AI辅助学术研究与写作 |「AI × 传播」读书会第二季第六期

导语

本期「AI × 传播」读书会第二季第六期，北京师范大学新闻传播学院、计算传播学研究中心在读博士生贾伟雯将聚焦“AI辅助学术研究与写作”。分享将围绕生成式AI的价值在于通过人机协作提升研究效率与写作质量，而非替代研究者。系统介绍生成式AI在学术全流程中的应用，结合提示词案例，分析AI幻觉、虚假引用、过度依赖、隐私泄露等风险，助力建立准确、透明、可核查的AI辅助研究方法。

集智俱乐部联合北京师范大学新闻传播学院许小可教授、北师大珠海校区计算传播学研究中心周晓禹老师共同发起。读书会立足工具—对象—范式三重核心维度，完整搭建AI与传播交叉领域学习体系：拆解AI作为传播研究工具的实操方法、剖析AI作为新型传播主体的社会影响、探索人机协同驱动的传播学全新研究范式，一站式理清三大核心议题：如何借助AI开展传播研究、如何将AI本身作为传播研究对象、如何把握人机协同带来的学科变革。

报告简介

生成式人工智能正在重塑学术研究与写作的方式，但其价值并不在于代替研究者生成论文，而在于通过合理的人机协作，提升研究效率、写作质量与思维广度。本报告围绕“AI如何成为可靠的学术研究协作者”这一核心问题，系统介绍生成式AI在学术研究与写作全流程中的具体应用。同时，报告将结合人机协作框架与实际提示词案例，分析AI幻觉、虚假引用、过度依赖、隐私泄露及学术责任等风险，帮助研究者建立一套准确、透明、可核查的AI辅助研究与写作方法。

分享大纲

一、AI在学术写作中的角色

二、人机协作的写作框架

三、AI辅助学术研究与写作全流程

四、AI使用的学术伦理与责任边界

五、AI驱动科学研究的未来趋势

核心概念

• 生成式人工智能（GenAI）

• 人机协作

• AI驱动的结构化论文写作

• 提示词设计

• 负责任的AI使用

主讲人介绍

主讲人：北京师范大学新闻传播学院、计算传播学研究中心在读博士生，研究聚焦网络科学与计算传播学交叉领域，擅长结合大数据、网络分析方法开展传播现象与传播机理研究。

参考文献

[1]Jin, F., Sun, L., Pan, Y., & Lin, C. H. (2025). High heels, compass, spider-man, or drug? Metaphor analysis of generative artificial intelligence in academic writing. Computers & Education, 228, 105248.

[2]Lin, Z. (2025). Techniques for supercharging academic writing with generative AI. Nature biomedical engineering, 9(4), 426-431.

[3]Yoo, J. H. (2025). Defining the boundaries of AI use in scientific writing: a comparative review of editorial policies. Journal of Korean medical science, 40(23).

[4]Huang, J., & Tan, M. (2023). The role of ChatGPT in scientific communication: writing better scientific review articles. American journal of cancer research, 13(4), 1148.

时间信息

2026年8月13日周四14:00-16:00，腾讯会议线上进行。

感兴趣的朋友下滑扫描二维码报名，加入「AI × 传播」读书会第二季后，可进入学员群进行交流。

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「AI × 传播」读书会第二季

传播学从现象出发。今天，AI 已经深度进入信息生产、内容分发、社会互动、公共判断和知识生产过程。它既是工具，也是媒介；既是研究对象，也是协作者；既提升效率，也制造新的偏见、信任和责任问题。AI × 传播成为一个新的领域。2025年8月至12月，集智俱乐部联合许小可、张子柯、王成军、廖好四位老师发起第一季“AI × 传播学”读书会，吸引了225人报名参与。由来自北京师范大学、南京大学、复旦大学、浙江大学、香港城市大学、深圳大学等高校的15位主讲人，围绕计算叙事、智能传播、人机传播、传播拟真四个方向，绘制了 AI × 传播领域的前沿地图。

由集智俱乐部联合北京师范大学新闻传播学院，北京师范大学珠海校区计算传播学研究中心许小可教授、周晓禹讲师共同发起，我们将从“工具-对象-范式”三重维度出发，系统梳理 AI × 传播的实践路径——如何用 AI 做研究，如何研究 AI 本身，如何理解人机协同的新范式。

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