔助科學寫作的 AI 工具，能直接生成 LaTeX 格式的學術內容。對許多人而言，這象徵著研究效率的巨大躍進，彷彿只要想法到位，論文就能被迅速「寫出來」。然而，對仍在學習如何成為研究者的大學生與研究生來說，這類工具帶來的，未必全然是好消息。 科學寫作從來就不是文字生成的問題，而是理解的問題。它要求研究者能精確表達物理定律、數學模型與背後的假設邏輯。當一名學生對這些基礎理解仍不夠扎實時，AI 並不會補上這個缺口，反而可能把理解不足所導致的錯誤，包裝成看似專業、結構完整的文字。真正的風險不在於 AI 會不會犯錯，而在於使用者是否有能力辨識那些錯誤。 這樣的風險，在缺乏文獻閱讀訓練的情況下會被進一步放大。學術寫作的風格、語氣與結構，其實是一種長時間浸泡在高品質論文中才會逐漸形成的「內在標準」。透過大量閱讀，研究者才會知道哪些論述在學術社群中是可接受的，哪些表述會被視為過度延伸或不夠嚴謹。當學生尚未建立這樣的判斷力，就過早仰賴 AI 生成內容，他們很可能只是無意識地複製了一套自己無法評估好壞的寫作模式。 許多人以為 AI 的出現會讓寫論文這件事變得輕鬆，但實際上，它改變的是責任分配，而不是努力總量。過去，研究者大致是「懂多少，寫多少」；現在，卻很容易變成「寫出來的內容，超過自己真正理解的範圍」。在這種情況下，研究者理應在事後投入更多心力去驗證每一句話的正確性，確認其中的物理意義、數學敘述與邏輯推論都站得住腳。理論上，AI 使用得越多，文獻閱讀與反覆查證就應該越密集，而不是越少。 也正因如此，閱讀文獻這件事，在 AI 時代不但無法被取代，反而變得更加關鍵。當部分文字不再完全出自自己的腦袋，研究者就更需要透過文獻來建立「校準點」，確保所寫下的內容沒有偏離學術社群的共識與規範。對真正想成為研究者的人來說，邊寫作、邊大量閱讀文獻，是一個最低限度的要求。 在這樣的背景下，指導教授的角色也變得更加重要。AI 不會為論文品質負責，期刊與審稿人也不會因為工具的存在而降低標準。真正需要承擔後果的，仍然是學生與指導教授。因此，負責任的指導並不是全面禁止 AI，而是清楚界定使用工具的時機與界線，並要求學生能對自己論文中的每一段敘述，給出清楚且合理的解釋。 AI 的確能加速寫作流程，但它無法替代理解、判斷與責任感。對正在學習做研究的學生而言，真正值得投入時間的，依然...

我住的地方地板淹水。 水電師傅來了，看了一下排水孔，很快下了結論： 「水孔有阻塞，但這個不是我能處理的，要找別人。」 我站在濕答答的地板上，一時之間有點不知所措。 那時，我腦中突然浮現一篇我看過的報導： AI 最容易取代的，是那些「坐在電腦前、重複處理資訊與文字」的工作； AI 最難取代的，反而是真正動手、處理現場不確定性的工匠型工作。 於是我做了一個決定： 在 AI 的幫助下，我自己修。 從小蘇打到通管器 第一步，我照著建議，使用小蘇打加熱水。 結果很快就知道—沒效。 於是第二步，我跑了一趟五金行，買了通管器。 接下來幾個小時，是不斷重複的嘗試、失敗、調整姿勢、再嘗試。 老實說，一度非常挫折。 就在我心裡想著「再試最後一次，不行就放棄」的時候，我突然抓到了使用的訣竅。 不是用力，不是快，而是慢慢旋進、感覺阻力、再調整角度。 我感覺到阻塞開始鬆動了。 水通了，但問題還沒結束 水開始能排了，但我心裡出現一個疑問： 我怎麼知道，水管裡還剩多少污垢？ 我不可能看到水管內部，也不可能知道是否真的「完全清乾淨」。 用排隊理論理解排水這件事 我突然意識到，這個問題其實可以抽象成一個排隊系統： arrival rate（λ） ：進入系統的水流量 service rate（μ） ：排水系統能處理、排出的水流量 阻塞的本質，不是「有沒有垃圾」，而是： 當 λ > μ，系統就會累積，水就會回湧。 清管這件事，並不是一定要把 μ 提升到「無限大」， 而是只要讓 μ 大於我實際使用時可能出現的最大 λ，系統就會穩定。 於是，我換了一個驗收標準。 我找出自己平常使用時的最大水流量，用這個流量做測試， 再加上一個「一次大量倒水」的極端情境。 只要在這兩種情況下： 水位不持續上升 停水後能在合理時間內排空 那就代表，在我的使用模型下， μ 已經足夠大了 。 學到的兩件事 回頭看這件事，我其實更體會到兩件事。 第一，AI 並不是讓我們「什麼都不用會」。 我更清楚地知道： 哪些事可以請 AI 幫忙思考， 哪些事必須自己動手、感受、修正。 第二，不會被 AI 取代的能力， 不只是單純的「體力活」， 而是在不確定的現場， 把問題轉換成 可理解、可驗證模型 的能...