問：校長好！最近我在寫一篇 meta-analysis，發現我把跑出來的森林圖和 funnel plots 丟給 ChatGPT，它就寫出 Results Section，很恐怖。蠻擔心未來 AI 發展下去，會不會變成一貫作業，就是 papers 丟進去，它連 study characteristics 那個 table 包括森林圖都做出來，這樣做研究有點無聊啊！請問校長，研究者該如何因應這些變化？

答：（蔡依橙）

首先幫各位讀者補充一下背景，問問題的這位，是我們的資深校友，已有多篇統合與臨床論文發表，表示即使有能力自己完成一切的研究者，還是會為了 AI 的迅速成長感到神奇。

事實上，我們最近的 Office Hour，都有一半的同學會問到 AI 相關的問題。我們之後也會盡量利用電子報的機會，整理相關資源分享。

如果你有能力驗證的，就可以用。

目前 AI 的確是可以加速很多，但麻煩的就是，不管說對還是說錯，他都很有自信。所以重點還是我們的檢查能力，如果你有能力驗證的，就可以用。

你會覺得神奇，是因為當他不準確時，你就笑笑，並重新問。但當他的回答，竟然八成是可以用的，只需要局部調整，你會為了「以前這樣的東西我要寫好幾個小時，他怎麼幾秒鐘就搞定」而讚嘆。

但對於初學者，或者我們沒有能力揪錯，或失去耐心揪錯的地方，事情也是很恐怖，不過不是稱讚意味的那邊。

其實 AI 還是會幻想，列出來的文獻根本不存在。

我們就以請 AI 找參考文獻並論述來說好了，其實 AI 還是會幻想，列出來的文獻根本不存在。從以前的錯八成，到現在好的時候大概只錯兩成。但問題是，那剩下的兩成錯誤，如果沒抓出來，還是會壓上我們的名字，放到 PubMed 上去給全世界恥笑與攻擊。

偏偏現在他有時的錯誤，不是整篇都是編造的，而是 A 題目配上 B 作者。或者第一作者跟標題都對，卻自己換掉第二作者以後的名字。甚至有時生出人模人樣的卷期資訊，但你去查會發現根本沒有這一卷這一期。

也就是說，要找出那兩成錯誤，非常花時間，也非常花心神。所以我都還是自己用 PubMed 找，用 EndNote 管理跟加註。

有幾篇真的都萃取正確，但其他的就亂七八糟。

至於你說的，給 paper 後，他自己作統合分析，這點問題更大。我實際用自己寫過的論文去測試，跟參考文獻的問題是一樣的。有幾篇真的都萃取正確，但其他的就亂七八糟（但他的回覆一樣有自信）。

統計部份，他一定可以畫出一個「能唬住一般人與初學者」的森林圖，但仔細檢查，就會問題百出。你叫他改，他常常亂改。而且你今天問，跟明天問，回答就不一樣。用不同的提示詞去問，結果也不一樣。這種不穩定性，學術界是不能接受的。

目前的原則是：「AI 只能用在自己有能力揪錯的領域」。你擁有獨立寫作的能力，AI 對你來說會如虎添翼。但萃取資料跟跑統計，還是建議用原本的手動流程比較安全。

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