還記得當我是個小碩士生的時候，第一次在課堂上聽到「導讀」這個詞。
然後我完全不知道要幹嘛。
不知道是因為我是技職體系出身的學生還是怎麼樣，我真的對導讀沒有任何的概念，後來是在偷偷觀察同學的過程中，去學習怎麼做這件事情。
其實這也不是什麼太複雜的概念，雖然每堂課、每個老師的操作方式並不一樣，但基本上就是讓學生先去消化那篇文章、或章節，再讓學生去帶領整個班級閱讀。
當時碰到導讀，就是得慢慢拆解閱讀，然後理解文章可能想要表達什麼。
換到現在，有AI可以幫你拆解文獻、總結重點，這種事情給AI做可以做得又快又漂亮。
但有趣的來了，現在有很多「AI高手」開始教你怎麼樣快速整理分析文獻，講得很厲害，可是你卻只能默默的點蒐藏，然後完全不知道要怎麼樣派上用場，或是跑出來以後能幹嘛。
AI成為主流工具後，慢慢有些世代級的學用落差開始出現。因為我們這個世代是在沒有AI介入的情況練習過整理文獻的，我們可以很快的理解、比較、推敲，AI為什麼會這樣整理，然後再回饋到我們的經驗中。
但是如果沒有自己練過基礎功，就很難真正跟上那些進階討論。
AI再強，如果自己從來沒有摸過那些脈絡，即使AI幫你講解，你也就很難把那些東西放進你自己的知識結構裡。
這個時候就一定要自己苦讀文章嗎？
其實也不是，有一部分的AI運用比較少被提及，就是不要急著一開始就用什麼「拆解文獻的關鍵步驟」、「快速抓住文獻重點的prompt」之類的東東。
不妨當個充滿好奇的探索者，天馬行空的試著不要設限的去探索，提出各種方向的問題，比方說作者是誰，他和他的團隊都在幹些什麼事、這篇文章的背景與環境脈絡、他為什麼會提出這個問題，去試著建立你與這份研究的連結感，這會是你「進入」一個領域很重要的步驟，也是養成研究思維很重要的途徑。
最重要的，這比只用AI整理文獻交差好玩多了。
最近臉書常推一些「AI高手」給我，特別是有研究生身分的AI高手，他們試圖把自己的研究流程標準化、系統化，而且好像覺得，東西丟進去，就會跑出來，然後只要打造好流程步驟，論文就能順利產出。
這樣的做法，最後可能還是會生成一堆亂七八糟的東西。
當然，用對工具、找到一個順手的流程並沒有錯，但我自己覺得，研究更像是一場奇幻冒險，而不是一個單純的技術養成。
混亂才是正常的，因為這就是世界真實的樣貌，我們需要的是與之對話的魔法，用不斷不斷的提問，去一點一點的更靠近問題的本體，然後慢慢的寫下屬於你的冒險旅程。
我是覺得這樣就很足夠了啦，之後也許會慢慢寫一些這類的東西，如果有興趣就留言支持一下吧😂
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| 學術就像一場奇幻冒險，不是嗎？ |
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