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研究生在論文寫作歷程中，會因應不同階段的需求，將生成式AI導入文獻處理、語言表達與方法解析等環節，形成多元的輔助樣態。

在文獻與內容協助方面，研究生主要運用生成式AI處理大量文獻的閱讀負擔，以及釐清統計方法等專業內容的疑惑。當文獻閱讀進度落後、時間壓力較大時，部分研究生會嘗試借助AI進行文獻摘要，如一位受訪者提到其使用經驗的起點：「大概是碩一下學期寫期末報告的時候，那時候文獻讀不完，同學說可以先丟給 AI 摘要，我就試試看」（A-01）。除了文獻摘要之外，生成式AI也被用於解答統計方法上的困惑，尤其是在撰寫研究方法章節時，對於不熟悉的統計概念，研究生會請AI協助釐清不同方法之間的差異與適用時機，如「我主要是在寫研究方法那一章的時候用，因為統計方法我不熟，會請它解釋 t 檢定跟變異數分析差在哪裡，什麼時候要用哪一個」（B-01）。由此可見，生成式AI在文獻與內容協助上的角色，一方面協助研究生因應文獻量龐大所帶來的時間壓力，另一方面也成為釐清統計方法等專業知識的輔助工具。【待補文獻：生成式AI於文獻處理之應用】

在語言表達優化方面，研究生則將生成式AI運用於句子潤飾、翻譯輔助以及提升寫作效率等層面。對於中文學術寫作較不熟練、常有語句冗長問題的研究生而言，AI的句子修改功能提供了實質協助，如「最常用的是改句子，因為我的中文學術寫作不太好，常常一句話寫得很長，請它幫我拆短一點會比較順」（A-04）。在英文摘要的撰寫上，研究生也發展出先以中文構思、再請AI翻譯、最後自行修改的因應方式，如「還有就是寫英文摘要，我會先自己寫中文，再請它翻成英文，然後自己再修」（A-05）。此外，生成式AI也被用來突破寫作開頭卡關的困境，提升整體寫作效率，如一位受訪者描述：「好處是速度變快，以前卡在第一句可能卡一整個下午，現在先叫它給我幾種開頭，我再改成自己的話，比較不會一直空白」（B-05）。整體而言，語言表達優化層面的應用，顯示研究生傾向將生成式AI視為語句修飾與效率提升的工具，而非直接產出最終文字，仍保留自行修改與轉化的歷程。【待補文獻：生成式AI於學術寫作語言優化之應用】

研究生在使用生成式AI協助論文寫作的過程中，普遍對其產出內容的真實性抱持疑慮，這些疑慮主要來自於虛構文獻、摘要失真以及整體準確性無法保證等問題，進而使研究生意識到必須承擔額外的查證負擔，才能安心使用AI所提供的資訊。

在資訊真實性方面，研究生最初往往對生成式AI的效率感到驚艷，認為其能迅速協助處理大量文獻，然而隨著使用經驗的累積，逐漸發現AI產出內容可能存在與原文不符的情形。如A-02所述：「一開始覺得很神奇，十幾頁的英文論文一分鐘就有重點。可是後來我拿摘要去跟原文對，發現它有時候會把研究結果講反，我就嚇到了」，此經驗顯示AI生成的摘要雖然形式上流暢完整，但其內容可能與原始文獻的實際結論產生落差，甚至出現方向相反的錯誤，這對仰賴摘要快速掌握文獻重點的研究生而言，構成相當大的風險。更令人擔憂的是虛構文獻的問題，A-08的經驗便是典型案例：「最大的困擾是它給的參考文獻有時候是假的，作者、年份看起來都很像真的，可是去資料庫查根本查不到。我有一次差點就放進去了，後來是學姊提醒我要一筆一筆查」，這顯示AI所生成的文獻資訊可能在形式上完全符合學術規範，使研究生難以單憑表面判斷真偽，若未經查證便直接引用，將可能對論文的學術誠信造成嚴重影響。【待補文獻：生成式AI幻覺問題】

面對上述真實性疑慮，研究生普遍意識到查證工作已成為使用生成式AI過程中不可或缺的額外負擔。如A-03所言：「從那之後我只敢用它來幫我抓架構，真正要引用的內容還是會回去看原文，等於多了一道查證的工夫」，顯示研究生在經歷AI內容失真的經驗後，逐漸調整自己對AI工具的信任範圍，僅將其用於協助整理架構等較不涉及內容真實性的用途，而涉及實質引用的部分則仍須親自核對原始文獻，形成一套自我把關的機制。類似地，A-09也發展出明確的因應原則：「所以現在我的規則是AI給的文獻一律不直接用，只把它當作關鍵字，自己再去資料庫找」，此種做法將AI定位為搜尋輔助工具，而非直接的資訊來源，藉此降低引用錯誤或虛構文獻的風險。整體而言，研究生對於生成式AI所提供內容的真實性抱持審慎態度，並透過限縮AI的使用範圍、建立個人查證規則等方式，試圖在享受AI帶來效率的同時，兼顧論文內容的學術嚴謹性與可信度。【待補文獻：資訊查證與學術誠信】

在學術倫理規範疑慮此一主題中，研究生所面臨的困境主要圍繞在規範不明確，以及由此延伸出的原創性與抄襲疑慮。隨著生成式AI工具逐漸普及於論文寫作過程，研究生開始意識到使用這類工具可能涉及學術倫理的灰色地帶，但現行規範往往未能提供明確且具體的指引，使研究生在使用時產生諸多困惑與不安。

就規範不明確而言，部分研究生指出，即便系所已意識到此議題並要求學生揭露使用情形，但相關規定的文字描述仍相當模糊，難以作為實際操作的依據。受訪者B-03提到：「會，我們系上去年才公告要填AI使用聲明，可是規定寫得很模糊，什麼叫做「實質性使用」大家都不太確定，我跟同學討論了很久。」此段話顯示，即使校方或系所已著手建立使用揭露機制，但抽象的用詞如「實質性使用」缺乏明確定義，導致研究生彼此之間必須透過討論、揣摩才能嘗試理解規範的實際涵蓋範圍，顯示出規範制定與實務操作之間的落差。【待補文獻：生成式AI學術倫理規範】

在原創性與抄襲疑慮方面，研究生普遍意識到直接引用AI生成內容可能帶來風險，因此在實際寫作中會有意識地避免整段複製使用。受訪者B-02表示：「它解釋得比課本白話很多，我覺得對理解很有幫助，但我不會直接用它寫出來的段落，因為口吻跟我自己的差太多，老師一看就知道。」此說法顯示研究生雖肯定AI工具在協助理解上的價值，但基於文字風格辨識度過高，擔心被指導教授察覺而產生抄襲疑慮，因此選擇自行改寫而非直接套用。此外，研究生之間也發展出同儕互助與自我提醒的因應模式，受訪者B-08談到：「會，大家會互相分享好用的指令，但也會互相提醒不要整段複製，因為比對系統可能抓得到，就算抓不到，自己心裡也會怪怪的。」此段話反映出研究生不僅擔憂外部抄襲偵測系統的技術性檢查，更在意內心對於學術誠信的自我要求，顯示抄襲疑慮已內化為一種自律機制。另一方面，也有研究生透過與指導教授事先溝通的方式，釐清可接受的使用範圍與揭露方式，受訪者A-06說明：「知道，我有主動跟老師講。老師說可以用，但是要在論文裡面寫清楚用在哪裡，而且觀點一定要是自己的。」此作法顯示部分研究生傾向以主動揭露與師生溝通的方式，在規範不明確的情況下，建立個人化且相對安心的使用準則，藉此降低原創性受質疑的風險。

综合而言，研究生在面對學術倫理規範疑慮時，一方面受限於制度層面規範的模糊與不確定，另一方面則透過個人謹慎使用、同儕提醒與師生溝通等方式，嘗試在缺乏明確指引的情況下，自行建構出一套兼顧效率與倫理考量的使用原則。【待補文獻：AI使用揭露與學術誠信】

研究生在使用生成式AI協助論文寫作的過程中，除了面臨工具操作層面的技術性問題外，更深層的困擾來自於心理與能力調適上的挑戰，這包括對AI產生依賴後所引發的焦慮感、自身思考能力可能因此弱化的憂慮，以及AI生成內容與個人寫作風格之間的落差所帶來的不安，甚至延伸至口試階段對自我表達能力的擔憂。

在依賴與能力焦慮方面，部分受訪者意識到自己在使用生成式AI的過程中，逐漸養成不經思考便直接求助於工具的習慣，進而對自身的思考能力產生疑慮。如B-06所述：「壞處是有時候會變得太依賴，有一陣子我發現自己沒有先想就直接問它，寫出來的東西變得很平，沒有自己的想法。」這段話顯示出受訪者對於過度依賴AI所導致的思考弱化有所自覺，認為當自己省略了獨立思考的步驟，直接仰賴AI生成答案時，最終產出的內容會失去個人觀點與深度，呈現出一種「平」的狀態，缺乏學術寫作應有的獨特見解。這種依賴所帶來的焦慮，不僅是對寫作品質的擔憂，更觸及研究生對自身學術能力是否因工具使用而退化的根本性疑慮。【待補文獻：AI依賴與批判性思考能力關聯】

在風格與表現落差方面，受訪者普遍意識到生成式AI產出的文字風格與自身慣用的學術口吻存在明顯差異，這種落差使得他們在使用AI協助理解或寫作時，必須有所保留與篩選。如B-02表示：「它解釋得比課本白話很多，我覺得對理解很有幫助，但我不會直接用它寫出來的段落，因為口吻跟我自己的差太多，老師一看就知道。」此段話反映出受訪者雖然肯定AI在輔助理解上的價值，卻也清楚意識到AI生成文字與個人寫作風格之間的差距可能被指導教授輕易辨識，進而產生一種被識破的疑慮與不安。這種風格落差的焦慮，進一步延伸至口試階段，受訪者擔心若論文內容並非完全出自己手，將難以在口試現場對答如流。如A-07所述：「其實我自己也會擔心，口試的時候如果被問到某一段為什麼這樣寫，我答不出來就很尷尬，所以我現在都會確定每一段我都講得出來。」此段話顯示受訪者已將口試焦慮內化為一種自我要求的標準，透過確保自己能夠解釋論文中每一段落的寫作邏輯與理由，來緩解因使用AI協助寫作而可能產生的能力落差疑慮，並藉此維護自身在學術表現上的主體性與可信度。【待補文獻：生成式AI使用者的學術誠信與自我效能】

研究生在使用生成式AI協助論文寫作的過程中，逐漸發展出一套自我管理機制，透過自我把關、限縮用途範圍與調整使用策略，降低可能衍生的學術疑慮。多數受訪者並非完全仰賴AI產出內容，而是在經歷初步嘗試後，重新界定AI可以介入的範圍。例如有受訪者提到「從那之後我只敢用它來幫我抓架構，真正要引用的內容還是會回去看原文，等於多了一道查證的工夫」（A-03），顯示其將AI的功能限縮於結構性協助，核心內容仍須親自確認。另有受訪者則發展出更嚴謹的寫作流程，要求自己在求助AI之前須先嘗試獨立完成，「每一段都要先自己寫一版，寫不出來才去問，問完也一定要改過才放進去」（B-07），藉此確保文字仍經過自己的消化與改寫，而非直接挪用。此外，對口試可能被追問內容的焦慮，也促使部分研究生更謹慎地檢視自己對文本的掌握程度，如受訪者所言「我現在都會確定每一段我都講得出來」（A-07），顯示自我管理不僅是避免被發現使用AI，更涉及對自身學術責任的內在要求。

除了自我管理，研究生也透過外部查核與使用紀錄留存的方式，強化因應AI使用疑慮的可信度與可追溯性。在文獻查核策略上，受訪者傾向不直接採信AI所提供的文獻內容，而是將其作為初步線索，再自行查證。例如「現在我的規則是AI給的文獻一律不直接用，只把它當作關鍵字，自己再去資料庫找」（A-09），顯示AI在此被定位為輔助搜尋的工具，而非可信的知識來源。另一方面，也有受訪者透過建立使用紀錄的方式，為自己保留說明依據，「後來我乾脆把每一次用AI做了什麼都記在一個檔案裡，這樣如果被問到，我可以拿出來說明」（B-04），此種紀錄行為反映研究生在面對學術倫理不確定性時，試圖以具體證據因應可能的質疑。

在社群學習層面，研究生之間的交流也成為因應策略形成的重要來源。透過同儕之間的推薦與提醒，研究生得以在嘗試新工具的同時，也獲得風險意識的提醒。例如最初接觸AI摘要功能即源自同儕建議，「同學說可以先丟給AI摘要，我就試試看」（A-01），顯示同儕經驗分享是促成使用行為的重要契機。然而，同儕間的互動並非僅止於工具使用技巧的交流，也包含對使用分寸的相互提醒，如「大家會互相分享好用的指令，但也會互相提醒不要整段複製，因為比對系統可能抓得到，就算抓不到，自己心裡也會怪怪的」（B-08），顯示社群學習同時承擔著規範維繫的功能，協助研究生在群體互動中逐步建立對AI使用界線的共識。【待補文獻：學術社群中的同儕規範與自律機制】