專家評論由 PapersOwl 寫作部門主管 Lilly 提供
今天的專家 Lilly 從各個角度見證了學術寫作產業。她知道如何完成最後一刻的任務,並為資深學者創建完美且有充分論證的論述。數百人現在感謝她成為他們的寫作教練,並為他們作為作者的成功設定了節奏。因此,她比任何人都更了解學術內容世界的節奏,我們很高興分享她對 AI 熱潮的看法。
當 AI 剛開始獲得動力時,許多團隊認為學術寫作將仍然是品質至上的領域。
「我的看法是這個假設會很快被打破,」Lilly 表示。「學術寫作關乎問責制,而不僅僅是獲得成績的手段。」
不可否認,她承認市場的轉變。AI 工具現在被廣泛用於基本任務,例如撰寫電子郵件、摘要、行銷文案和產品描述。同樣地,公司試圖將 AI 功能添加到所有內容中,從客戶支援到分析儀表板。當然,這在許多領域都有意義,但學術寫作是不同的。
學術寫作中問責制的價值
在教育領域,重要的不是寫了多少字。關鍵是作者是否能證明每一個主張的合理性,解釋每一個選擇,並證明論點是公平且經過事實查核的。這是我們寫作服務公司的核心原則。
「寫作是展示你思維的基本且真實的方式,」她補充道。「在學術工作中,思維必須是可見的、可追溯的和誠實的。」
Lilly 還將學術寫作描述為從作者到讀者的路徑。實際上,讀者不僅僅是在尋找簡潔的解釋。相反,他們期望邏輯、證據和智識誠信。這就是為什麼每篇學術作品中的作者身分很重要——它確保了透明度並與讀者建立信任。
「當一篇文章說『這項研究顯示』時,必須有人能夠回答:哪項研究?在什麼條件下?有什麼限制?為什麼這種解釋是合理的?」她說。「工具無法負責。人可以。」
流暢的文本不等於可靠的推理
「生成式 AI 非常擅長產生看似合理的語言,」她觀察到。「這可以使它在腦力激盪、組織或潤飾方面很有用。但合理性並不是 PapersOwl 的研究標準。」
Lilly 認為學術寫作完全是基於對主題的深入理解做出深思熟慮的選擇。這是真的——作者必須小心區分相關性和因果關係,避免誇大研究結果,並在證據薄弱時使用謹慎的語言。最重要的是,一切都是關於對讀者誠實和透明。
「一個強有力的學術段落通常包括克制,」Lilly 肯定道。「它告訴讀者證據支持什麼和不支持什麼。這是 AI 與人類相比缺乏的判斷技能。嗯,大多數人類,哈哈。」
此外,她指出了一種標準的失敗模式。事情是這樣的:AI 被設計為即使錯誤也能聽起來很有自信。此外,模型知道學術寫作完全是關於正式性。然而,正式性並不是證明。如果你被 AI 的自信語氣加上薄弱的證據所迷惑,你的文本對讀者來說將是一個巨大的警訊。
引用和來源不是裝飾
Lily 再次堅持可信來源的重要性,因為這些是任何可信作品的支柱。她認為引用是論點的骨架,因為它們提供了可靠的證據線索。
「當人們說『AI 可以寫我的論文』時,他們通常的意思是 AI 可以生成看起來像論文的段落,」她指出。「但真正的論文不僅僅是段落的集合。它是證據鏈。」
之後,我們的專家解釋了 PapersOwl 的作者實際上是如何工作的以及他們將精力集中在哪裡。首先,他們搜索主要和次要資源。他們還收集定義並檢測不一致之處以避免扭曲事實。這是相當大的工作量,但現在在學術界這種詳細程度是必須的。如果讀者發現任何矛盾,他們會立即將這篇文本歸入 AI 文件夾。
人類作者知道引用不僅僅是為了獲得成績而勾選的方框——它們是可信度的徽章。另一方面,我們有 AI,它仍然無法區分真正對主題核心重要的來源和僅僅切線相關的來源。
「你需要上下文,」Lilly 說。「上下文來自閱讀和理解,而不是預測下一個句子。」
誠信是一個過程,而非承諾
Lilly 斷言良好的學術寫作是透過 PapersOwl 中的特定檢查點建立的。只有這樣,學生才能自信地使用他們的範例將其整合到最終工作中。
事情總是從定義範圍開始:
- 這是什麼類型的論文?
- 允許什麼主張?
- 什麼算作可接受的證據?
- 預期的學術水平是什麼?
然後是研究:作者及早收集來源並保持筆記,明確區分可靠的證據和他們自己的解釋。這樣,他們就不會重複感覺真實但沒有完全支持的想法(順便說一句,這是常見的 AI 錯誤)。
接下來是起草:作者用自己的話表達論點。這一步很重要,因為作者現在必須面對他們推理中的任何空白。 如果你無法向 5 歲小孩解釋某事,這通常意味著你還沒有完全理解它。
最後是審查:不參與的讀者檢查每個主張是否得到支持,反對論點是否得到公平處理,以及語言是否尖銳和精確。簡單地說,目標不僅僅是消除錯誤,而是確保目標讀者不會被誤導。
為什麼學術寫作是 AI 的特殊案例?
Lilly 迅速指出許多公司仍然從根本上誤解了這個問題。他們將學術寫作視為帶有引用的行銷內容。難怪這種方法會導致有缺陷的決策。事實是學術寫作是一門具有特定規範和指南的學科。
她還指出為什麼這個領域成為 AI 產品的磁石。這是少數幾個需求恆定、截止日期不可協商且用戶易於接觸的領域之一。這就是為什麼這麼多 AI 工具提供免費訪問或慷慨的學生計劃。他們將學生視為採用的最快路徑和未來的付費受眾。最近的數據表明採用已經接近普遍,學生中的 AI 採用率從 2024 年的 66% 上升到 2025 年的 92%
她分析了隨意方法通常失敗的高風險領域:
- 驗證陷阱。讀者可以輕鬆檢查來源。如果引用錯誤,它會立即損害整篇論文的可信度。如果前幾個來源不符合要求,大多數教授甚至不會費心閱讀論文的其餘部分。
- 過度簡化的危險。學術主題很少是非黑即白的;它們充滿了有爭議的定義和倫理灰色地帶。隨意的簡化可能成為錯誤訊息的潛在來源。
- 原創性標準。論文不是根據聽起來多麼「專業」或「華麗」來評判的。它是根據綜合來評判的——作者將點連接起來形成連貫的新視角的能力。
- 問責因素。由於大多數機構現在要求完全披露所使用的任何工具,安全網已經消失。即使你使用工具來幫助,論文封面上的名字也是要對每一個字和每一個主張負責的人。
隨著 AI 的興起,越來越多的機構和教師要求完全披露論文製作中使用的工具,許多人也依賴AI 檢測工具。這使得結果的責任更多地落在學生誠實和反對剽竊的鬥爭上。
「AI 可以成為工具包的一部分,」Lilly 指出。「但它不能成為作者。學術寫作需要一個負責任的頭腦。」
人類寫作的商業案例
我們還詢問了為什麼公司應該關心,Lilly 從風險開始。
「如果你的組織發佈學術風格的材料,你就是將你的名字放在某人將依賴的主張旁邊,」她指出。「這可能會影響某人的決定、成績、資金或聲譽。」
人類寫作降低了風險。例如,隨著時間的推移,熟練的人類作者會學習哪些類型的證據具有說服力,哪些類型的主張會招致批評,以及哪些類型的措辭誇大了情況。
平衡的前進方式
Lilly 接受 AI;她只是不相信它在 PapersOwl 的透明工作流程中有一席之地。對她來說,AI 不應該成為學術工作中論點或證據線索背後的引擎。
「最安全的規則很簡單,」她表示。「使用工具進行語言支援——將推理、尋找來源和結論留給人類。」
這就是為什麼她仍然堅持 100% 的人類寫作,這反過來確保了透明度。這不是關於停留在過去——而是關於保護學術寫作應該是什麼:可以被質疑的、可以被辯護的,最終,是真正的人願意支持的東西。
