商傳媒｜何映辰／台北報導
一款旨在提升人工智慧（AI）輔助學術論文撰寫透明度的新型開源網路工具近期問世，期望解決 AI 模型可能產生「幻覺」（hallucinations）或捏造引用的問題。這項由 JinKyung Park 開發的工具，採用「人類回圈」（human-in-the-loop）方法，將作者的核心研究觀點與各段落重點融入 AI 生成流程，以確保科學內容的準確性與原創性。
該工具的推出，主要為因應目前如 Scite 和 Paperpal 等商業 AI 寫作工具普遍存在的「黑盒子」問題。傳統工具對於人類原創性如何被納入，以及如何減輕 AI 幻覺現象，外界難以得知。新工具的運作流程分為五個步驟，從定義論文格式與長度、選擇文獻、到在 AI 協助下確立主要觀點及詳細大綱，最終由 AI 生成英文手稿。過程中，用戶必須持續參與審查與修正，確保人類的智慧投入仍是決策核心。
為有效抑制 AI 幻覺——也就是人工智慧產生看似合理但實際上不準確或錯誤的資訊——該工具在提示（prompt）設計上，會納入使用者提供的材料及前一步驟生成的文字，並明確要求 AI 僅基於這些資料輸出，類似於「檢索增強生成」（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的技術模式。這不僅有助於防止捏造參考文獻或數據，也支援了非英語母語學者撰寫高品質學術文章。
考量到資料安全與隱私，此工具完全在用戶的網路瀏覽器端運行（client-side），所有資料都儲存在本機電腦，並提供在使用者硬體上本機運行 AI 模型的選項，以強化隱私保護。該工具利用 Docker 進行封裝，便於部署，即使離線也能透過本機大型語言模型（LLM）使用。開發者 JinKyung Park 強調，這種方式能讓研究人員專注於科學溝通的基本要素，避免冗長的 AI 提示公開，同時確保研究的人類元素保持核心地位。
然而，該工具也面臨潛在負面影響，例如使用者可能過度依賴 AI 服務，以及寫作風格均質化的風險。開發者建議透過社群驅動的開發模式來解決這些挑戰。這款開源工具目前已免費提供線上使用，並開放完整原始碼供研究社群檢閱。
