AI助學術傳播誰負責?報告指學者驗證為關鍵
一份最新報告指出,人工智慧在學術研究傳播上潛力龐大,但若要有效運用AI將研究轉譯給大眾,關鍵在於學術界必須建立研究人員親自驗證AI生成內容的機制,以確保資訊的準確性與責任歸屬。
林煜軒
· 3 分鐘閱讀

人工智慧(AI)技術日益普及,為學術研究的傳播帶來新契機,但也引發了深遠的倫理與實務挑戰。尤其當AI在轉譯複雜研究內容時,若出現錯誤,責任歸屬問題成為學術界亟待釐清的焦點。
根據《LSE European Politics》昨日報導,學術界普遍認為AI有助於彌補研究成果與實際影響之間的落差,但前提是AI應運用於針對特定受眾的「轉譯」(translation),而非僅止於「摘要」(summarisation)。報導指出,全球研究人員每年產出大量論文,光是2023年全球就發表了330萬篇研究報告,但高達73%的研究人員表示,缺乏時間是他們有效傳播研究成果的一大障礙,另有49%的人指出未獲得機構獎勵或支援。
報導強調,「摘要」只是縮短論文篇幅,而「轉譯」則是將研究內容轉化為目標受眾(例如政策制定者或臨床醫師)可用的資訊,這包括根據特定領域考量其限制、影響以及成本等面向。84%的研究人員同意,有效的轉譯不僅要考量目標受眾,更要明確其應用目的。英國政府的 DSIT AI for Science 策略也旨在縮小英國研究產出與實際應用之間的差距。
然而,當AI介入研究轉譯過程時,潛藏的錯誤風險不容忽視。若AI產生錯誤資訊,臨床醫師或其他專家可能淪為「責任承受者」(liability sinks),為他們所依賴的工具所犯的錯誤負責。報導引述了1980年代 Therac-25 放射治療機的案例,即使操作人員確認每個指令,軟體缺陷仍導致致命的過量輻射,因為他們無法察覺潛在的軟體問題。
為了解決此一困境,學術界提出「人機協作」(human in the loop)的概念,要求由研究人員親自驗證AI生成的翻譯內容。研究指出,原始論文的作者,特別是主要作者或通訊作者,是唯一能確實驗證研究轉譯內容是否符合原文的人。一項調查顯示,高達77%依賴研究成果進行決策的專業人士,認為研究人員驗證是任何AI研究溝通工具最重要的功能。
這項驗證機制能讓AI工具成為研究人員傳播成果的助力,而非取代其權威。驗證後的輸出內容應明確標示作者已確認翻譯的準確性,就像 DOI(數位物件識別碼)顯示論文來源一樣。透過這種方式,研究成果能觸及更廣泛的受眾,包括未來的合作夥伴、使用者或資助者,並建立可信賴的溝通基礎。學術機構與研究基金會應將此類經驗證的轉譯內容視為具公信力的傳播形式,而非事後才考慮的環節。
延伸閱讀
AI 臉部掃描一分鐘測 28 指標 印度 Eros Wellness 擴大預防醫療網絡
印度新創公司 Eros Wellness 昨日宣布在安得拉邦啟用第二間 AI 預防醫療診所,透過 AI 臉部掃描技術能在不到一分鐘內評估 28 項健康指標,結合物聯網裝置共收集逾 60 項數據,旨在印度各地推廣免費的 AI 預防性健康篩檢服務。
開放人工智慧基金會豪擲1億美元 助美各州AI普及公衛治療
開放人工智慧基金會宣布投入1億美元,將透過人工智慧協助美國各州與地方衛生組織,推廣已證實有效的治療方法,首波目標為C型肝炎,同時其他學術與醫療機構也獲得大筆資金,用於推動各種健康研究與技術應用。
肺病藥物現意外抗衰老效果 患者生物年齡年輕達 6 歲
一種用於治療罕見肺部疾病的實驗性藥物 Rentosertib,在小型臨床研究中意外發現能延緩生物衰老,讓受試者生物學年齡平均年輕三到四歲,最長達六歲,為抗衰老研究帶來新方向。