专家评论由 PapersOwl 写作部门主管 Lilly 提供
今天的专家 Lilly 从各个角度见证了学术写作行业的发展。她知道如何完成最后一刻的任务,并为高级学者创建无可挑剔、有充分支持的论点。数百人现在感谢她成为他们的写作教练,并为他们作为作者的成功奠定了基础。因此,她比任何人都更了解学术内容世界的节奏,我们很高兴分享她对AI热潮的看法。
当AI刚开始获得动力时,许多团队认为学术写作将仍然是一个质量占主导地位的领域。
"我认为这种假设很快就会被打破," Lilly 表示。"学术写作关乎问责制,而不仅仅是获得成绩的手段。"
不可否认,她承认市场的转变。AI工具现在被广泛用于基本任务,如撰写电子邮件、摘要、营销文案和产品描述。同样,公司试图为所有事物添加AI功能,从客户支持到分析仪表板。当然,这在许多领域都有意义,但学术写作是不同的。
学术写作中问责制的价值
在教育领域,重要的不是写了多少字。重要的是作者是否能证明每一个主张的合理性,解释每一个选择,并证明论点是公正和经过事实核查的。这是我们写作服务公司的核心原则。
"写作是展示思维的基本而真实的方式,"她补充道。"在学术工作中,思维必须是可见的、可追溯的和诚实的。"
Lilly 还将学术写作描述为从作者到读者的路径。事实上,读者不仅仅是在寻找简洁的解释。相反,他们期待逻辑、证据和知识诚信。这就是为什么每篇学术作品中的作者身份很重要——它确保透明度并与读者建立信任。
"当一篇文章说'这项研究显示'时,必须有人能够回答:哪项研究?在什么条件下?有什么局限性?为什么这种解释是合理的?"她说。"工具无法负责。人可以。"
流畅的文本与可靠的推理不同
"生成式AI擅长产生看似合理的语言,"她观察到。"这使它对头脑风暴、组织或润色有用。但合理性不是PapersOwl的研究标准。"
Lilly认为学术写作的关键在于基于对主题的深刻理解做出深思熟虑的选择。确实如此——作者必须谨慎区分相关性和因果关系,避免夸大研究结果,并在证据薄弱时使用谨慎的语言。最重要的是,一切都是关于对读者诚实和透明。
"强有力的学术段落通常包含克制,"Lilly肯定地说。"它告诉读者证据支持什么,不支持什么。这是AI与人类相比缺乏的判断能力。嗯,大多数人类,哈哈。"
此外,她指出了一种标准的失败模式。事情是这样的:AI被设计成即使错了也听起来很自信。此外,模型知道学术写作完全是关于形式的。然而,形式不是证据。如果你被AI自信的语气和薄弱的证据所迷惑,你的文本对读者来说将是一个巨大的危险信号。
引用和来源不是装饰
Lily再次强调可信来源的重要性,因为这些是任何可信工作的支柱。她认为引用是论证的骨架,因为它们提供了可靠的证据线索。
"当人们说'AI可以写我的论文'时,他们通常的意思是AI可以生成看起来像论文的段落,"她指出。"但真正的论文不仅仅是段落的集合。它是证据链。"
之后,我们的专家解释了PapersOwl的作者实际上是如何工作的以及他们将精力集中在哪里。首先,他们搜索主要和次要资源。他们还收集定义并检测不一致之处,以避免歪曲事实。这是相当大的工作,但现在学术界必须达到这种详细程度。如果读者发现任何矛盾,他们会立即将这篇文章归入AI文件夹。
人类作者知道引用不仅仅是为了获得成绩而勾选的方框——它们是可信度的徽章。另一方面,我们有AI,它仍然无法区分真正与主题核心相关的来源和仅仅间接相关的来源。
"你需要背景信息,"Lilly说。"背景信息来自阅读和理解,而不是预测下一句话。"
诚信是一个过程,而不是承诺
Lilly断言,良好的学术写作是通过PapersOwl的特定检查点建立的。只有这样,学生才能有信心使用他们的范例将其整合到最终作品中。
事情总是从定义范围开始:
- 这是什么类型的论文?
- 允许什么主张?
- 什么算作可接受的证据?
- 预期的学术水平是什么?
然后是研究:作者尽早收集来源,并保持清楚地将可靠证据与自己的解释分开的笔记。这样,他们就不会重复一个感觉真实但没有得到充分支持的想法(这是AI的常见错误,顺便说一下)。
接下来是起草:作者用自己的话提出论点。这一步很重要,因为作者现在必须面对推理中的任何漏洞。如果你不能向5岁的孩子解释某事,这通常意味着你还没有完全掌握它。
最后是审查:无关读者检查每个主张是否得到支持,反驳论点是否得到公平对待,语言是否精确简洁。简而言之,目标不仅是消除错误,而是确保目标读者不会被误导。
为什么学术写作对AI来说是特殊情况?
Lilly很快指出,许多公司仍然从根本上误解了这个问题。他们把学术写作当作带有引用的营销内容。难怪这种方法会导致错误的决策。事实是,学术写作是一门具有特定规范和指导方针的学科。
她还指出为什么这个领域对AI产品具有如此大的吸引力。这是少数需求持续、截止日期不可协商、用户易于接触的领域之一。这就是为什么这么多AI工具提供免费访问或慷慨的学生计划。他们将学生视为采用的最快途径和未来的付费受众。最近的数据表明,采用率已接近普遍,学生中的AI采用率从2024年的66%上升到2025年的92%
她分解了随意方法通常失败的高风险领域:
- 验证陷阱。读者可以轻松检查来源。如果引用错误,它会立即损害整篇论文的可信度。如果前几个来源不正确,大多数教授甚至不会费心阅读论文的其余部分。
- 过度简化的危险。学术主题很少是非黑即白的;它们充满了有争议的定义和伦理灰色地带。随意的简化可能成为潜在的错误信息来源。
- 原创性标准。论文不是根据听起来多么"专业"或"花哨"来评判的。它是根据综合来评判的——作者将各点联系起来形成连贯的新视角的能力。
- 问责因素。由于大多数机构现在要求全面披露使用的任何工具,安全网已经消失。即使你使用工具来帮助,论文封面上的名字也要对每一个字和主张负责。
随着AI的兴起,越来越多的机构和教师要求全面披露论文制作中使用的工具,许多人还依赖AI检测工具。这给学生的诚实和反抄袭斗争带来了更多责任。
"AI可以成为工具包的一部分,"Lilly指出。"但它不能成为作者。学术写作需要一个负责任的头脑。"
人类创作的商业案例
我们还询问了为什么公司应该关心,Lilly从风险开始说起。
"如果你的组织发布学术风格的材料,你就是将你的名字放在某人将依赖的主张旁边,"她指出。"这可能影响某人的决定、成绩、资金或声誉。"
人类创作降低了风险。例如,随着时间的推移,熟练的人类作者会了解哪些类型的证据有说服力,哪些类型的主张会招致批评,以及哪些类型的措辞夸大了情况。
平衡的前进道路
Lilly接受AI;她只是不相信它在PapersOwl透明的工作流程中有位置。对她来说,AI不应该成为学术工作中论证或证据线索背后的引擎。
"最安全的规则很简单,"她表示。"使用工具进行语言支持——将推理、寻源和结论留给人类。"
这就是为什么她仍然坚持100%人类创作,这反过来确保了透明度。这不是关于停留在过去——而是关于保护学术写作应该是什么:可以被质疑的、可以被辩护的,最终是一个真实的人愿意支持的东西。
