[時事關點] AI數據掠奪：學術殿堂的崩解危機
AI's Data Plunder, Academic World Asunder
COAR執行主任 Kathleen Shearer表示：「我們的知識庫是開放獲取的，所以某種程度上我們歡迎內容被再利用。但有些爬蟲過於激進，正造成宕機等嚴重運營問題。」
權威科學期刊《自然》（Nature）近期拉響警報：一場由 AI 引發的「數據飢渴症」，正導致全球學術網站接連癱瘓。根據開放取用知識庫聯盟（COAR）的驚人數據，超過 90% 的學術資料庫已遭受 AI 爬蟲的侵擾，其中三分之二更因此服務中斷【2】。這不僅是一場技術騷擾，更是一場數位時代的資源掠奪戰，正將開放的學術界推向崩潰邊緣。
AI掠奪知識，學術界該「就緒」還是「革命」？一場矽谷與學院的文明衝突
「AI爬蟲癱瘓學術網站」事件，絕非一場單純的技術攻防戰。它更像是一個歷史性的警鐘，標誌著兩種截然不同文明的猛烈對撞：一方是信奉「快速迭代、顛覆一切」的矽谷創新文化，另一方是奠基於「開放共享、可供查證」的學術知識體系。
這場衝突的核心，不是伺服器的頻寬，而是知識在21世紀應有的「樣貌」與「歸屬」。
效率的迷思 vs. 意義的追求：矽谷創新如何解構知識殿堂
「數據是新石油」——這句矽谷的金科玉律，在學術界引發了一場近乎野蠻的「數位圈地運動」。Cloudflare副總裁Will Allen一語道破天機：「如果你的內容新穎或相關度高，對構建AI聊天機器人的開發者來說就是無價之寶。」
這正是矽谷式創新的核心邏輯：將一切有價值的資源——此刻是「知識」——轉化為可供模型訓練的數據，以追求極致的效率與產出。學術界數百年積累的、基於開放共享精神的知識庫，在這套邏輯下，成了最肥沃、最廉價的「數據油田」。
失序的開採：從資源共享到巧取豪奪
學術網站本應是開放與共享的園地，如今卻成了野蠻生長的 AI 競技場。從擁有百萬張物種照片的 DiscoverLife 到權威醫學期刊 BMJ，無數知識庫正被異常流量淹沒。這並非正常的學術交流，而是一場明目張膽的數據掠奪。
這些 AI 爬蟲的行為，在學術倫理的框架下，與「剽竊」僅有一線之隔。正如學術寫作指南所強調的，引用來源是為了「給原作者應有的功勞，並避免無意的剽竊」【1】。然而，AI 開發者們透過爬蟲抓取數據，將其熔煉成所謂的「合成數據」（Synthetic Data）來訓練模型，卻鮮少追溯或標明其原始出處。這種行為剝奪了原創者的貢獻，使其研究成果被動地成為了商業 AI 的「養料」。
PSI 公司的執行長 Andrew Pitts 形容當前局勢如同「西部大荒野」，其混亂程度可見一斑。
合成文獻的幽靈：當 AI 學會「著書立說」
更令人擔憂的，是這種失序開採的最終產物。當一個 AI 模型「讀完」了人類數十年的醫學、物理學、社會學文獻後，它不僅能回答問題，更能開始「創造」——生成看似頭頭是道的「合成文獻」（Synthetic Literature）。
這對學術界構成了根本性的威脅。學術誠信的核心在於思想的可追溯性。一個觀點、一項發現，都能透過引用鏈條回溯到其源頭。然而，合成文獻打破了這條鏈。它可能混合、編造甚至產生錯誤的資訊，卻沒有可供查證的原始作者。正如學術規範要求作者透過引用來「增強自身的可信度，並向讀者展示你已做過充分研究」【1】一樣，無法被追溯的合成文獻，將成為學術體系中無法驗證的「幽靈」，污染整個知識庫。
天堂或地獄：AI 已成學術界的雙面刃
將AI單純視為掠奪者，也過於簡化了它在學術界引發的複雜處境。事實上，AI同時扮演著潛在的「助力」與「魔鬼」，讓教育工作者陷入了深刻的兩難。
打開的潘朵拉魔盒：誠信的侵蝕與檢測的困境
但另一方面，AI也打開了潘朵拉魔盒。當學生能輕易用AI撰寫論文時，「學習的過程與學術誠信便岌岌可危」【3, 4】。這使得「關於不當使用他人作品的界定變得更加複雜」，專家們對「完全由機器撰寫的內容是否算作抄襲存在分歧」。南加州大學教授 Kirk Stewart 的靈魂拷問直指核心：「這算是抄襲嗎？我是否侵犯了他人版權？我應該揭露這是 AI 生成的內容嗎？」【4】
更嚴重的是，AI生成內容的氾濫與難以檢測，正進一步掏空學術信任。2023年一項調查顯示，68%的受訪者認為AI將使剽竊「變得門檻更低，也更難被發現」。儘管有研究指出，某些特定詞彙（如 "delves"、"showcasing"）可能是AI寫作的痕跡，但道高一尺魔高一丈，AI生成內容只會「越來越難以發現」。
這使得學術界迫切需要明確的AI使用指南。《Science》和《Nature》等頂級期刊已率先要求作者必須「完全公開」AI的使用情況，並「對準確性負責，確保沒有抄襲行為」。然而，這場貓鼠遊戲才剛剛開始。
效率的誘惑：AI作為「超能助教」的完美許諾
這套邏輯並非以青面獠牙的面目出現，而是包裹著糖衣。它向學術界許諾了一個美好的未來：AI可以是學生的「全天候家教」、教師的「高效助教」，將師生從繁瑣的勞動中解放，讓學者能「專注於研究，解決寫作的麻煩」【3】。這一切都指向一個誘人的目標：更高的效率。
意義的流失：當「學習過程」被當作成本
然而，當效率成為最高指標，學術的核心——「過程」——就被視為亟待優化的「成本」。
南加州大學教授Kirk Stewart的靈魂拷問直指核心：「這算是抄襲嗎？」在矽谷的價值觀下變得模糊。因為當目標是快速產出一份「看起來像樣」的報告時，其內容是來自學生耗費心神的思索，還是AI在一秒內合成的，似乎不再重要。
這正是哲學家Michael Sandel所警示的「意義的扁平化」。當學生能輕易外包自己的思考與寫作，當AI能生成以假亂真的「合成文獻」，那種為了理解一個艱澀概念而徹夜不眠的努力、為了組織一個原創論點而反覆推敲的掙扎——這些構成真正「學習」與「研究」意義的過程，便被架空了。
矽谷的創新文化，正以效率之名，悄悄侵蝕著學術的根基。
學術界的轉型之路：從「工具思維」到「結構思維」
面對AI的衝擊，學術界的反應不應止步於防堵或被動接受。這場危機的核心，並非僅僅是出現了一個強大的新「工具」，而是整個知識生產、傳播與驗證的「結構」正在被重塑。此刻，學術界或許可以借鏡企業界在應對AI轉型時提出的「AI就緒度」（AI Ready）概念【5】。
一個企業的「AI就緒度」，不僅僅是技術部署，更涵蓋了戰略、數據、治理、人才和組織文化的全方位準備。同樣地，學術機構也需要問自己：我們的「AI就緒度」有多高？
戰略層面：是否已將AI視為影響未來教育與研究模式的核心變數，而非僅僅是個教學輔助或作弊工具？一所「AI就緒」的大學，其發展計畫會將「AI驅動的跨學科研究」與「人機協同的教學模式」列為核心指標，而不只是在IT預算中增加一筆軟體採購費。
治理層面：是否已建立清晰、可行的AI使用倫理規範與指南，以應對「合成文獻」與學術誠信的挑戰？這不僅是更新論文的誠信條款，更是建立一個動態的「AI倫理委員會」，能快速回應新技術的灰色地帶，並為師生提供具體指引。
人才與文化層面：我們該如何重新定義師生的角色？
當AI能輕易完成資訊整合與寫作任務時，教師的角色就不再是單純的「知識傳授者」，而更應成為引導學生進行批判性思考、驗證資訊、提出原創見解的「學術教練」。學生的角色也從被動的「知識接收者」，轉變為主動的「知識建構者」，他們需要學習如何駕馭AI，將其作為提出更深刻問題、進行更複雜分析的槓桿。
想像一下這樣的場景：
歷史課堂上，一位教授不再是照本宣科地講述羅馬帝國的興衰，而是利用AI生成了一個動態的歷史模擬沙盤。學生們扮演不同的角色——元老院議員、將軍、商人——他們的決策會即時影響帝國的走向。教授的角色，則是在關鍵時刻提出詰問：「你為什麼認為增稅是解決軍費問題的唯一方法？AI，請根據當時的經濟狀況，模擬一下這個決策可能引發的社會動盪。」課堂的焦點從「記住史實」轉變為「理解歷史的複雜性與權衡」。
醫學院的病理討論中，學生們不再是埋首於書本，記憶數百種罕見病的症狀。他們的AI助手早已將病歷摘要、相關文獻和可能的診斷方向整理出來。指導教授的工作，是引導他們思考：「AI列出了三種可能性，但它基於數據，無法理解病人的恐懼。作為醫生，你該如何與病人溝通這些不確定性？除了治療方案，我們還能為他做什麼？」學習的重點從「資訊檢索」提升到了「臨床決策與人文關懷」。
這種從「工具思維」到「結構思維」的轉變，才是學術界應對這場危機的根本出路。與其徒勞地封堵，不如主動擁抱結構性變革，重新思考在AI時代，什麼才是知識、學習與研究的真正價值。
但我們必須提出一個更尖銳的問題：當學術界汲汲營營地追求企業級的「AI就緒度」時，我們是否正在不知不覺中，用矽谷的價值觀（效率、量化、產出）來全面改造學術的核心？
一所「AI就緒」的大學，會不會最終變成一個高效的「知識工廠」，其產出的「合成文獻」與研究成果，完美地融入了AI產業鏈，卻恰恰失去了學術研究最寶貴的——那份對真理的、緩慢而固執的求索精神？
當大學開始用「AI驅動的跨學科研究」作為KPI，我們衡量的是真正的洞見，還是只是更快的數據整合？當我們為AI倫理設立重重關卡，我們是在捍衛學術誠信，還是僅僅在為一個無法根治的問題，不斷開發更精密的「補丁」？
這種「就緒」，究竟是為了捍衛學術主體性，還是為了更順暢地被收編進科技資本的版圖？這是一個我們無法迴避的特洛伊木馬式困境。
結論：在數據廢墟之上，重建學術新秩序
這場由 DeepSeek 等低門檻模型引爆的數據淘金熱，正將學術界推向一個危險的十字路口。德國斯圖加特自然史博物館的動物學家 Michael Orr 的警告言猶在耳：若問題無法解決，小型學術機構「很可能會因此而滅絕」。
當前的挑戰，已遠非伺服器過載的技術問題。它暴露了開放學術理念在數據資本時代的脆弱性，也預示著「合成文獻」可能帶來的知識污染。然而，危機中也蘊藏著轉機。
與其在防堵AI的戰壕中消耗殆盡，不如將其視為一次徹底改革的契機。學術界需要借鏡企業轉型的決心，建立自身的「AI就緒度」，從戰略、治理到文化，完成一次深刻的「結構轉型」。唯有如此，我們才能在這場數據石油的爭奪戰中，守護住比石油更珍貴的東西——知識的真實性與創造性，並在看似混亂的廢墟之上，重建一個更強韌、更具活力的學術新秩序。
資料來源:
Burnell, C., Wood, J., Babin, M., Pesznecker, S., & Rosevear, N. (n.d.). Crediting and Citing Your Sources. In The Word on College Reading and Writing. Open Oregon Educational Resources. https://openoregon.pressbooks.pub/wrd/chapter/crediting-your-sources/
Kwon, D. (2025). Web-scraping AI bots cause disruption for scientific databases and journals. Nature. https://www.nature.com/articles/d41586-025-01661-4
AI in Schools: Pros and Cons. (2024, October 24). University of Illinois College of Education. https://education.illinois.edu/about/news-events/news/article/2024/10/24/ai-in-schools--pros-and-cons
Stewart, K. (2024, March 21). The ethical dilemmas of AI. USC Annenberg School for Communication and Journalism. https://annenberg.usc.edu/research/center-public-relations/usc-annenberg-relevance-report/ethical-dilemmas-ai
畢馬威（KPMG） & 思科（Cisco）. (2024). 人工智能就緒度白皮書：企業數智化轉型的AI變革路徑與評估指南. https://www.baogaobox.com/insights/250606000011490.html
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關於本刊作者
Gainshin Hsiao 是 Agentic UX（代理式使用者體驗）的先驅，在人工智能與使用者體驗設計領域擁有超過 15 年的開創性實踐。他率先提出將用戶隱私保護視為 AI 產品設計的核心理念，於 2022 年創立 Privacyux Consulting Ltd. 並擔任首席顧問，積極推動隱私導向的醫療 AI 產品革新。此前，他亦擔任社交 AI 首席策略官（2022-2024），專注於設計注重隱私的情感識別系統及用戶數據自主權管理機制。
Agentic UX 理論建構與實踐
AI 隱私保護設計準則
負責任 AI 體驗設計
在 Cyphant Group 設計研究院負責人任內（2021-2023），他探索了 AI 系統隱私保護準則，為行業標準做出貢獻。更早於 2015 至 2018 年，帶領阿里巴巴集團數位營銷平台體驗設計團隊（杭州、北京、上海、廣州）、淘寶用戶研究中心並創立設計大學，從零開始負責大學的運營與發展，不僅規劃了全面的課程體系，更確立了創新設計教育理念，旨在為阿里巴巴集團培育具備前瞻視野與實戰能力的設計人才。其課程體系涵蓋使用者中心設計、使用者體驗研究、數據驅動設計、生成設計等多個面向應用。
活躍於國際設計社群，在全球分享 Agentic UX 和 AI 隱私保護的創新理念。他的工作為建立更負責任的 AI 生態系統提供了重要的理論基礎和實踐指導。
學術背景
Mcgill - Infomation study/HCI -Agentic UX, Canada
Aalto Executive MBA-策略品牌與服務設計, Singapore
台灣科技大學：資訊設計碩士- HCI, Taiwan
中原大學：商業設計學士- Media and marketing design, Taiwan