Academic Humanizer：把 AI 初稿修回自己的聲音，然後呢？

一、它處理的是一個真實存在的寫作問題

用 AI 協助產生論文或研究計畫初稿，早已不是新鮮事。真正讓研究者困擾的，往往是初稿留下來的質地：句型雷同、形容詞多於實質內容，每一段看起來都很完整，讀完卻很難留下作者自己的判斷與聲音。

In recent years...、paves the way for...，或密集出現的破折號，本身都不是錯誤。問題出在這些模式大量重複之後，文字開始變得可以互換。換一個主題、換一篇研究，好像仍然成立。

文字雖然生成了，作者的判斷卻還沒有真正進去。

市面上已有不少所謂的「AI humanizer」，但多數原本是為一般文章或行銷文案設計。直接拿來處理學術論文、美國國家科學基金會（NSF）或美國國立衛生研究院（NIH）計畫書，反而可能磨掉科學寫作真正重要的東西：限定語、證據強度，以及作者刻意保留下來的不確定性。

研究者最不希望看到的，不是句子還有「AI 味」，而是原本只支持「觀察到相關性」的結果，在潤飾之後變成近似「證實因果」的敘述。

2026 年 6 月 20 日，Academic Humanizer 專案公開於 GitHub。它鎖定的正是這個問題。

Academic Humanizer 不是一套獨立的桌面軟體，而是一套提供 Claude Code、Codex 等 AI 代理程式使用的 skill。官方 README 對開發背景的說法很直接：

團隊發現，AI 協助產生的初稿經常過度通用、冗長，並逐漸偏離作者原本的寫作方式。因此，他們嘗試讓 AI 比較自身產生的草稿，與團隊過去已接受的論文及獲補助的計畫書，再人工檢視其中差異，最後整理成一套學術寫作編輯規則。

這個定位很重要。

它不是要回答「怎麼讓 AI 寫得更像人」，而是試圖處理另一個更實際的問題：

AI 參與初稿之後，如何把文字重新拉回作者自己的學術語氣，同時不要破壞原本的證據邊界？

2026 年 7 月 7 日，《Nature》也針對這項工具進行報導，標題直接點出爭議：

報導同時呈現支持與疑慮。這也正是 Academic Humanizer 值得討論的地方：真正的問題不只是「它能不能把文章改得比較像人寫」，而是它改了什麼，以及修改之後誰來確認內容仍然正確。

二、它做什麼，也明確說明自己不做什麼

依官方 README，Academic Humanizer 主要處理四件事：

1. 減少制式 AI 語句
   例如 In recent years、paves the way、to the best of our knowledge，以及過度使用的破折號、過長句子或空泛修飾語。
2. 控制主張與證據之間的距離
   工具特別強調動詞強度不應高於資料能支持的程度，例如避免把經驗性結果寫成 prove，而改回較符合證據強度的表達。
3. 保留真正屬於學術內容的部分
   包括必要的限定語、適當的被動語態、定義、符號、引用與數值。官方特別強調，不應任意改變數字或參考文獻。
4. 提供研究計畫書模式
   針對 NSF、NIH 等研究計畫書，保留與論文不同的寫作需求，尤其重視首頁與研究主張的呈現。

但比「它能做什麼」更值得注意的，是官方也明確說明它不打算做什麼。

README 的倫理說明指出：

也就是說，這項工具的官方定位是文字編輯，而不是規避 AI 偵測。

它也不應產生研究發現、虛構資料或任意更動引用。官方同時提醒：

最終仍應依照投稿期刊、研究機構或補助單位的規範處理。

這條界線比「改得像不像人」重要得多。

對研究寫作而言，真正需要保護的不是某一種文體，而是：

證據、文字與作者責任之間的一致性。

三、效果差在哪裡？看同一段研究計畫文字

Academic Humanizer 的 README 提供了一組修改前後的例子。

圖 T1｜同一段研究計畫摘要的潤飾前後對照。取材自 Academic Humanizer README 的範例。
（點擊圖片可開啟原圖放大檢視）

潤飾前

這段文字最大的問題其實不是英文不好。

相反地，每一句文法都完整，甚至看起來頗為「學術」。

但讀完之後，很難回答三個最基本的問題：

問題到底是什麼？
準備做什麼？
要在哪裡驗證？

潤飾後

後一版拿掉大量沒有增加資訊的修飾語，直接指出現有方法的限制，接著交代三個研究面向，以及預計應用的場景。

真正的差別，不只是「比較簡潔」。

它把原本抽象而通用的文字，拉回可以理解、可以討論，也比較可以檢驗的研究主張。

值得注意的是，README 並不只提供一般示範案例，另外也收錄 NIH Specific Aims 與一份 funded NSF CAREER summary 的前後修改案例。

因此，這套規則的設計背景並非單純來自一般文字潤飾，而是與實際的論文及研究計畫書寫作情境有直接關聯。

這樣的說法，比把示範文字直接等同於某一份實際獲補助的完整申請書更精確。

四、怎麼安裝與使用？

Academic Humanizer 的結構相當簡單，核心是 SKILL.md 與相關範例，不需要額外安裝複雜套件。

Claude Code

可直接將 repository 放進 skills 目錄：

官方 README 也說明，同一套規則可以作為 Codex 與 MorphMind 的 skill 或 system prompt 使用，讓 AI 代理依照 SKILL.md 執行編輯。

基本使用方式例如：

也可以額外指定自己的既有文章作為語氣參考：

這其實是 Academic Humanizer 比一般「去 AI 味」工具更值得注意的地方。

它不是宣稱存在一種標準的「人類寫法」，而是希望使用者拿自己過去的作品當校準依據。

官方甚至直接建議使用者 fork 一份 repository，再依自己的領域與寫作習慣調整規則。

因此，比較合理的使用方向不是：

而是：

兩者看起來很接近，其實目的完全不同。

五、匯東華觀點：證據決定話能說到哪裡，責任決定出了問題誰承擔

本期電子報另一個單元談到敏感性分析。看似與文字潤飾無關，其實兩件事處理的是同一個研究核心：

一個結論究竟能站多穩。

從研究方法來看，可以把問題拆成兩條鏈。

證據鏈

這項結論來自哪些資料、模型與假設？

如果改變其中一項假設，結果是否仍然成立？

責任鏈

這句話是誰決定寫下來的？

如果日後發現證據不足、引用錯誤，甚至結論被過度延伸，最後由誰負責？

Academic Humanizer 這類工具可以協助整理文字，也可以提醒主張與證據之間是否存在落差。

這是它真正有價值的地方。

但工具加入研究流程之後，作者的責任並沒有因此轉移給工具。

國際醫學期刊編輯委員會（ICMJE）對 AI 輔助技術的基本立場很清楚：作者應依期刊要求揭露 AI 輔助技術的使用，而人類作者仍需對提交的內容負責。

真正困難的地方在於：

有規定，不代表規定一定被落實。

He 與 Bu 於 2026 年發表在《美國國家科學院院刊》（PNAS）的研究分析 5,114 種期刊、約 520 萬篇論文，發現約七成期刊已建立 AI 相關政策，而且多數包含揭露要求。

然而，AI-assisted academic writing 的使用仍快速增加；研究並未發現制定政策與否，對其成長趨勢產生顯著差異。

更值得注意的是，在 164,000 篇具全文資料的樣本中，2023 年以後發表的約 75,000 篇論文裡，只有 76 篇明確揭露 AI 使用，比例約 0.1%。

這組數字真正值得問的，不是：

而是另外三個問題：

AI 可以進入寫作流程。

責任不能一起外包。

六、三個實務提醒

其一，潤飾完成後，必須重新核對證據，而不只是重讀文句

語言模型在進行文字潤飾時，最容易優化的是「流暢度」。

但科學寫作裡，有些看起來不夠俐落的文字，恰好承載了最重要的證據邊界，例如：

• 「在本研究樣本中」
• 「未達統計顯著」
• 「結果與……一致，但無法建立因果關係」
• 「仍無法排除殘餘干擾」
• 「可能與……有關」

這些不是贅字，而是研究者對證據強度的交代。

如果潤飾把它們削弱，句子可能變漂亮了，研究卻變得不精確。

AI 腔只是文體問題；證據強度被改掉，才是研究問題。

因此，AI 潤飾前後至少應並排檢查四件事：

動詞強度、限定語、數值、引用。

其二，語言潤飾不等於自動免除 AI 揭露

不同期刊與學術組織對生成式 AI、語言編輯、翻譯及其他輔助用途的規定並不完全一致。

因此，不能單純用：

作為唯一判斷標準。

投稿前應直接查看目標期刊當期的 Author Guidelines、AI policy 或 editorial policy，確認：

• 哪些 AI 使用情境需要揭露；
• 應揭露到什麼程度；
• 應放在 Methods、Acknowledgments、Cover Letter，或期刊指定的位置。

不要用自己的理解代替期刊規定。

其三，不要把「能不能通過 AI 偵測」當作品質判準

AI 偵測工具本身仍有可靠度與偽陽性的問題。完全由作者自行撰寫的文章，也可能被判定具有 AI 特徵。

另一方面，生成模型與偵測模型本來就在持續改變。

今天通過某一套 detector，並不能證明文章比較真實，也不能保證明天仍會得到相同結果。

因此，研究者真正應該檢查的不是：

而是：

如果這四個問題答不出來，就算完全偵測不到 AI，也不能稱為一篇負責任的學術作品。

參考文獻

1. Chen, Edward. “‘Humanizer’ Tool Can Erase Signs of AI-Written Text — Alarming Scientists.” Nature, vol. 655, 2026, pp. 556–557. 7 July 2026. doi:10.1038/d41586-026-02105-3.
2. He, Yongyuan, and Yi Bu. “Academic Journals’ AI Policies Fail to Curb the Surge in AI-Assisted Academic Writing.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 9, 2026, e2526734123. doi:10.1073/pnas.2526734123.
3. AIScientists-Dev. Academic Humanizer. GitHub, 2026. https://github.com/AIScientists-Dev/academic-humanizer.
4. International Committee of Medical Journal Editors. “Defining the Role of Authors and Contributors: Artificial Intelligence (AI)-Assisted Technology.” ICMJE Recommendations. https://www.icmje.org/recommendations/browse/roles-and-responsibilities/defining-the-role-of-authors-and-contributors.html.
5. McKie, Anna. “Universities Are Relying on AI-Detection Software to Catch Cheating. How Well Do the Programs Work?” Nature, vol. 655, no. 8122, 2026, pp. 535–537. doi:10.1038/d41586-026-01358-2.

本期工具

本文由匯東華統計顧問有限公司　陳秀敏　博士撰稿，Claude Opus 5 協助資料查證、圖卡製作與網頁排版，最終內容已由作者審閱定稿。日期：2026 年 8 月 7 日。