港大人工智能（AI）「幻覺」事件，反映了不少人的偏見：用人工智能做研究，就是學術造假。不論是香港還是美國，就算是大學本身，從老師到管理層，對人工智能仍充滿疑慮，千方百計防止學生「濫用」，交的功課有使用AI嫌疑，學生隨時面對抄襲的嚴重指控。
實情是否如此？
跟同行比較，我用人工智能用得最早也用得最盡，已成為一個不能或缺的工具。且以最近完成的一篇論文為例。
研發數學模型 節省近百小時
某日翻讀文獻，見有論文將一本經典著作的部分內容化成數學模型，得出若干結論。碰巧對這個題目有興趣，也頗熟悉那本著作，對該論文的立論頗有保留，於是思考了半天，試圖寫出另一個數學模型作為回應。奈何認識的人之中，沒有人做過這個題目，問無可問，於是就跟AI展開了一個漫長的對話。
研究可有人做過？方法是否行得通？題目是否值得做？跟AI糾纏良久，經歷過一輪天南地北的「腦震盪」，本來的想法有點不同了，但更清楚明確。
找到方向，下一個難題是煩惱如何從那本經典著作中，抽取一些相關段落。雖然熟讀此書，但全書數百頁，一時之間要找出關鍵的一句半句，並不容易。沒有AI，我就要把整本書翻來揭去，憑記憶尋找線索；有了AI，我只需要上載整本書的檔案，再根據清楚訂立的範圍，就可抽取書中的段落。本來要花半天才完成的工作（而且會有漏網之魚），十數分鐘就徹底解決了。
下一步是寫出數學模型。模型不算複雜，會得出的結果也大致可以預料到，麻煩的是要在電腦輸入一堆數學符號，以及作一些沉悶刻板的推導。跟過去鸚鵡學舌式的運作不同，現在的AI已有相當的數學運算能力，「熟讀」數學文獻，也懂得反覆印證。經過幾輪交流，我需要的數學模型就完成了。
論文完成後，AI更可以「角色扮演」，從一個評審員的角度，極具批判性地指出論文的不足。如此來來回回地修改，論文就更有說服力了。
沒有AI幫助，這篇論文可能不會寫出來：認識的人之中，研究這個題目的一個也沒有，根本連「腦震盪」也不會發生。至於文獻搜集、數學推導，加上最基本的寫作，相比自己親力親為，加起來節省了接近一百小時。
以上過程，算不算學術造假？
低質學者AI撰稿 變相製造垃圾
用人工智能從頭到尾「吐出」一篇論文、幾乎不修改就投稿的學者，大有人在，尤其嚴重的是一些排名較低的學報，以及來自低質素大學的學者。在大學制度不太健全的地方，學者升遷往往重量不重質。
有求有供，有些學報就是為了這些學者而存在的：評審過程馬虎（很可能也是由AI代勞），就算論文中有明顯的AI痕跡（例如忘了刪去AI詢問用者的問題），也可以照登無誤。這種「出版工業」，是收入可觀的大生意，製造垃圾刊登垃圾，只是用學術包裝的騙局而已。
這跟把AI當成輔助工具是兩回事。自己沒有想法，隨便叫AI自由發揮，很難會問出什麼好主意。邏輯推論、數據處理、電腦編程，都必須自己細心檢查，除了找錯處，也可以質疑其做法，一再追問。
為了保持個人風格，遣詞造句也得親身上陣，才能抹去AI那種順滑得面目模糊的文筆（因此這個報紙專欄，還是百分百人手出品）。這種用法，不是把AI當成作者，而是當成研究助理。以AI現時水平計（尤其是付款版本），這個研究助理可說非常稱職，效率遠勝一個普通的人類研究助理。
人工智能只會愈來愈厲害。再發展下去，AI會否由被動變主動，變成一個全自動的「經濟學者」？隨機找一個沒有人做過的題目，再搜集數據作實證分析（又或建立數學模型），這樣做出來的研究，相信沒有太大價值。
不過，若果AI可以快速地大量生產，每半小時給你完成一篇論文，這樣就不難「撞出」一些有意義的研究了，到時經濟學者還有什麼存在意義？至少，平庸無趣、小修小補的研究，已不用人類生產，價值大跌了。到時對創意的要求，會否比現在更高？這些問題，不是天方夜譚，而是十年八載後很可能要出現的情況。
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