在學術研究或撰寫報告的過程中，最令人頭痛的常常不是「寫作」本身，而是前期的資料蒐集與整理。關鍵字該怎麼下？資料太多該怎麼篩？哪些來源才是可靠的？但，生成式AI的出現正改變這個過程，許多人將它視為「找資料的工具」。比起做為找資料的工具，我們認為生成式AI其實更像一位能理解語意、會幫你歸納整理的智慧助理。那麼，該如何讓AI成為你找資料、作報告時的智慧助理呢？

從熱門工具觀察三大核心功能

找資料就像在沙灘撿貝殼，你知道寶藏就在那裡，但總不確定該往哪裡挖。以 SciSpace、Elicit 等熱門工具為例，我們可以看到生成式AI在找資料過程中，能發揮以下功用：

1. 分析與整理大量搜尋結果
   AI 能快速歸納多篇文獻的重點，幫助研究者聚焦主題、辨識重要研究，節省大量閱讀時間。
2. 提供主題概覽與文獻回顧式摘要
   當你面對陌生領域時，AI 能彙整多篇資料的主要發現，產出一份類似「文獻回顧」的綜合摘要，幫助掌握主題脈絡。
3. 與單篇或多篇文獻互動閱讀
   例如 SciSpace 的 “Chat with Paper” 功能，讓使用者能直接就一篇研究進行提問、分析與比對，像在與論文「對話」。

不過，這些工具多半以英文文獻為主。若研究主題聚焦於中文語境或在地議題，例如「康熙台北湖」或「臺灣社區健康促進策略」，AI 常會出現結果模糊或不相關的狀況。此時，若能結合中文權威的資料庫，將能為生成式AI提供更準確的內容來源與語境脈絡。

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為什麼讓AI搭配中文的學術資料庫很重要？

生成式AI 擅長「整理」，卻不擅長「查證」。因此，在學術研究中，我們必須確保 AI 使用的資料具有明確來源與權威性，例如：來自權威資料庫，有DOI、ISBN、標題、出版資訊…等。擁有豐富學術內容的中文資料庫，就成為你搭配AI使用的首選：

• Airiti Library華藝線上圖書館
  收錄豐富的中文期刊、會議論文、學位論文，具全文檢索功能，可從內文搜尋關鍵詞，可將揭露資訊提供給AI進一步整理
• Ainosco Search是科探索
  聚焦學術專書的全文搜尋，能挖掘理論與研究脈絡，特別適合延伸型或跨領域研究主題。

目前這兩個資料庫，皆已有內建AI功能，能協助你做主題歸納、文獻探討、分析人事時地物、跨書觀點比較。詳細的介紹可以參考：〈主題歸納與文獻探討，華藝線上圖書館AI助手助你輕鬆完成！〉、〈告別書海迷航：是科探索Ainosco Search AI分析功能，快速掌握書籍重點！〉

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搭配AI工具的研究詠唱術：高效完成文獻分析的四步驟

為了讓AI真正成為研究助手，而非「資訊幻覺」的來源，若你使用的資料庫尚未內建AI功能，你可以參考以下5步驟：

1. 準備資料
   請匯出資料庫的搜尋結果，或是也可手動複製
2. 明確設定研究目標
   先定義研究主題與想解決的問題，例如「探討生成式AI在教育中的應用趨勢」。明確的目標能讓AI更準確理解分析方向。
3. 挑選合適的AI工具
   對話型工具(ChatGPT、Claude)適合互動式提問與歸納，但文件上傳有限；文件型工具（NotebookLM、ChatDoc）能同時處理多篇長文，適合大量資料分析。
4. 清楚下達AI指令
   提供具體的上下文與限制條件，避免AI生成模糊或虛構的內容，需要告訴AI：這是什麼資料、要他怎麼整理、提供查驗方式或出處、要求回答方式
5. 整合成果或轉化為素材
   AI完成分析後，你可再請他協助轉化資料，例如將文字轉為Markdown 格式繪製心製圖

當生成式AI結合中文學術資料庫後，研究的流程將被重新定義。華藝線上圖書館提供豐富、權威的中文期刊與論文全文；是科探索帶來深度書籍檢索與語意搜尋；AI 則擔任整合與歸納的角色。在AI的輔助下，你能更快找到重點、釐清方向，也更有餘裕投入真正的學術思考。

DOI：10.30196/2025.0010013