提示工程哲學期刊：為何 AI 輔助倫理研究需要過程透明度
arXiv - Computers and SocietyMichele Loi
本文主張 AI 輔助學術研究不應僅關注結果，而應透過建立過程透明度框架來維護研究者的代理人完整性。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
從「結果導向」轉向「過程追蹤」的透明度觀點
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傳統研究強調結果的可驗證性，但 AI 介入後，研究的價值在於作者如何與 AI 互動以建構思想。透過追蹤過程而非僅評估結果，能讓不同學術傳統在各自的標準下評估研究者的思想路徑。
AI 重點 2
透明度是維護研究者「代理人完整性」的手段
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
這改變了我們對 AI 工具的認知：AI 不僅是效率工具，它會參與思想的構成。透明度不再只是為了防止作弊，而是為了讓讀者理解作者在 AI 輔助下，如何維持其學術身份與價值承諾。
核心研究發現
- 1
現有的 AI 使用披露規範僅要求報告使用情況，卻缺乏對透明度哲學意義的深入定義與解釋。
- 2
倫理研究的透明度不應僅為了符合實證科學的「可重複性」，而應基於「代理人完整性」，展現作者的哲學立場。
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提出一個包含五個要素的「文件充分性框架」，旨在落實「有意義的人類控制」，包括聲明、導航、說明、過程記錄與開發紀錄。
對教育工作者的啟發
對於教育工作者與研究者而言，這提供了在 AI 時代進行學術誠信與知識建構的新範式。建議在進行 AI 輔助的專題研究或論文撰寫時，不應僅在結尾標註「使用 AI」，而應建立一套完整的「研究軌跡紀錄」。這包括記錄與 AI 對話的關鍵提示詞（Prompts）、如何篩選 AI 生成內容的決策過程，以及 AI 如何影響最終論點的形成。這種做法不僅能提升研究的透明度，更能作為一種元認知（Metacognition）的練習，幫助學習者反思自身與技術的協作關係。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- The Journal of Prompt-Engineered (Moral) Philosophy Or: Why AI-Assisted Ethics Research Requires Process Transparency
- 作者：
- Michele Loi
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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