【請 AI 幫忙潤稿嗎？請避開這些詞！】AI 偏好詞彙正在悄悄改變醫學論文

之前聽到《大腦會談地圖》podcast 時，林醫師提到的這篇論文——我找了一下，發現有兩篇都寫了差不多主題的研究。

2022 年 11 月，ChatGPT 橫空出世。短短兩個月內，它成為史上用戶增長最快的應用程式。科學界很快就發現，這個工具能夠以驚人的流暢度生成學術文字。

但這引發了一個問題：到底有多少論文正在使用 AI 輔助寫作？

最近發表的一項研究給出了一個令人震驚的答案。研究人員分析了 2000 年到 2024 年間 PubMed 收錄的超過 2700 萬篇醫學文獻，追蹤了 135 個被認為是「AI 偏好」的詞彙。結果發現，其中 103 個詞在 2024 年的使用頻率出現了統計上顯著的暴增。

更令人意外的是，這個趨勢早在 2020 年——也就是 ChatGPT 發布前兩年——就開始了。

研究做了什麼？

這項發表在 2025 年的研究採用了一個聰明的方法。研究人員首先系統性地回顧了 15 篇先前關於 LLM（大型語言模型）寫作特徵的文獻，從中整理出 135 個「可能受 AI 影響」的詞彙。

這些詞包括：

• 動詞：delve（深入探討）、underscore（強調）、showcase（展示）、bolster（增強）
• 形容詞：meticulous（細緻的）、intricate（複雜的）、pivotal（關鍵的）
• 副詞：primarily（主要地）、notably（值得注意的是）
• 名詞：tapestry（交織的整體）、realm（領域）、landscape（版圖）

作為對照組，研究人員同時追蹤了 84 個醫學論文中常見的標準學術用語，例如「associated with」（與⋯⋯相關）、「cohort study」（世代研究）、「statistically」（統計上）等。

然後，他們計算每個詞在每年度 PubMed 文獻中的出現頻率，並使用統計方法（modified Z-score）來判斷哪些詞的使用量出現了異常變化。

發現一：AI 偏好詞彙的暴增

在 2024 年，135 個 AI 相關詞彙中，有 103 個的 Z-score 超過 3.5——這代表它們的使用頻率出現了「有意義的異常增加」。

增幅最大的詞包括：

• delve：2024 年 Z-score 最高
• underscore
• primarily
• meticulous
• boast
• commendable
• showcase
• surpass
• intricate
• tapestry

相較之下，對照組的 84 個常見學術用語大多維持穩定。

發現二：趨勢早在 2020 年就開始

這是最令人意外的發現。研究顯示，這些「AI 偏好詞彙」的使用頻率從 2020 年就開始上升，並在 2023-2024 年急劇加速。這比 ChatGPT 的公開發布（2022 年 11 月）早了整整兩年。

為什麼會這樣？研究提出了「雙相模式」的解釋：

第一階段（2020-2022）：潛伏期。在 ChatGPT 之前，像 DeepL 翻譯、Grammarly 這類 AI 驅動的工具已經廣泛被使用，可能已經開始影響學術寫作的詞彙選擇。同時，這些詞也被收錄進大型語言模型的訓練資料中——例如 C4 資料集來自 2019 年 4 月的網頁，如果當時某些詞的使用趨勢正在上升，AI 模型會「學到」這個趨勢。

第二階段（2023 至今）：爆發期。ChatGPT 公開發布後，數百萬研究者開始用它來協助寫作。AI 偏好的詞彙被大規模輸出，進入學術出版品。研究的統計模型顯示，AI 相關詞彙的使用頻率顯著高於對照組（β = 0.655, p < 0.001）。

此外，人類回饋強化學習（RLHF）也有放大效應：AI 模型經過人類回饋調整後，會傾向使用評估者喜歡的詞彙——而這些詞可能本來就在上升趨勢中。

換句話說：AI 沒有「創造」這些用法，但它大大「放大」了這些用法。

發現三：某些傳統用語反而減少了

有趣的是，研究也發現一些傳統學術用語在 2024 年的使用頻率反而下降了，包括：

• "purpose of"
• "to determine"
• "hypothesis"
• "results suggest"
• "all patients"
• "treatment of"

為什麼？我們還不確定。但一個可能的解釋是：AI 傾向於用更「花俏」的方式表達同樣的概念，導致原本直白的說法被取代。

這提醒我們：AI 的影響不只是「增加了什麼」，也包括「減少了什麼」。未來的研究需要持續追蹤這種變化。

這代表什麼？學術寫作的警訊

這項研究的發現引發了幾個重要的問題：

1. 論文品質。AI 生成的文字可能表面上流暢，但實際上可能存在事實錯誤或缺乏原創見解。過度依賴 AI 可能導致「平庸化」的學術寫作。
2. 學術誠信。雖然許多期刊現在允許使用 AI 輔助寫作（前提是誠實揭露），但如何界定「輔助」與「代寫」的界線仍然是灰色地帶。
3. 詞彙多樣性的喪失。如果所有論文都使用相同的「AI 偏好詞彙」，科學文獻可能變得單調且缺乏個人風格。

給非英語母語研究者的提醒

值得注意的是，AI 寫作工具對非英語母語的研究者特別有幫助。這項研究也發現，來自中國、韓國、台灣等非英語國家的論文，AI 詞彙的使用比例更高（約 20%，相較於英語國家的 5% 左右）。

這不一定代表「不當使用」——更可能是這些研究者使用 AI 來幫助潤飾英文。問題在於：我們如何區分「合理的語言協助」和「過度依賴」？

這篇文章的目的不是要批評使用 AI。關鍵在於：用 AI 作為輔助，而不是替代你的思考。當你收到 AI 的修改建議時，問自己：

• 這個改法有沒有改變我的原意？
• 這個詞我會在口語中使用嗎？
• 這樣寫，我的讀者會覺得親切還是生疏？

研究限制：我們還不知道什麼？

這項研究有一些重要的限制：

1. 詞彙選擇可能不完整。研究只分析了「已被文獻報導過」的 AI 偏好詞彙。可能還有很多其他詞也被 AI 頻繁使用，但還沒被發現。
2. 無法建立因果關係。研究顯示的是「時間相關性」，不是「因果性」。詞彙變化可能也受到研究主題趨勢、學術溝通風格演變等其他因素影響。
3. 統計方法的限制。研究使用的 modified Z-score 閾值（≥3.5）是基於慣例，不是嚴格的理論基礎。而且跨多個詞彙重複測試，可能會有假陽性的風險。
4. 時間解析度有限。目前只有年度資料，2023 和 2024 各只有一個資料點。未來如果有更細緻的時間數據，可以做更精確的時間序列分析。

實際建議：三件你可以做的事

建立「AI 字詞清單」自我檢查表

下次你用 ChatGPT 或 Claude 幫你潤稿時，完成後做一件事：搜尋以下這些詞——

• 動詞類：delve、underscore、bolster、elucidate、showcase、garner、leverage、unveil、scrutinize
• 形容詞類：meticulous、intricate、pivotal、commendable、groundbreaking、transformative、nuanced
• 副詞類：notably、predominantly、compellingly、profoundly

如果發現這些詞出現在你文章裡，問自己：這是我想用的詞，還是 AI 塞給我的？很多時候，替換成更直接、更口語的表達會更自然。

保留你自己的聲音

AI 很會寫「正確」的句子，但它不認識你的讀者、你的語境、你的個人風格。用它做初稿或潤飾，但最後一關一定要自己讀一遍——大聲讀出來更好。如果一句話你平常不會那樣說，你的讀者大概也不會那樣寫。

給醫學教育者的提醒

如果你在指導學生或住院醫師寫論文，可以分享這份研究。討論的重點不是「不能用 AI」，而是「用 AI 之後還要編輯」。讓學生知道：AI 是草稿機，不是代筆人。

AI 是工具，你是作者

讓我們把視角拉大一點。這項研究分析了超過 2750 萬筆 PubMed 紀錄（2000-2024 年），用嚴謹的統計方法證實：特定詞彙在醫學文獻中的使用頻率，確實在 ChatGPT 時代顯著增加。這不是壞事，也不是好事——它只是一個事實，一個我們需要覺察的事實。

AI 正在改變科學溝通的 DNA。對於臨床醫師、研究人員、醫學生來說，這項研究的價值在於提供了一份「地圖」——讓你知道哪些詞可能是 AI 的偏好，從而做出更自覺的選擇。

AI 是工具。你是作者。這個區別，比任何詞彙選擇都重要。

TL;DR

1. 2020 年開始，特定詞彙（delve、underscore、meticulous 等）在醫學文獻中顯著增加，2023-2024 加速更明顯
2. AI 放大了這個趨勢，但沒有從零創造它
3. 用 AI 協助寫作完全沒問題——只要你記得最後要編輯、保留自己的聲音

參考資料

• Matsui K. (2025). Delving Into PubMed Records: How AI-Influenced Vocabulary has Transformed Medical Writing since ChatGPT. Perspectives on medical education, 14(1), 882–890.
• Kobak, D., González-Márquez, R., Horvát, E. Á., & Lause, J. (2025). Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary. Science advances, 11(27), eadt3813.