我越來越少叫 AI 寫文章，但越來越常用 AI 做研究

我每週要更新創作邦週報、寫社群貼文，還要一直研究新的 AI 工具。

這些工作裡，最花時間的從來不是「寫」，而是寫之前那段很混亂的研究過程。

分頁開一堆，不知道哪些該留。

資料看很多，但整理不出主軸。

想寫有觀點的內容，結果寫著寫著變成資料搬運。

研究陌生領域，看完還是不知道重點在哪。

這一年我最大的改變，是把 AI 從「幫我生文章的工具」，變成「幫我做研究的工具」。

今天想分享我自己摸出來的 4 個做法，最後也會推薦一套我覺得蠻值得參考的課程。

1. 先把資料丟進去，再開始問

這是我改最多的一個習慣。

以前我會開一個空白對話直接問 AI。答案看起來很順，但你沒辦法確認哪些是真的、哪些是它自己腦補的。

現在我會反過來：

先自己挑過一輪資料，像是官方文件、報告、訪談、可信的文章，再把這些丟給 AI，請它只根據這些資料回答。

這樣做有兩個好處：

・回答有依據，隨時可以回頭對照來源

・資料你自己挑過，AI 只負責幫你消化

這也是我覺得 NotebookLM 好用的地方。

它天生就是這個邏輯：只根據你給的來源回答，還會附上出處。

所以我都拿它來處理「資料太多、太複雜」的研究，而不是拿來聊天。

2. 不要只叫 AI 摘要，要一直追問

很多人用 AI 做研究只做一件事：

「幫我總結這份資料。」

但摘要看完常常是看過就忘，過一週根本不記得。

我現在的習慣是一直追問：

・這個產品到底解決什麼問題？

・它跟現有的做法差在哪？

・錢從哪裡來？誰在付錢？

・資料裡有沒有互相矛盾的地方？

問到我能用自己的話講出來為止。

講不出來，就代表其實還沒懂。

3. 讓 AI 列論點，觀點自己下

直接叫 AI 生一篇文章，寫出來通常很像、很平，沒有你自己的立場。

我常做的是：

請 AI 把一個議題的正反論點都列出來，然後自己選邊，寫下為什麼。

那個「為什麼」，就是文章的觀點。

AI 幫我省的是整理資料的時間，但要說什麼，還是得自己想。

4. 研究完的東西要留下來

一次性的研究最浪費。

查完、寫完、關掉，下次遇到相關主題又從零開始。

我現在會把每次研究的資料、提問和結論留在同一個筆記本裡，之後隨時可以回來繼續問。

下次寫相關主題，就是從上次的基礎接著做，不用重新開一堆分頁。

另外，如果研究過程中有值得長期記住的方法或知識，我會請 AI 幫我寫進我的規範和筆記裡。

這樣未來 AI 幫我處理相關任務時，就會直接用上這次研究學到的東西，不用每次都重教一遍。