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AI 研究輔助的最大阻礙是什麼？​

大家好，我是 Ted。

在我們談 AI 輔助論文研究的這一年，最常被問到的問題大概是：「AI 能不能真的幫我寫論文？」

我的回答一直是：「AI 可以幫你，但不能亂幫你。」

交出論文初稿後，在收到指導教授的滿滿意見時，許多人心裡都會忍不住吶喊：
「天啊，這篇論文怎麼改都改不完！」

但你知道嗎？教授的意見其實不只是挑毛病，更是一條明確的捷徑。如果能善加利用，這些意見等於是替我們指好了一條最有效率的補強路線。

接下來，我想和大家分享兩個真實案例。

假設你身邊有個朋友，研究已經做了一年，眼下要投稿卻卡住：題目看似不錯，但文獻基礎薄弱、方法論也缺乏突破。更糟的是，升等和時間壓力同步逼近。
如果是你，你會怎麼辦？

這幾天有一位朋友來信問到一個犀利卻也很關鍵的問題：

使用 AI 來做文獻回顧可以對齊我們的研究問題？ 真的可信嗎？

這確實是一個好問題。雖然 AI 的幻覺目前難以完全避免，但在文獻回顧上的應用其實有解，而且的確能做到與研究需求對齊。今天就和大家分享我們的思維邏輯，並提出一個實務可行的解決方案。

這幾天我們收到許多朋友的來訊，其中有個問題特別值得公開回覆：

👉「你們的文獻補強模組，是不是只會吐一堆參考資料？我最後還是看不懂？」

答案很簡單：不會。

我們的【文獻探討補強報告】，不是書單，而是一套系統化的診斷工具，讓你真正看清楚：
你的研究，到底缺了什麼支撐？

你是不是也常聽到教授這樣說：
「題目不錯，但你的文獻不足，得回去再補。」

明明已經讀了不少文章，卻還是被挑出缺口。一次兩次還能接受，但當教授第三次提醒時，心裡開始懷疑：
👉 「難道我真的不適合寫論文？」