前一篇講到，我現在叫 AI 幫我找論文，第一件事已經不是「摘要給我」，而是先確認：

這篇真的存在嗎？

今天就來講下一個我很常用的功能：

把整篇論文丟給 AI。

老實說，這真的很好用。

但先講清楚，我不是把論文丟給 AI 之後，就不看了。

我還是會全部讀完。

只是以前我可能是從第一頁一路看到最後一頁，看到哪裡卡住，再自己回頭整理。

現在我會多一個步驟：

先請 AI 幫我整理摘要、章節結構、每一段大概在講什麼。

這樣我在正式閱讀之前，就先知道這篇論文大概怎麼走。

我以前會直接叫它「幫我摘要這篇論文」

現在我比較少這樣問了。

因為「幫我摘要」其實太大。

AI 最後通常會給你一份看起來很完整的摘要，但它幫你決定了：

什麼叫做重點。

現在我比較會自己拆問題。

例如：

這樣我就不是在叫 AI：

幫我看完。

而是：

幫我先把閱讀地圖畫出來。

我最近讀論文就真的這樣做

例如最近我要讀一篇跟地方社會、族群或產業發展有關的文章。

以前我可能就是直接從頭看到尾。

現在我會先把論文丟給 AI，叫它先做幾件事：

1. 幫我整理全文結構
2. 每一節各自在回答什麼問題
3. 作者用了哪些核心概念
4. 哪幾段和我的研究主題最相關
5. 有哪些地方值得我回頭仔細讀

AI 整理完之後，我再開始自己讀。

這時候差別就很明顯。

因為我已經先知道：

「喔，第二章是在建構理論背景。」

「第三章開始進入案例。」

「第四章這一段可能跟我自己的研究最有關。」

所以我讀的時候，不會只是一直往下看。

而是會邊讀邊確認：

AI 剛剛整理的到底對不對？

有時候我甚至會發現：

「欸，它把這段理解錯了。」

或者：

「這段其實比它摘要的更重要。」

這時候我就會再回去問：

你剛剛為什麼把這一段歸在這個主題？

或者：

請重新整理這一節，不要只抓表面的關鍵字。

這種來回，我反而覺得比單純摘要好用很多。

所以我現在的方式是：AI 先整理，我自己完整讀

不是二選一。

不是：

AI 讀，或我讀。

而是：

AI 先幫我拆結構，我再完整讀。

然後讀的過程中，再繼續丟問題給 AI。

所以我的流程現在比較像：

上傳論文

↓

先整理摘要與章節結構

↓

把問題拆細

↓

自己從頭讀到尾

↓

讀到重要段落，再回去問 AI

↓

最後自己整理成筆記

這樣對我來說比較實用。

因為 AI 幫我省下來的，不是「不用讀論文」的時間。

而是：

我不用在一開始完全不知道這篇論文要往哪裡讀。

而且我現在越來越覺得，真正重要的不是叫 AI 幫你摘要。

而是你能不能把：

「我到底想從這篇論文知道什麼？」

拆成一個一個可以回答的問題。

這件事情，好像又回到前幾天一直在講的：

問題要問清楚。