近期筆者解答了兩筆關於生成式AI的諮詢，稍事梳理，供參考。        
其一，讓AI幫忙潤色是不是就絕對行不通了？          
有老師看到其他老師提供的資訊：“彙報個情況:暑期去成都開會，聽了場W老師的講座，她分享了一次論文經歷，說將一篇寫好的論文發給GPT，請他進行修改，結果GPT幫助改完後，就認定這篇文章是GPT寫的，W老師去投稿時發現 AI查重率幾乎 100%，再怎麼投訴都不行，只能重新另寫一篇。她提供的解決辦法是：如果要用 GPT等，必須慎重，可以拆散成一小部分單擰出來請它修改，最後還要人腦加工。所以請提醒學生利用 AIGC時要特別小心，如果學生將3萬字畢業論文整體提交 GPT修改潤色，最後就有可能AI查重不過，就要重寫了，那就麻煩大了。如果有其他好的解決辦法，也請分享。”問我像這種情況讓AI幫忙潤色是不是就絕對行不通了？      
這方面的問題我回答不了。抱歉！因為涉及的變數太多了。AI查重本身是不靠譜的，幾乎都是探索型實驗性產品與服務。這方面的產品非常多，各自的數據源、演算法、界定標準是發展變化的。有些場合，有關方面是為了最省力，機械利用查重結果。生成式AI，當前的技術迭代很快，相關的標準、規範滯後。      
 用魔法打敗魔法。我借助生成式AI豆包回答這位老師的提問：      
從案例來看，AI 潤色並非 “絕對行不通”，問題核心在於使用方式的 “粗放化” 與 “邊界模糊” —— W老師的經歷，暴露的是 “整體提交 + 未深度人工干預” 導致的版權歸屬爭議與查重危機，而非 AI 潤色工具本身的不可用性。要讓 AI 輔助潤色合規且有效，關鍵在於建立 “人工主導、AI 補位、邊界清晰” 的使用邏輯。    
首先需明確風險根源：當前主流 GPT 類工具多採用 “雲端訓練 + 文本留存” 機制，若直接提交完整論文，文本可能被納入 AI 資料庫，後續其他用戶（或工具自身）調用時，易出現 “AI 認定原創權”“查重 100% 重合” 的情況；同時，AI 潤色若未經人工調整，可能因過度依賴範本化表達、改寫邏輯偏離學術規範，反而稀釋原創性。    
但這並不意味著要完全摒棄 AI 潤色，而是需調整使用策略，貼合學術寫作的嚴謹性要求：    
拆分使用，控制輸入粒度：如W老師後續建議，避免提交完整論文，而是將 “段落邏輯梳理”“語句通順度優化”“專業術語規範” 等單一任務拆分，每次僅輸入數百字的局部內容，減少文本被完整留存的風險；人工主導，強化 “二次加工”：AI 潤色後必須經過人腦 “再創作”—— 比如調整 AI 改寫的論證邏輯、替換範本化表述、補充個性化案例或數據，確保核心觀點、研究思路仍完全歸屬作者，AI 僅作為 “語言打磨工具” 而非 “內容共創者”；前置查重，規避版權爭議：潤色後先通過學校指定的學術查重系統（而非單一 AI 工具）預檢測，若出現高重複率，及時追溯 AI 改寫片段，人工替換或刪除重合內容；遵循規範，明確 AI 使用邊界：目前多數高校、期刊已出臺 AI 使用指南，需提前確認規則 —— 例如是否要求標注 “AI 輔助潤色” 的範圍，避免因未聲明而觸發學術不端爭議。    
 簡言之，AI 潤色的 “可行性” 取決於 “人如何掌控工具”：將其定位為 “學術寫作的‘語法糾錯儀’‘表達優化器’”，而非 “論文改寫機”，再通過拆分使用、人工把控、前置檢測三重防護，就能在利用 AI 效率的同時，守住學術原創與合規的底線。若完全依賴 AI 完成潤色甚至內容生成，才是真正 “行不通” 的風險行為。        
其二，人工智慧時代，圖書館員怎麼提高科研水準？        
近期圕人堂另有一位新入職圖書館員提問：“請教個問題，作為新入行的圖書館員，怎麼提高科研水準？在沒有AI之前，我們曾經寫研究生論文時，導師還讓在選題後看個幾十篇相關論文，現在我寫一篇論文，也看了一些已發表的知名期刊的論文，從中得到靈感啟發，寫出一篇論文，但是，在豆包或者其他AI工具直接生成的論文，感覺比自己辛辛苦苦寫的論文還要好很多，那我們寫論文時，是不是可以用AI直接生成？本人把生成的論文研究透了，是不是科研水準也提高了？”我將豆包生成答案，簡化為：“作為新入行的圖書館員，提升科研水準需要在適應技術變革的同時堅守學術本質。記住：AI 是提升效率的工具，但科研能力的核心 —— 問題洞察力、邏輯思辨力、實踐轉化力 —— 只能通過持續的學術訓練獲得。正如《圖書館》執行主編王蘭偉在培訓中強調的：'技術可以加速知識傳播，但無法替代人類對真理的探索。'只有將 AI 的高效性與研究者的創造性深度融合，才能在圖書館學領域開闢新的學術天地。“圖書館員寫作與投稿難度的大幅提升，本質是學術環境升級、行業職能轉型、技術衝擊與職業特性矛盾共同作用的結果。圖書館員的核心身份是 “服務提供者”，而非 “專職研究者”，其寫作與投稿的難度本質是 “日常工作與學術研究的時間衝突”“傳統經驗與新興知識的能力斷層”“個體創作與行業競爭的資源差距” 共同導致的。要應對這種難度，需圖書館員在 “明確研究方向（聚焦自身實踐優勢，如特色館藏、用戶服務）”“分階段提升技能（先掌握基礎實證方法，再學習 AI 合規輔助）”“主動鏈接學術資源（如加入圖情領域學術社群、參與合作研究）” 三方面發力，才能在提升寫作品質的同時，降低投稿阻力。      
生成式 AI 的應用與科研能力的提升，本質都是 “人” 與技術的關係命題。無論是學術寫作中對 AI 的 “可控使用”，還是圖書館員借 AI 破局科研困境，核心都在於：技術是效率工具，而非創新主體；人類的思辨力、創造力與對專業本質的堅守，才是突破問題的根本。人工智慧時代，唯有以 “人” 為核心，讓技術成為拓展認知、優化實踐的 “羽翼”，而非替代思考的 “捷徑”，才能在擁抱技術紅利的同時，守住學術與職業的核心價值，真正實現人與技術的良性共生。