打開生成式人工智能（AI），輸入一句指令，數秒後便可得到一段文字。這種便利也帶來疑問：用AI做大學功課算不算作弊？過度依賴AI會否削弱獨立思考？關鍵在於人是否仍掌握問題、證據與最終判斷。

筆者擔任通訊作者，與跨院校研究團隊共同研發的PaperBridge，正是以“人機共同探索”回應這個問題。它不是代寫論文的工具，而是協助研究者整理思路的互動工作桌。研究者上傳論文後，系統提出不同的組織方式，幫助他們思考：多年研究如何相連？面向學界、業界或公眾，又應如何講述同一批成果？

使用者可以先選擇平行、線性、循環或座標式等敘事框架，由系統提出主題與論文組合；也可以先把幾篇論文歸為一組，再請AI推敲共同觀點。建議可以刪改、重組或局部更新，使用者毋須接受第一個答案。系統還可整理敘事角度的選擇理由，產生可再修改的簡報草稿。

這種設計可用於求職演講、研究基金申請、跨學科合作和公眾科普。同一項研究面對不同受眾，重點往往不同：基金評審關心問題的重要性，業界重視應用價值，公眾則關心研究如何影響生活。PaperBridge把不同可能並列，讓研究者判斷哪一種說法最清晰、最有說服力。相關成果已於第38屆美國計算機協會使用者介面軟件與技術研討會（ACM UIST 2025）發表。

AI生成的文章能否有原創見解？AI擅長比較、重組和提出選項，卻不能替研究者提出問題、查證資料及承擔責任。學生若照搬AI輸出，既可能違反學術誠信，也失去學習機會；若把AI視為可以質疑的討論對象，查證其說法並解釋自己的取捨，反而可以訓練思考。使用AI的基本能力因此不只是寫好提示詞，還包括辨識錯誤、申報使用方式、保護資料，以及保留自己的聲音。

PaperBridge目前仍是研究原型，主要根據論文標題和摘要提供啟發。團隊計劃納入論文全文、簡報、項目文件及圖像等資料，並比較這類結構化工具與一般聊天機械人的使用效果。

對香港而言，AI素養更重要的是懂得與AI共同探索，同時保持懷疑、判斷和創造力。人機共創的價值，在於借助機器看見更多可能，再由人作出有理據的選擇。

（本文作者為嶺南大學數碼藝術及創意產業系助理教授）

（本文為作者觀點，不代表本媒體立場）