【前言：一場為期一個月的學術實驗】
當全球學界都在討論 AI 如何提升效率時，內華達大學拉斯維加斯分校（UNLV）政治系副教授王宏恩進行了一場為期一個月的深度測試。他分別針對「回覆審查意見」、「根據論文雛型擴寫」以及「從零開始產出」等四種情境，讓 ChatGPT 與 Claude 加入期刊論文的撰寫流程。然而，實驗結果卻讓他決定：「必須跟 AI 保持距離」。
【AI 的「糖衣陷阱」：完美的字面與低廉的邏輯】
王教授坦言，AI 在處理工具性任務時表現極其優異：
•技術性突破： 能在幾小時內跑完統計語法並生成完美的統計圖表。
•語言修飾： 文法幾無瑕疵，甚至能模仿作者過去的寫作風格（Skills）。
•基礎產出： 對於湊字數的學期報告，AI 確實能達到「打腫臉充胖子」的效果。
然而，這種高效的背後隱藏著「擲筊」般的風險：當 Code 或邏輯複雜到連作者都無法完全掌控時，任何錯誤都只能依賴進一步的指令（Prompt），而非真正的理解。
【三大核心警示：為何 AI 無法成就卓越研究】
1. 邏輯疏離與記憶斷層
王教授發現，AI 產出的文章雖然「看起來沒問題」，但段落間的因果連結並非由作者大腦親自生成。這導致他在準備發表投影片時，需花費比以往更多倍的時間去重新建立邏輯與記憶。「這不是我寫的」成了最直接的心理隔閡。
2. 文獻掌握度的崩解
傳統的學術訓練是透過關鍵字搜尋與文獻追蹤，在大腦中建立主題間的「突觸聯繫」。AI 隨機拼接的文獻雖然看似連貫，卻剝奪了研究者建構長期記憶的過程，導致對學術脈絡的掌握度明顯下降。
3. 靈魂與靈感的喪失
最致命的問題在於「失去靈感」。王教授指出：
•無趣的平均值： AI 生成的內容往往符合統計上的平均預期，讀起來乏味且缺乏熱情。
•苦難的缺失： 真正的研究動力往往源於在資料中掙扎的「苦難」，從中才能激發出想解決人類社會困境的熱情。若連題目都交給 AI 產生，研究將失去生命力。
【結論：重拾「筆耕」的快樂】
最終，王教授選擇將那四篇測試論文全部重寫。他對 AI 的定位重新劃界：AI 可以提供靈感、處理基礎代碼或給予清楚指令的檢查工作，但核心的思考與文字必須親力親為。
這份宣言在 2026 年美國政治學會（APSA）年會前夕發出，不僅是他對學術嚴謹性的堅持，也是對教育者的提醒。正如他所言，對於社會科學而言，最重要的是那雙「觀察社會的雙眼」。
「自己的書自己看、自己的文字自己寫。」 這不僅是王宏恩教授的自我要求，也是對 AI 時代下所有創作者的深切呼籲。