AI如何助力研究？ 傳院邀廣告專家解密研究工具與倫理
當AI能協助學術研究者搜尋文獻、分析資料與設計研究，「人」應如何掌握使用界線？政大傳播學院博士班「學術志業導論」課程於115年10月13日，邀請美國維拉諾華大學（Villanova University）行銷學講座教授Charles “Ray” Taylor，以及布萊恩特大學（Bryant University）行銷學副教授Kacy Kim，以「AI輔助研究與倫理考量」（AI-Assisted Research and Ethical Considerations）為題，分享研究實務與學術出版的經驗。
活動由傳院博士班主任林芝璇開場，介紹兩位講者的學術背景與期刊編輯經驗。Taylor與Kim分別擔任《國際廣告期刊》（International Journal of Advertising）主編及資深副主編。兩人結合廣告研究與學術審查的經驗，討論技術應用、研究品質與出版規範，並與學生交流實際研究中的AI使用界線。
演講首先由Taylor從AI對廣告創意的影響談起，強調「人為創意參與」（human touch）的重要性：「許多早期研究顯示，AI加上人為創意參與，普遍而言比單純由AI生成的廣告表現更好。」他指出，消費者雖認同AI能改善影音品質，仍期待人類創作者參與其中。他也分享廣告音樂研究，說明AI生成後再由人調整的潛力，以及人類參與如何影響消費者對作品的評價。
不過，Taylor也提醒：「我們需要更深入地探討，不能簡單認為人類與AI協作都能奏效。」他認為，仍須釐清人類參與創作的方式與程度，如何影響消費者的反應。隨著AI生成的影音愈來愈難以辨識，內容的真實性與使用透明度也成為重要的倫理課題。研究者應持續留意出版規範，適當揭露AI的使用方式，並查核引用來源與研究內容。
Kim則從作者身分、資料真實性與保密切入，強調：「AI可以是我們的助手，但不能是作者。」她提醒研究者確認學校、期刊及研究倫理規範，查核文獻是否存在、內容是否符合引用目的，也不應任意上傳受試者個資或未公開審查稿件。
在AI補助研究方面，Kim以「雷達」與「顯微鏡」比喻AI工具的不同用途。她以Consensus、Elicit為例，說明工具如何協助搜尋相關研究，整理與比較文獻中的變項、方法及發現，如同雷達般掌握研究概況；Adobe PDF的AI輔助閱讀功能則如同顯微鏡，協助研究者聚焦個別文章的內容與細節。她也提醒，各項工具的功能逐漸重疊，應依具體需求選擇使用。
此外，Kim分享運用Claude與ChatGPT討論構想、檢視假設及協助翻譯的經驗，也介紹如何透過AI撰寫程式，將靜態材料轉為模擬購物或對話等互動研究情境。然而，研究構想、實驗條件與具體指令，需由研究者規劃與檢查；找到核心文獻後，也須回到原始文章深入閱讀，維持對研究方向的掌握。
兩位講者的分享引發與會學生踴躍提問，學生結合自身研究經驗，將討論延伸至內容分析、同儕審查與跨語言寫作，講者也逐一回應並相互補充。博士生許弘諺關注AI應用於內容分析，以及作者與審稿者使用AI的倫理界線。Kim強調，應區分「檢驗AI編碼能力」與「運用AI編碼回答研究問題」，兩者需要分別討論。針對同儕審查，她也提醒，審查應深入研究內容與理論論證，而非僅修正字詞。Taylor指出：「我們試圖創造新的知識，這正是AI仍會面臨困難的地方。」
系友林怡瑩與博士生李羏，則分別關注研究發現與結論階段的AI使用規範，以及AI協助修改、翻譯論文對審查的影響。Kim分享，她會先用自己的話整理研究發現與初步解釋，再請AI提出批評，透過來回討論，檢查研究結果與論述是否一致，並思考可能忽略的問題。這類互動有助於釐清思路，研究者不必因工具提供建議，就全面改寫論文或調整整體架構。
針對語言編修，Taylo則表示：「使用AI協助文字編修，很大程度已經被學術圈接受。」但研究者仍須參與修改並確認稿件品質。他以跨文化研究經驗提醒，文字流暢不代表概念已準確傳達，量表選項在翻譯後可能失去原有的程度差異，因此須透過適當檢驗，確認不同語言版本所衡量的概念是否一致。
林芝璇也從指導在地研究的經驗補充，研究者須持續編修，理解不同語言的論述方式，確認概念能否準確傳達給受試者。她勉勵學生：「在獲得AI協助的同時，也需要提升自身的專業能力，查核內容與概念。」
從Taylor強調的人為創意參與，到Kim對研究主導權的提醒，皆聚焦人在AI應用中的關鍵角色。工具可以協助生成與分析，而提出有意義的問題、理解研究情境，以及判斷研究成果的價值，仍有賴學生持續累積專業、深化思考。(圖文：許哲瑋博士生)
