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科學研究用 AI：文獻、實驗資料與科學模型

找文獻不被假引用騙、用 AI 分析實驗資料、認識 AlphaFold 這類科學 AI，以及期刊對 AI 使用的揭露規定。
1 小時
5 步
多數工具有免費方案
編
AI 有解編輯部
最後更新 2026 年 11 月 4 日・CC BY 4.0
用到的工具
Claude
Python
AI 在研究上最大的價值是加速「讀、整理、分析」；最大的風險是捏造引用。這篇的每一步都包含驗證。
你需要準備
•
一個研究問題
•
學校或機構的資料庫帳號（若有）
進度 0／5
1

用 AI 找方向，用資料庫找文獻

•
用會附來源的 AI（例如 Perplexity）快速掌握領域關鍵字與代表研究。
•
再到 Google Scholar、Semantic Scholar、PubMed 等資料庫用關鍵字實際搜尋。
注意
聊天 AI 給的論文標題、作者、DOI 可能是編的。每一篇都要在資料庫或 DOI 網站查到原文才算數。
2

用只根據資料回答的工具讀論文

把找到的 PDF 放進 NotebookLM（見〈用 NotebookLM 讀論文和整理資料〉）：
提示詞
比較這些論文的研究方法、樣本數、主要結果與限制，用表格呈現，每格附出處。
3

分析實驗資料

提示詞
這是實驗資料（CSV）。請先描述資料，再建議適合的統計方法並說明前提假設， 用 Python 執行分析，貼出程式碼與結果，最後列出這個分析的限制。
把程式碼存下來，讓結果可以重現。
4

認識科學專用 AI

類型
例子
用途
蛋白質結構
AlphaFold Server
預測蛋白質與分子的 3D 結構（非商業研究免費）
材料與化學
各類材料性質預測模型
篩選候選材料
氣象與地球科學
AI 天氣預報模型
中短期預報
物理模擬
AI 代理模型（surrogate model）
用 AI 近似昂貴的模擬，加速設計迭代
預測結果要搭配信心分數判讀，並用實驗驗證。
5

寫作與揭露

•
多數期刊不接受 AI 列為作者，並要求在方法或致謝揭露 AI 的使用範圍。
•
投稿前查目標期刊的 AI 政策。
•
未發表資料、受試者個資不要貼進雲端 AI。
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下一步
研究資料量大時，自己架本地 AI 處理機密資料：見〈打造專屬本地 AI〉路線。
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