當人工智慧走進研究現場，研究者如何善用工具，又不失去獨立思考與學術判斷？今日，真理大學觀光事業學系主任林孟龍教授應郭俊麟老師邀請，為空間人文所研究生帶來專題演講與實作工作坊。從文獻整理、研究選題到歷史空間的視覺化呈現，林教授以案例與現場示範，勾勒 AI 協作研究的可能，也提醒同學：工具可以加速工作，卻不能代替研究者決定方向。
面對快速迭代的 AI 技術，林教授鼓勵大家將問題從「如何防堵 AI」轉為「我可以用 AI 做什麼」。研究者不必追逐每一項新功能，更重要的是理解自身需求，建立能隨情境調整的工作流。演講圍繞知識庫、研究流程與學術倫理三個面向，強調 AI 的價值不只是提高產量，而是協助研究者整理材料、釐清問題，將時間投入更有意義的思考。
在文獻閱讀方面，林教授介紹以個人上傳資料為主要依據的筆記型 AI 工具。研究者可依主題建立知識庫，請 AI 摘要文章、比較觀點，並透過引用標注回到原文查核。搭配 Zotero 與瀏覽器擴充套件，文獻蒐集、管理與閱讀得以串接。不過，他也提醒，搜尋結果可能只有摘要或資料庫入口，不能將「找到來源」視為「取得全文」，更不能據此假定 AI 已充分掌握文獻。
研究工作流則從選題診斷出發，經過文獻整理、論文架構建立，再回到資訊查證與修正。林教授以料理作比喻：即使食材備齊，要做蒸蛋、炒蛋或烘蛋，仍取決於研究者的選擇。AI 可以協助梳理邏輯、檢視論證與潤飾語句，但研究問題、材料取捨及價值判斷，不能交由工具代為裁決。
下半場工作坊將概念轉化為操作。針對尚在尋找題目的同學，林教授示範上傳數篇文獻，運用「缺口獵人」或「矛盾尋找者」等提示詞，比較研究缺口與觀點差異，逐步形成研究計畫。對已有題目者，則可提供論文現況與預定完成時間，請 AI 協助診斷章節安排及證據不足之處。有效提示詞的起點，不是華麗指令，而是清楚知道自己需要什麼。
互動討論過程中，主持人郭俊麟老師也補充了他在吉安鄉吉野村的歷史空間研究案例，展現了 AI 與空間人文的結合。透過日治時期宅邸平面圖、口述手繪草圖及背景知識，研究者與 AI 逐步討論建材、農業設施與空間配置，進而製作可旋轉的三維建築模型與網站，作為走讀導覽的視覺素材。案例也凸顯，讓技術產出具有地方意義的，仍是田野積累與對歷史脈絡的理解。
討論到AI效率提升的同時，兩位老師都指出學術責任仍須由作者承擔。林教授提醒，當 AI 大幅增加產出，待查核的資訊也會同步增加，研究者容易因便利而略過確認，落入「自動化偏誤」。因此，引用、數據與論述都應回到原始來源，並進行橫向查證。即使文字經過 AI 協助，作者仍須理解內容、逐字檢視，對最後提交的成果負責。
現場討論也回到人的基本功。田野觀察、文獻判讀、面對面訪談與清楚表達，都是 AI 無法替代的研究能力。對具有工作及社會經驗的在職研究生而言，日常累積的觀察與研究碎片尤其珍貴；透過 AI 整理，可以更快轉化為問題意識，但仍須經過反思與詮釋，而非停留在工具生成的答案。
演講最後，林教授以 Kolb 學習循環鼓勵同學，在「具體經驗、反思、抽象概念化、主動實驗」之間持續往返。「工具是死的，工作流是活的」，正是本次活動的重要提醒。AI 賦能研究，不只是學會使用新工具，更是在協作中守住判斷、深化思考，讓科技成為理解歷史、地方與人的助力。