AI 如何改變研究工作的第一輪整理

AI 特別適合處理研究工作中混亂的第一輪整理，包括尋找選項、收集來源、概括長篇資料、去除重複內容、比較規格、跨語言翻譯、找出限制，以及為審閱者準備問題。

這項改變不應用完成了多少思考來形容。真正改變的是專業人員的起點。團隊可以更快、更廣地了解整體情況，同時把核實、判斷、風險、脈絡和責任清楚保留下來，而不是把它們視作機器完成大部分工作後剩下的一小部分。

研究工作的難處

研究工作通常由廣泛搜尋開始。

團隊可能要比較供應商、物料、政策、案例、服務商、市場例子、監管立場、產品參考或項目基準。早期工作之所以緩慢，是因為研究人員要先看清整個範圍，才能理解其中意義。

他們逐項搜尋、打開大量分頁、比較 PDF、把規格抄進筆記、檢查來源是否仍然有效，也可能翻譯供應商網頁或技術標準。他們會發現三個刊登項目用略有不同的名稱描述同一件產品，也要判斷某個地區的指引是否適用於另一地區，並記住某個選項當初為何被排除。最後，這些零散資料才會變成初步看法。

AI 可以協助準備這個初步看法。

AI 能夠準備的材料

對研究密集的工作而言，智能代理可以準備：

• 候選選項；
• 來源連結和文件參考；
• 長篇網頁、PDF、目錄或筆記的簡要摘要；
• 去除重複後的紀錄，把散見各處的同一供應商、產品、政策或案例整理在一起；
• 規格標準化，讓相似欄位能並排比較；
• 當相關來源使用其他語言時，提供翻譯或雙語摘要；
• 地區和行業註釋，說明來源可能適用或不適用的範圍；
• 明顯限制和待解問題；
• 比較表；
• 欠缺資料；
• 向供應商或專家提出的問題；
• 需要核實的風險；
• 供人審閱的後續建議。

這些材料改變了專業人員的工作起點。審閱者不用由空白頁或漫無目的的搜尋開始，而是由一份已有結構的圖譜開始。

重要工作不只是搜尋，還包括整理和理解。實用的系統應減少重複閱讀，清楚顯示來源之間的差異，並協助審閱者分辨：兩個來源是在表達同一件事、彼此矛盾，還是因地區、術語、行業脈絡或翻譯不同而看似不一致。

系統實際處理的工作

表面成果可能只是一張表或一份備忘錄，但真正有價值的工作發生在背後。

這些工作若由人手處理，非常耗時，也很容易因最終成果看似簡單而被低估。一張表、一份短備忘錄、一份候選名單或一組問題背後，都要先把研究資料整理到可用程度。

例子：供應商或物料研究

團隊為實體產品、裝修、安裝或原型比較物料選項時，很快就會遇到這種差別。

傳統做法可能要搜尋網上市場、供應商網頁、規格表、討論區、目錄和過往筆記。工作不只是找出名稱，還要比較物料性能、最低訂購量、認證、交貨期、公差、表面處理、成本和待解問題。

這也需要不顯眼但重要的研究紀律。供應商可能以多個產品名稱列出同一種物料。網上市場可能轉載製造商的說法，卻沒有保留原有脈絡。某項認證可能只適用於一個地區。中文供應商網頁可能包含有用技術資料，需要翻譯後才能審閱。一項產品可能適合家具，卻不適合醫療、食品接觸、戶外或防火用途。

分辨這些差異需要時間，而這正是提升研究審閱質素的準備工作。

一份由 AI 協助整理的研究資料包可以顯示：

系統協助團隊掌握整體情況。採購、測試、指定和推薦仍由負責人決定。

例子：政策或案例掃描

在顧問、法律、合規或營運工作中，研究對象可能不是實物，但資料同樣分散。

AI 研究資料包可以收集：

• 相關政策；
• 過往備忘錄；
• 可供比較的決定；
• 需要檢視的條款或標準；
• 司法管轄區或地區註釋；
• 當來源並非使用團隊工作語言時提供翻譯摘要；
• 來源之間的衝突；
• 資料庫中已過時的部分；
• 交由負責人判斷的問題。

重點仍然是準備。系統讓審閱者從更好的起點出發，最終建議仍由負責人作出。

這裏的價值同樣常在整理工作。政策掃描可能涉及同一指引的多個版本、引用舊規則的評論、來自其他司法管轄區的例子，以及使用不同詞彙的內部筆記。系統先協助分類、翻譯、核對日期和標示相關程度，再由專業人員判斷甚麼真正重要。

審閱為何仍是最重要的一步

研究的最後部分不是文書工作。

它包括：

• 判斷來源是否具權威性；
• 核實目前價格、供應情況和條款；
• 決定哪些取捨最重要；
• 應用專業標準；
• 衡量風險和客戶脈絡；
• 知道何時證據不足；
• 決定要測試或推薦甚麼。

即使資料不完整或錯誤，生成式 AI 仍可能產生看似肯定的輸出。NIST 的生成式 AI 風險管理概況^{3NIST AI 600-1：生成式 AI 風險管理概況}以虛構和欠缺支持的陳述說明這項風險。因此，研究智能代理應清楚展示來源、不確定之處和欠缺資料。

來源圖譜本身就是核心成果

對研究工作而言，最有價值的成果往往是來源圖譜。

來源圖譜讓審閱者知道：

• 系統找到了甚麼；
• 每項陳述來自哪裏；
• 哪些紀錄被視為重複而歸在一起；
• 哪些術語、單位或分類經過標準化；
• 哪些來源經過翻譯；
• 來源看來適用於哪些地區、行業或用途；
• 哪些來源互相矛盾；
• 哪些來源過時或含糊；
• 系統無法核實甚麼；
• 哪些內容應由人手檢查。

這比一個修飾完整的答案更有用。流暢答案可能掩蓋薄弱證據，來源圖譜則讓人能夠查證證據。

因此，研究流程自然需要來源依據。團隊需要看見比較所依據的材料，而不只是結論。

安全運用 AI 研究的流程

實際工作流程如下：

1. 界定研究問題和決策邊界。 2. 由智能代理收集並整理第一輪資料。 3. 由系統去除重複、標準化、翻譯和標示可能相關程度。 4. 審閱來源圖譜，而不只是摘要。 5. 標示欠缺支持的陳述、證據缺口和存疑的相關性。 6. 直接核實影響重大的事實。 7. 決定要測試、列入候選、購買、建議或排除甚麼。 8. 把修正結果帶入下一輪研究。

這種做法保留智能代理的實用性，同時不把它當作決策者。

修正循環需要實際測試，不能假定有效。OpenAI 的評估指引則提供互補的管治框架，強調系統表現必須放在人實際使用的情境中衡量。

這並不代表甚麼

AI 可以降低掌握初步情況的成本，令第一輪整理更快、更廣，也更容易審閱。餘下工作不是例行手續，更不是某個殘餘百分比。那部分才是專業工作。

資料來源

1. NIST AI 風險管理框架
2. OpenAI：評估
3. NIST AI 600-1：生成式 AI 風險管理概況