生成式AI写作指南 V1.0

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2024年10月11日修改

编者的话：

        本《指南》是在当前人工智能科学发展对大学教育教学带来巨大冲击的大背景下萌生的一种积极性的应对策略。《指南》的内容撰写更多立足于大学教育教学和各专业培养及学科研究领域的现状，旨在针对当前初步接受人工智能科学观念及生成式AI写作工具的在校师生及社会从业者的入门式引导，期冀大家在此大背景下能够科学、理性地认识和运用生成式AI写作方式，避免在大时代发展的冲击中动摇本专业学习和就业规划的信心和能力。《指南》的撰写来自于中文、传播、计算机、人工智能、通信工程、电气工程及自动化、物理学、广告设计、图书情报以及行政和教育管理岗位人员等多学科背景和多岗位经验的教师团队的集体协作，撰写过程中很好地采用了网络协作共写模式，体现了人工智能科学理念中的协同写作方式。鉴于人工智能科学发展的迅速迭代，生成式AI写作工具也在随着大模型的升级优化不断地提升写作效能，目前撰写的《指南》内容难免会出现一些不周延的问题或纰漏。期待我们的撰写团队在今后的工作及教学中总结经验，丰富AI写作案例，不断地修订《指南》内容，提升其对高校及社会运用生成式AI写作的指导性价值和实际功效；同时，本《指南》也特别求教于方家，希望得到同行们的宝贵建议和批评。​

本《指南》得到了西南交通大学2024年“战略咨询与智库课题”《数字化背景下我校“AI+教育”框架与途径研究》（项目号：WB0100112602303-02）、2024年校级本科教育教学研究与改革项目《人工智能时代中文专业教育的创新课程探索与实践》（项目号：JG2024054）和四川省中国语言文学类专业教学指导委员会2024年教学改革项目《人工智能时代中文专业教育的自主创新课程探索与实践》（项目号：SCZW24JZW01）的支持，撰写团队对此特别致以感谢！与此同时，本《指南》也是以上研究项目的阶段成果，为推动下一步研究奠定了基础。​

引言

近年来，大语言模型的诞生，标志着人工智能（Aritficial Inteligence, AI）在自然语言处理领域的重大突破，生成式AI工具也应运而生。这些工具通过处理海量数据，能够生成高质量的文本内容，并逐步应用于各类写作领域。生成式AI写作为高等教育领域带来了新的机遇和挑战，给广大师生的未来学习拓展了无限的空间。如何正确地看待这一新型的写作形态，合理地运用生成式AI写作，是当前大学教育教学中急待解决的理论与实践问题。​

        大学写作教育是对当代大学生的基础语言符号运用素养和能力的培养实践。从具体的认识层次看，作为大学教育的写作首先体现为一种国民的基本素质，以及个人的表达、交流和申诉等能力；其次体现为学科领域内部的专业技能，表现为语言符号传达的逻辑、修辞、论辩及篇章结构的能力；最后还体现为一种创作者的个性化创造力，使得写作成为一种个性独创的精神需要，一种艺术表达的审美需要。写作形态的层次决定自我表达的深度，这即是大学写作教育的意义和价值。大学写作教育的目标就是让学生变得更加文明、理性，专业程度更高，批判性及个性化更强，从而更好地表达自己。当人工智能科学进入到生成式AI阶段，进入大学写作教育领地，二者协同起来，可以使得写作主体立足于更广泛的视野、更开放的胸襟，掌握更多的内容信息，洞察专业认知、文化因素和现实环境带来的差异性，让写作变得更具有效率和专业特色，更好地帮助人们认识世界，增进交流，提升人们之间的信任度。由此，生成式AI写作与大学写作教育的目标具有较高的一致性。 ​

       生成式AI对大学写作的范畴、行为、效率、评价等产生了较大影响，甚至导致一些争议。本着既尊重科学精神和技术发展，又尊重写作伦理和道德考量的宗旨，期待共创一个人类和人工智能和谐共存的校园环境和未来世界，初拟一份生成式AI写作指南对于大学教育教学显得尤为必要。本《指南》将分为三大部分介绍生成式AI写作的基本特征、方法和工具，不同类型的应用场景和实践，面临的挑战、风险和规范等内容。  ​

一、生成式AI写作基础理论

1.1 生成式AI写作特征

生成式AI写作是利用大模型为主要人工智能工具，进行人机协同写作的一种创作过程和模式。其主要的特征如下：​

生成式AI写作是人机协同的新写作模式。生成式AI写作虽然仍旧依赖于写作主体具体的生活阅历、丰富的阅读与交流经验、较高水平的专业评价能力，但机器智能进入创作环境使得原来的个体独立写作情景改变为人机协同、合作交流的深层和谐状态。这种新模式使得写作主体在整个写作过程中能够与机器智能进行全方位交流，即时获得较为全面的各种伴写支持。​

生成式AI写作拓展了写作的领域。传统写作主要是以语言文字为主要载体，生成式AI技术实现了文本、图片、视频等转换合成和深度融合的功能，这就使得生成式AI写作涵盖了一切以语言文字、表格、图片、音频、视频等生成的具有创造性和生产性的文本，均属于人工智能时代的写作行为和实践。这大大开拓了生成式AI写作的内涵范畴和应用领域。​

生成式AI写作是人工智能时代引入新质生产力的写作模式。基于人工智能芯片和并行计算技术的突破，生成式AI写作能够快速生成内容初稿，提高写作效率。在写作过程中，能够充分利用AI的大数据搜索和高效的计算分析能力，完成数据的搜集、整理、分析和归纳工作，为写作提供强大的数据分析和模式探索能力。生成式AI写作适用于不同的工作领域和场景，具备高度灵活的写作任务生成能力，能够为全领域的写作提升效率。​

生成式AI写作也带来了新的写作问题和挑战。它会受到模型的”幻觉“影响而提供虚拟信息，其生成的内容自然流畅，生动逼真，能给读者带来良好的视觉效果和沉浸式体验；但需要写作主体根据不同的写作要求进行数据核查和验证审核，并不断地反思生成内容对写作主体思想的侵蚀。​

1.2 生成式AI写作方法

      鉴于写作者在广泛的写作领域内对写作方法的选择具有个人习惯、主观偏好以及写作思维变化带来的特殊性；本节更多侧重于大学教育教学领域相关的公共写作及专业写作中基于学习和研究的AI写作方法介绍。​

1.2.1 生成式AI工具如何进行选题策划

选题策划是内容创新和吸引读者的关键。在利用生成式AI进行选题策划时，我们需要遵循一系列原则，确保选题的质量和相关性。选题策划是一个系统性的过程，需要考虑论文的定位、读者的需求、学术前沿和社会热点。一个好的选题应该具有创新性、实用性和前瞻性。​

研究对象是选题策划的出发点，它决定了研究的领域和范围。AI通过分析学术数据库、新闻报道和社会媒体，可以帮助识别出当前研究的热点领域；研究问题是推动研究的核心，它指导着研究的方向和深度。AI可以帮助识别研究对象中的未解决或争议性问题，提出可能的研究问题；研究视角决定了研究的切入点和分析的深度。AI工具根据已有文献和研究趋势，可以给出一些参考研究视角；研究方法是实现研究目标的手段，它影响着研究的科学性和有效性。AI可以根据研究问题和视角，推荐合适的研究方法和工具；研究结论是研究的成果，它需要清晰、有说服力，并能够对现有知识体系做出贡献。AI可以帮助预测、评估可能的研究结果及其对学术界和社会的影响。​

假设我们正在策划关于“人工智能在教育领域的应用”方面的学术论文。首先，我们让AI分析教育技术领域的研究热点，识别出“个性化学习”作为研究对象。接着，AI识别出“如何提高个性化学习系统的适应性”作为研究问题。然后，AI提出从“学习者心理模型”的视角来探讨这一问题。之后，AI推荐使用机器学习算法来分析学习者行为数据，并预测其学习需求。最后，AI预测研究可能得出的结论，例如个性化学习系统能够显著提高学习效率，并评估这一结论对教育实践的潜在影响。通过这种方式，我们不仅能够确保选题的相关性和创新性，还能够提高策划过程的效率和质量。​

1.2.2 生成式AI工具如何构建写作提纲

     学术论文的框架，犹如建筑的蓝图，是研究工作的精髓所在。它以严谨的研究逻辑和方法论为基石，确保了研究工作的系统性和科学性。每个学科的学术论文框架都有其独特之处，它们不仅反映了该学科的研究范式，更映射了其知识体系的深度与广度。随着人工智能技术的飞速进步，AI在学术研究领域的辅助作用日益凸显，尤其在论文写作提纲的拟定上，展现出了前所未有的潜力。​

生成式AI的智能算法能够根据研究者的特定选题，迅速提供一个全面的基础研究框架。这不仅极大地节省了研究者宝贵的时间，更在提升研究效率和质量方面发挥了重要作用。以“川藏铁路沿线环境物理模型的建立”为例，生成式AI能够迅速根据这一选题，生成一个包含引言、文献综述、研究方法、结果分析、讨论和结论等关键部分的写作提纲。​

然而，AI生成的提纲往往基于通用模板，可能并不完全契合特定研究的个性化需求。因此，研究者在利用生成式AI拟定提纲时，应提供更为具体化的要求。例如，如果研究者期望提纲中深入探讨振动与波、热学等理论基础，或者特别强调物理学在促进川藏铁路沿线科学文化发展中的重要贡献，那么在提问时就应明确指出这些特定的研究需求。​

具体化的提问可以是这样的：“作为一位资深的研究者，我即将撰写一篇关于‘川藏铁路沿线环境物理模型的建立’的学术论文。请根据这一选题，为我拟定一个详尽的写作提纲。特别要求：1.提纲中应包含振动与波、热学等理论基础的深入分析；2.请确保‘物理学在促进川藏铁路沿线科学文化发展中的贡献’这一主题贯穿整个研究。”​

通过这种方式，生成式AI能够更精准地捕捉到研究者的具体需求，生成一个更加贴合实际研究内容和目的的写作提纲。这样的提纲不仅能够帮助研究者快速构建起论文的基本框架，更能够确保论文内容的深度和广度，使其更加符合学术研究的高标准。      ​

1.2.3 生成式AI工具如何辅助内容创作

在当今的学术研究领域，AI 的介入为研究者提供了前所未有的便利。AI不仅能够辅助研究者快速生成论文写作提纲，还能在文献检索、数据分析、图表生成等方面提供强有力的支持，极大地丰富和完善了论文的内容。​

文献检索：AI通过算法优化，能够高效地从海量文献中筛选出与研究主题相关的资料。它利用关键词匹配、主题识别等技术，帮助研究者快速定位到高质量的文献资源，节省了大量手动检索的时间。此外，AI还能够追踪最新的研究成果，确保研究者能够及时获取到最新的学术动态。​

数据分析：在数据分析方面，AI的应用更是显著提高了研究的精确度和效率。AI能够处理和分析大规模的数据集，识别数据中的模式和趋势，甚至能够预测未来的数据走向。这对于需要进行复杂统计分析的研究者来说，无疑是一个巨大的助力。同时，AI还能够辅助研究者进行数据可视化，将抽象的数据以图形的方式呈现，使得研究结果更加直观易懂。​

图表生成：AI在图表生成方面的能力同样不容小觑。它能够根据研究数据自动生成各种图表，如条形图、折线图、散点图等，这些图表不仅美观，而且信息丰富，有助于研究者更清晰地展示研究结果。​

然而，尽管AI在辅助论文写作方面具有诸多优势，但它终究只是研究者的辅助工具。AI提供的框架和内容需要研究者根据实际情况进行调整和完善。研究者在使用AI时，应该保持批判性思维，对AI生成的内容进行仔细的审查和思考，确保研究成果的准确性和可靠性。​

此外，研究者在使用AI的过程中，还应该注意保持研究成果的原创性和创新性。AI虽然能够提供帮助，但它生成的内容可能缺乏深度和独到的见解。因此，研究者在使用AI时，应该结合自己的专业知识和研究经验，对AI提供的内容进行深入的分析和拓展，形成自己独特的研究视角和见解。​

1.2.4 生成式AI工具如何应用于编辑加工

编辑加工是确保文章质量和传达效果的关键环节。编辑加工不仅包括对文本的微观处理，还涉及到对整体内容的提升。它要求编辑者既要关注文本的微观细节，如语法、拼写和风格，也要着眼于宏观结构，如逻辑流程和内容深度。​

      微观文本处理：微观文本处理是编辑加工的基础，它涉及到对文章的逐字逐句的打磨。这包括提取关键词以增强文章的检索性，术语解释以确保专业性，以及文本聚类以优化信息结构等。​

      ① 提取关键词：关键词是文章内容的高度概括，有助于读者快速把握文章主题。AI通过文本分析，可以识别出现频率高且与主题密切相关的词汇。​

② 术语解释：确保专业术语的准确性和易于理解。AI可以帮助提供术语的定义和使用上下文，例如，在讨论“弦理论”时，AI可以帮助解释“超弦”和“膜”等术语。​

③ 文本聚类：将文本中相似的内容进行分组，以优化信息结构。AI可以通过算法识别内容的相似性并进行分组，例如，在编辑一篇包含多个研究结果的论文时，AI工具可以将相似的结果归为一类，以提高文章的可读性。​

      整体提升：整体提升是编辑加工的高级阶段，它关注于提升文章的整体质量和影响力。这包括观点分析、信息抽取、模型评估等。​

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