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雷达卡
这份课件是早稻田大学商学院（WBS）数字化转型委员会在 2026 年 10 月 18 日（周日）线上工作坊用的幻灯片，作者 Kenji Saito，共 38 页。它不是提示词合集，重心放在三件事上：责任怎么分、出版商与学校各自允许什么、以及一套 27 项的检查表，用来判断你现在的工具环境够不够用。
责任先定：错误由作者承担，不是 AI，也不是导师
课件的第三页把问题摆得很直：AI 已经不只是辅助工具，而越来越多地成为智力工作的合作者，从选题、收窄研究问题、梳理文献、搭论证到写作都能参与。于是问题变成：在 AI 随手可用的环境里，商学院毕业生该自己思考什么、发现什么、负责什么。
WBS 的《学习与研究中的 AI 使用指南》给了五条：遵守学校的研究伦理规范；理解 AI 如何收集、处理与使用信息，特别注意数据使用标准与自身及他人的权益；把未发表的研究数据、商业秘密、个人信息这类敏感内容输入外部 AI 服务前要格外谨慎，必要时按课程、研讨班或论文指导教师的指引处理；用 AI 增强学习、批判性思维与创造力；不要把 AI 的输出不加评估地接受下来，把 AI 用在反复追问、改进与反思的过程里。
补充页讲得更具体：至少要把"用对话训练模型"这类开关关掉；特别敏感的情形考虑用本地模型，后面有演示；输出出错时责任在作者，不在 AI 也不在导师；如果学位论文的错误更正后动摇了核心论断，学位有可能被撤销。
两家出版商的红线不一样
这一页值得单独抄下来，因为投稿前最常踩的就是这条：
| 项目 | Elsevier | ACM |
| AI 能否署名 | 不能，AI 不能作为作者 | 未提署名，但所有共同作者对全文内容负全责 |
| 写作协助是否需披露 | 需要，实质性的 AI 协助（含句式与文字组织改动）要披露 | 写作协助不再需要披露 |
| 研究环节使用 | 不得伪造数据、不得创建或修改原始研究图像 | 若用大模型做数据分析、模拟或实验且与结论相关，须在方法部分详述 |
| 图表 | 可用于制作说明性图表，须适当披露 | 未特别规定 |
课件对 ACM 这一条的评价是"看起来是合理立场"：写作协助不披露，研究环节详述，责任仍然落在人身上。但它同时提醒，投稿前必须逐家查规则，不同出版社、不同学会的要求并不一致。
审稿环节两家都偏严：Elsevier 明确不要把手稿或其信息上传到 AI 工具，即使工具自称私有；ACM 要求不要把投稿上传到不保证保密性的第三方系统，审稿人需自行判断。对评审语言或结构的有限协助，两家都留了口子。
大学层面：MIT 与哈佛的做法
MIT 的五条原则是：保持谦逊，预期还会有大的调整；大胆试验；把人放在中心，重视人际连接与社会性学习，避免互相猜疑；把重心放回学习本身，保护学生的学习机会；有意图地教学，重设课程与评估。配套做法是清晰的课程政策、面向过程的评估设计，以及教师披露自己使用 AI 的方式。
哈佛的教学指引更像操作清单：释放教师时间、课外个性化学习、丰富课堂对话；移除隐性门槛，比如编程、外语、视觉表达上的障碍；转向以人为中心、以过程为基础的评估，用面对面讨论、现场解题、同伴互评与学生之间的对话证据来判断。
83 份问卷：学生实际怎么用
课件引用了作者与 Tajika、Shibuya、Kanno 的预印本（2026 年 4 月 3 日，课件标注 arXiv:2604.02792），调查对象是日本 83 名 MBA 论文学生，目标总体 230 人，回收率 36.1%，在论文评审之后发放。
结果几乎人人都在用：95.2% 报告使用过，77.1% 报告使用频繁。用途贯穿研究全程，包括文献回顾、起草、卡住时的咨询。感受到的好处：论证与结构更清楚 82.3%、修改质量更好 73.4%、写得更快 70.9%；自评质量提升均值 6.27（满分
7）。这份预印本本身就是用 GAMER PAT 的命令行版本产出的，按课件说法没有一行是手写的。
27 项检查表：判断你要不要换工具环境
检查表分六组，编号 1 到 27，带星号且加粗的条目，意味着用后面演示的本地系统比用 ChatGPT 或 Claude 的网页版更合适，即使对方加了自定义提示。
第一组「和 AI 一起改稿」：AI 能直接编辑我的手稿文件、不用我复制粘贴；能直接更新我正在改的那份文件、不用我下载再替换；我改完保存后它能读到改动继续改；能处理从段落修改到跨章结构调整的请求；能跨多个文件（正文、参考文献、图）协调修改。
第二组「看排版与批注再改」：能让 AI 更新并在我电脑上生成 PDF 以便立刻查看；能读我本地 PDF 里的批注与高亮，据此改原始手稿；能汇总每条批注怎么处理、哪些延后及原因；能检查图溢出、换页难看、文字乱码这类排版问题。
第三组「把来源、数据和图接进稿子」：AI 能同时参考研究笔记、原始文献、数据与图；新开一次对话时能重新读取本地材料而不用重传；能定位支撑某个论断的原文段落；能整理文献信息并检查引用与参考文献表的不一致；能分析本地数据、出图并同步更新图与正文。
第四组「用对话推进研究」：按研究目的、目标读者、投稿去处与截止期调整支持方式；从模糊的问题出发，通过提问帮我把想法与推理长出来；检查论断、证据、方法与结果之间的连接并指出论证缺口；帮我想反例、替代解释与局限；以审稿人或答辩人视角给意见，并把意见转成具体修改。
第五组「留下记录，改得放心」：能看到 AI 到底改了哪里，必要时还原到改动前；可以只接受部分建议，并让 AI 记录其余为什么被拒；对话与工作日志留在本地，随时回看稿件为什么这么改。
第六组「跨会话、跨服务继续」：新开对话时能读手稿、材料与日志，接上上次的进度；手稿、文献、图与对话日志都以文件形式留在自己手里，可以换别的 AI 或环境继续；某个服务宕机或额度用尽时，能换一个 AI 读同样的材料接着做。
GAMER PAT：把论文写作做成一场有胜负的游戏
演示的工具叫 GAMER PAT（GAme MastER, Paper Authoring Tutor），由 Kanno 与 Saito 两个研讨班共同开发。它把 AI 设定成游戏主持人加论文家教：有一个可选的合作者 NPC，名字由你定或由它挑；有审稿人 NPC，审稿意见变成一连串任务；你把研究当作一场任务推进；论文完成后三位审稿人给总评，只有当每位审稿人至少给出"弱接受（+1）"时才算赢。课件自己也加了个注：这只表示游戏通关，不保证真的被会议、期刊录用或通过学位答辩。
用法有三条路：命令行版通过 loglm 安装，支持 ChatGPT、Claude 或 Gemini 账号，附 Windows（WSL）、macOS（Lima）与 macOS 原生三种安装指引；网页版在 ChatGPT 用公开 GPT，在 Gemini 里新建 Gem 并把 GitHub 上的主指令与四个文本文件喂进去；源码在 GitHub 的 ks91/gamer-pat。
本地模型那一段用的是 Qwen3.8 27B（270 亿参数），跑在 M2 Ultra、128 GB 内存的 Mac Studio 上。课件的实用提醒很实在：本来就慢，上下文一累积更慢；长任务要把中间结果存成文件，重置上下文后再让它读文件继续。
导师视角的两个回答
问答里有两条值得抄。被问到 AI 出现前后论文质量怎么变，回答是：最大的变化是我几乎不用再教日语写作了；如果可能，我更希望学生一行都不要自己写。但同时也说，用 AI 写出来的论文质量取决于用的人，差别在于会不会追问输出、反复迭代。
被问到从零写硕士论文每个阶段该怎么用 AI，回答给了一个五步流程：从让你困惑的事情里长出研究问题（对话）；探索既有研究并给自己的研究定位（检索与探索）；把主张讲清楚并收集支撑数据（规划与执行）；搭论证、写论文（写作支持）；按审稿意见修改。并建议直接去读 GAMER PAT 的提示词，那里有可借用的写法。
这份课件的边界
它面向商学院硕士论文与课程作业，制度部分以早稻田商学院与两三家出版社为例，规则会变，投稿前要按自己的学校与目标期刊重查。问卷只有 83 份、单一学校、自评质量，不能当作普适证据。课件本身是公开演示文稿，页面未标注开放许可，适合按原链接阅读与自用。
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课件原页、27 项检查表在线版、GAMER PAT 与本地模型工具的仓库地址、引用格式，回复本帖即可见。
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