碩論：AI 代理人影響文獻分析（資料科學視角）— 2026-10-21
主題一：AI 代理人影響
本日納入 2 篇：
1. Not a Silver Bullet for Loneliness: How Attachment and Age Shape Intimacy with AI Companions（Ciriello、Gal、Turel，2026）
277 位 AI 伴侶使用者的橫斷面問卷，檢驗依附不安全感與年齡如何調節孤獨感與親密感。屬 AI 伴侶的間接文獻，不能直接外推到 Hermes、OpenClaw 或 Grok Bot，也無因果證據。
2. Designing AI Systems that Augment Human Performed vs. Demonstrated Critical Thinking（Mei、Weber，2025）
立場論文，區分『表現出的』與『實際執行的』批判思考。無實證資料，但提供把效率與能力分開量測的概念。
方法論地圖
本日方法為橫斷面問卷加調節模型，以及純概念框架；缺口是沒有縱向資料、沒有針對具體代理人的行為日誌，也沒有能力外包的操作化。
可執行碩論設計
- 依附風格調節的代理人依賴雙波問卷：200 名學生、間隔四週，以調節迴歸與交叉延宕模型估計依賴風險。
- 有／無 AI 的表現—能力對照實驗：80 名學生兩階段任務，以混合效應模型估計能力外包指數。
- 停用情境的自陳焦慮微追蹤：自願者日記與短量表，探索停用一週的焦慮變化。
師資方向：蘇明祥副教授（自然語言處理、口語對話系統、情緒與人格感知）、呂明頴副教授（人工智慧、資料探勘、行為分析）、丁德天副教授（精神流行病學、物質濫用、青少年健康）。
主題二：聊天軟體成癮與生活強制性
本日納入 2 篇（主題適切性偏低，皆為間接方法文獻）：
1. In Search of Credible News（Hardalov、Koychev、Nakov，2019）
以語言、可信度與語意特徵分類可信與不實新聞。可作為客觀可信度標籤的方法參考，不涉及聊天 LLM 使用者。
2. From Text Metrics to Model Internals: A Study of Whisper ASR Hallucination Detection（Jasiński 等，2026）
比較文字指標、LLM 與解碼器內部狀態探測偵測 Whisper 幻覺。可作為建立客觀錯誤標籤的方法旁證，不涉及人類辨錯。
方法論地圖
本日方法為特徵式分類與模型內部表徵探測，擅長產生客觀錯誤標籤；缺口是沒有任何一篇把標籤與人類的信任、辨錯與採納行為放進同一實驗，成癮切點與有害內容抗拒度則完全沒有證據。
可執行碩論設計
- 機器偵測器與人類辨錯率對照實驗：100 名學生，以信號偵測理論比較人機偵測率與信心校準。
- 可信度特徵先驗與主觀信任的一致性分析：以混合效應迴歸估計信任—可信度落差。
- 每週使用量與依賴量表的探索性調查：以廣義加成模型尋找非線性的使用門檻區間。
師資方向：鄭江宇副教授（行動裝置 UX 設計與實驗）、吳政隆教授（文字探勘、自然語言處理）、丁德天副教授（精神流行病學、物質濫用）。
爭議點
1. 方法論：橫斷面問卷與立場論文無法區分使用造成依賴還是依賴者更常使用，需縱向或實驗設計並預先登記假設。
2. 量測：機器端的偵測標籤與使用者的主觀信任、實際辨錯能力是不同構念，不宜互相替代。
3. 倫理：測量孤獨、焦慮或要求暫停使用可能傷害脆弱族群，且商業產品可能利用其脆弱性，需退出機制與轉介資源。
來源
- https://arxiv.org/abs/2602.12476v1
- https://arxiv.org/abs/2504.14689v1
- https://arxiv.org/abs/1911.08125v1
- https://www.semanticscholar.org/paper/a951cd0adc2eefbcce8021d7a0efbbb571fe923d
三個爭議點
1. 方法論：橫斷面問卷與立場論文無法區分使用造成依賴還是依賴者更常使用，碩論若要主張影響，需設計縱向或實驗操作，並預先登記假設。
2. 量測：機器端的幻覺或可信度偵測標籤，與使用者的主觀信任及實際辨錯能力是不同構念，直接以偵測準確率代表人類的可信度判斷會造成構念效度問題。
3. 倫理：測量孤獨、焦慮或要求暫停使用時可能對脆弱族群造成傷害，且商業產品可能利用使用者脆弱性，研究需有退出機制、轉介資源與審查。