AI agent 幫我追文獻、抓全文、評讀：在慈濟研究部講的一堂課
謝謝花蓮慈濟研究部的邀約，九月八號中午在協力樓和氣會議室講了一場 AI agent。中午時段還來了九十位左右，研究部、醫師、醫事人員、行政同仁都有，課前問卷收了 89 份，最擔心的三件事是「它講錯而我沒發現」、「個資會不會外洩」、「用了 AI 論文裡要怎麼寫」。所以這場就繞著這三件事排。 這篇把當天講的內容整理成文字版，給來聽的人回看，也給沒來的人一份完整版。課堂上有幾段因為時間被壓短了，這裡補完整。 AI agent 到底是什麼 用 AI 有三個層次。第一層是聊天框，把問題或論文貼給它，它回答你，資料要自己收集好、自己貼。第二層是 NotebookLM 這類，可以把一疊資料丟給它，它從固定的來源找答案。第三層才是 agent：它有手，可以開你電腦裡的檔案、跑程式、上網查、把結果存回你的資料夾。聊天框只能給你答案，agent 可以把事情做完。 它住在你的電腦上，只拿得到你給它的那個資料夾，每一個動作都可以要求它先問過你再做。所以「怕它控制我的電腦」這件事，答案是權限是你給的，可以只給一個資料夾。 整場最重要的一句話：AI 是人，它操作的是電腦。把它當一個人相處，很多規矩自己就推得出來。 跟它合作的四個原則 後面每一條規矩都從這四條來，記住這四件事，細節忘了也推得回來。 一、AI 是人，它操作的是電腦。 人接得住模糊、需要判斷的事，但慢、要花錢、每次講的話都不太一樣。程式是電腦，快、不花錢、給 A 永遠出 A，但只做你寫死的那件事。所以模糊的交給它，重複而確定的，叫它寫成程式再交給電腦跑。課前有人問「每個月統計醫院發表篇數」，這就是典型：叫 AI 寫一次程式，以後每個月都是電腦在跑，不要每個月叫 AI 算一次，它會算錯、算很久、又花錢。當天這題現場投票，四十一個人全部選對。 二、生成便宜，修補昂貴。 以前寫程式很貴，所以壞了就修補。現在生成很快，重做常常比修補簡單。所以計畫書比以前更重要：先寫清楚，再開工。工程界叫這個 SDD（Spec Driven Development），把這個字記下來回去問你的 AI 就好。 三、它會漂，但有錨就拉得回來。 每一步 95 分，做十步之後 0.95 的十次方剩 60 分。所以要有一份寫下來的計畫書，叫它每一步回去對「這一步對得上第幾條」。寫下來的那份就是錨。 四、AI 不碰原始資料，程式才碰。 在你自己的電腦上，用 AI 設計程式、寫程式、用假資料測程式；在醫院的電腦上，用程式跑病歷資料，AI 不在場。程式是在本機運算的，不會把東西送出去。這條在醫院一定要講。相關的法規我之前查過一輪，寫在這篇。 學術工作上，它已經能走完哪幾步 每一件事都用同樣的三拍講：我原本怎麼做、現在交出去哪幾步、我還留著哪一步。留著的會越來越少，因為連判斷都拆得開。 一、每個月追新文獻 原本：訂期刊通知信、掃標題、存進待讀清單。待讀清單越積越長，最後沒有人讀。 交出去：它每天掃新文獻，照我的興趣排序，放上一個網頁。「我的興趣」是一份寫下來的檔案，不是它猜的，所以排序會跟著我的興趣改。 我留著：勾哪幾篇真的要讀。一週看一次，五分鐘。工具是論文雷達。 二、抓回全文 原本：一篇一篇進圖書館系統點。 交出去：勾好之後它自己去抓，走四層階梯，只走合法的路：①免費全文（Unpaywall、PubMed Central）②出版社授權的文字探勘 API，用自己申請的金鑰 ③醫院館藏，走圖書館的遠端認證，嚴格限速 ④程式驗抓到的是不是「那一篇」，比 DOI、比標題，不是就退件。 這裡要特別講一下，也是圖書館同仁最擔心的事：用 AI 大量下載文獻，違反圖書館跟出版商簽的合約，會讓全院的 IP 被封。所以每一層都有節流，一次一篇、間隔幾秒、被拒就退避。工具是我自己寫的，程式碼公開在 paper-fetch，節流那一段請照抄。 ...
