當AI成為英文論文寫作助手？風險、盲點與最佳實踐

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知識點摘要

1. AI對學術寫作詞彙的影響：自從ChatGPT釋出後，學術論文的詞彙使用發生了劇烈的改變，特定風格詞（如meticulous, intricate）的出現頻率大幅增加，約為過去的10倍。這種現象導致學術語言風格趨於同質化，不同學科領域的文章寫作風格變得越來越相似。

2. 學術高頻詞彙表 (AWL)： AWL是Eva Costa在1998年彙整的一份詞彙列表，包含了570個在學術出版物中出現頻率最高的詞族。其目的是為了幫助非英語母語者或學術訓練背景較少的寫作者，提供一個跨學科的常用詞彙參考，以增進其學術寫作能力。這份列表當時也曾引發寫作風格同質化的疑慮。

3. 學術寫作風格的特徵: 這是指在學術寫作中應遵循的一套風格慣例與標準，旨在提升文章的客觀性、精簡性與連貫性。核心規則包括避免使用第一、二人稱，優先使用正式詞彙，避免使用縮寫詞(contractions)，確保語言清晰精確(clear and precise)與簡潔(conciseness)，多用間接問句(indirect question)而非直接問句，採用正式的否定表達(formal negation)，維持客觀的非個人化風格(impersonal style)，並限制使用模糊表達(vague expression)如etc.，以確保寫作的嚴謹與專業。
避免讀者因直接問句而停頓思考，建議將學術寫作中的直接問句轉換為間接問句。這可以透過whether、if或名詞子句來實現，其語意功能與直接提問相同，都是為了引導讀者思考特定問題，但形式上更為流暢。

在學術寫作中，當「行為」或「行為的接受者」比「行為的執行者」更重要時，應優先使用被動語態。這有助於將焦點從研究者（如'I'或'we'）轉移到研究活動本身或參與者，特別是在團隊合作或研究事實比執行者個人貢獻更關鍵的情境下。

在學術寫作中使用第一人稱（如 "I" 或 "we"）的可接受度因學科領域而異。醫學和工程學領域普遍接受使用第一人稱來描述研究活動；而社會科學、純文學等領域則較為模糊或不鼓勵。作者必須了解並遵循自己學科的寫作規範。

在學術寫作中，應避免使用 you 這類個人代名詞。目的是為了保持客觀性和專業性，避免與讀者直接對話，並將句子的重點放在研究內容本身而非作者或讀者。常見的改寫方式是將主動語態改為被動語態（例如 You can see 改為 The results can be seen）。

名詞子句是將問句包裝成陳述句的有效工具，主要分為三種類型：由 that 開頭的名詞化宣告（用於確認訊息，帶有「八卦式」特性）、由 whether/if 開頭的Yes/No問句轉換，以及由疑問詞（如what, when, why）開頭的WH問句轉換，每種都在學術寫作中有其特定功能。

在學術寫作中，為了避免語意模糊，應優先使用正式否定句。核心規則是「能用肯定句結構表達就不用否定句結構」。這通常是通過將 not 與動詞分離，並與句中其他詞（如數量詞）結合，將其轉換為反義詞（例如 didn't allocate much 改為 allocated little），從而使否定的對象更加明確。

4. AI與寫作技能的關係: AI的發展不會很快取代人類寫作技能的價值，特別是在人類獨特的判斷環節，學習者無需擔心練習寫作會變得沒有意義。
AI語言模型因其訓練數據的特性，傾向於推薦使用更精簡的主動語態，然而，AI不一定能理解特定寫作情境下使用被動語態的策略性目的。作者需要根據自身寫作目的批判性地評估AI的修改建議，而非盲目接受。

AI寫作風格的辨識 (AI Bingo): 這是Stevenson提出的概念，用來識別AI生成的文本中常見的寫作特徵，有些特徵過去可能被視為高階寫作技巧，但在AI時代已成為套路化的標誌。關鍵特徵包括：缺乏閱讀節奏、句型結構單一、過度使用em-dash、語氣過於篤定（無hedging）、缺乏細微差別的討論（no nuance）、討論深度淺薄（surface-level depth）、句子過長、無個人化的離題資訊（no tangents），以及三數律（The rule of three）。

5. 學術寫作的架構:
IMRD(C)和SPSE。IMRD(C)是傳統的論文架構（緒論、方法、結果、討論、結論），適用於字數無上限的詳細研究報告。SPSE（情境、問題、解決方案、評估）則是一種更精簡的架構，適用於需要快速溝通核心思想的場合，如提案(proposal)。

研究導論的結構: 撰寫導論（Introduction）時應採用「由外而內」（Outside-In）的方法。首先，將研究置於一個更廣泛的領域（The Outside）；其次，指出該領域存在的知識缺口（The Threshold）；最後，說明本研究如何填補此缺口（The Inside）。

摘要的架構: BMRC（Background, Methodology, Results, Conclusion）是學術寫作中非常流行的基礎模型。其核心在於提供一個清晰的結構來組織研究內容，變體常會額外加入如「限制」(Limitation)等部分。PMRC架構則是其相似的變體（Purpose/Problem, Methods, Results, Conclusion）。

6. AI與學術倫理: 任何非作者親自產出的文字內容都必須主動揭露其AI來源。直接複製貼上AI生成的內容是不被允許的，即使經過AI修稿，也必須由作者本人進行最終的修改與潤飾，使其成為自己的表達。