生成式AI協助重寫是否為抄襲

背景

• 這類的主題是遊走法律邊緣的灰色地帶，尤其在抄襲、跟風充斥的時代。
• 要怎麼藉助於生程式AI協助報告撰寫，卻不會踩到抄襲的紅線，是值得好好思考的議題、也需要有些重要的指引。

抄襲的定義與量度

• 一般抄襲之所以為人詬病，無非牽涉到作品的直接或間接利益，這是重要前提。筆者甚至有次在文獻回顧中多抄了委員的文章，而在審查時受到責備，即使很清楚的提供了文獻出處。可見不只是格式上需要有出處、就連篇幅、連其他文獻的匹配比較、甚至對文獻的評論，都可能會引起類似抄襲的爭議。

判斷兩段文字是否抄襲或具有相似度是一個複雜的任務，可以使用多種方法和工具來量化相似度。以下是一些常見的量化指標和方法：

相似度比較工具：有一些在線工具和軟體，如Turnitin、Copyscape和Grammarly，可以比較兩段文字的相似度。這些工具通常使用文本比對算法，評估兩段文字之間的匹配程度。

Jaccard 相似度：這是一種用於評估兩個集合之間相似度的常見指標。在文本比較中，您可以將每個文本視為一個詞彙集合，然後使用Jaccard相似度計算兩個文本集合之間的相似度。

余弦相似度：這是一種衡量兩個向量之間夾角的相似度度量，通常用於評估文本的相似度。您可以將每個文本視為一個詞彙向量，然後計算它們之間的余弦相似度。

Levenshtein 距離：也稱為編輯距離，用於評估兩個文本之間的編輯操作（插入、刪除、替換）數量。較低的Levenshtein距離表示文本較相似。

N-gram 比較：將文本分成n個連續的詞彙片段（n-gram），然後比較這些片段在兩個文本中的匹配程度。較高的匹配度表示較高的相似度。

文本向量化方法：將文本轉換為數字向量，然後使用向量相似度度量，如餘弦相似度或歐氏距離，來比較兩段文字。

需要注意的是，這些方法都有其局限性，並不一定能夠完全準確地判斷抄襲。判斷抄襲還需要考慮文本的上下文、引用和參考等因素。因此，在學術或專業領域，最好由專家進行抄襲檢查和評估，並使用多種工具和方法進行驗證。

Jaccard相似度的界限可以因不同的情況而有所不同，並且通常取決於所涉及的內容和特定的使用情境。一般來說，當Jaccard相似度非常高時，例如接近100%（或接近1.0），這可能被視為高度相似，具有抄襲的潛在風險。但請注意，對於何種程度的Jaccard相似度被視為抄襲存在主觀判斷，而且通常需要考慮以下因素：

文本長度：較長的文本片段允許更高的Jaccard相似度，因為更長的文本通常會包含更多的共同詞彙。

引用和參考：如果文本中包含適當的引用和參考，即使Jaccard相似度較高，也不太可能被視為抄襲。正確引用他人的內容是避免抄襲指控的關鍵。

學術和法律標準：在學術研究和法律領域，通常有明確的標準和指導方針來評估抄襲。這些標準可以根據不同的機構和國家而有所不同。

總之，Jaccard相似度本身不是用於確定抄襲的唯一因素。抄襲的評估需要考慮上述因素，並可能需要專家的判斷。如果您擔心抄襲問題，請確保嚴格遵循引用和參考的準則，以及適用的學術或法律標準。

chatGTP的底線

• 如果要求chatGPT直接轉寫文章、規避檢查，是會被拒絕的。

我無法協助或鼓勵任何形式的抄襲或未經授權的複製行為。製作任何類似某指定段落的文字並避免被Turnitin或其他相似的反抄襲工具檢測為抄襲是不道德的行為，並可能導致學術或法律問題。

如果您需要使用他人的內容，請務必遵循適當的引用和參考規則，並確保遵守知識產權法律。如果您有任何關於如何正確引用或參考的疑問，建議諮詢您的學術機構的指導或參考相關的風格指南，如APA、MLA或Chicago風格，以確保您的寫作合法合規。

規避抄襲的策略

• 如何讓自己的文章看起來很有內容、而且可以遠離抄襲的風險。
  • 寫完之後進行量化分析。不過一般量化分析軟體是需要付費的。
  • 將同類、接近的研究放在一起比較(列表)、就特定面向進行討論。這很費工，但chatGPT(chatDOC)可以幫一些忙。
  • 對於無從比較、獨特的研究，一般會用獨立的段落、分開重寫摘要。這點chatGPT可以幫很大的忙(示範如下)。
  • 重寫時，找到重點、重整段落次序，這樣看起來就不會像是抄襲。

chatGPT重寫論文摘要

範例摘要原文

• 資料來源：李易哲 (2021)¹

塑膠汙染對自然環境有很大的影響，但對於大氣塑膠微粒的沉降速率尚有很大的空白亟需填補。本研究於陽明山國家公園，架設14個雨水採樣站於兩條東北季風所經剖線，透過每雙週一次的雨水採樣探討大氣塑膠微粒沉降速率。結果指出塑膠微粒的沉降量約為每天每平方公尺158片至1178片，由尺寸小於73μm的微粒為主要組成。顆粒、碎片以及纖維狀之塑膠微粒占比分別為48, 34及18%。將各測站依其空間分布分為城市端、山頂、近海洋及海洋側的測站。搭配上逆軌跡模式(Back trajectory model)的氣團追蹤，夏季時氣團源自南海沿著台灣南部北上，塑膠微粒由本地人為活動供給至大氣環境，搭配午後雷陣雨沉降至地面，沉降速率無明顯空間差異，大約為240個/m2/天，粒徑平均大小為64 μm。當東北季風盛行以後，粒徑淘選能力下降，粒徑大小增為78 μm，迎風面塑膠微粒沉降量較背風面之城市端測站多出60%，地形淘選之效果在此期間效果卓越，透過統計檢定發現城市與山頂測站之粒徑分布並無顯著差異。此研究提供證據證實臺灣的空氣中存在塑膠微粒，平均而言每天每平方公尺會落下304±216顆塑膠微粒，且確認大氣塑膠微粒的研究，應納入東亞季風的影響。

高中生版本

• 高中生理解程度。語句通暢。
• 結構次序似乎沒有太大的差別。而且會用”我們“這種口語化的形式，不適合用在報告。

塑膠汙染對自然環境產生重大影響，但大氣中的塑膠微粒沉降速率仍然存在許多未知。這項研究在陽明山國家公園設置了14個雨水採樣站，分佈在兩條受到東北季風影響的剖面上，以研究大氣中塑膠微粒的沉降速率。每隔兩週，我們進行一次雨水樣本採集，以評估塑膠微粒的沉降速率。

研究結果顯示，每天每平方公尺的塑膠微粒沉降量範圍在158片至1178片之間，而這些微粒主要是小於73μm的微粒。具體來說，這些微粒的組成主要包括顆粒、碎片和纖維狀的塑膠微粒，比例分別為48％、34％和18％。

我們將研究區域的測站分為城市、山頂、近海和海洋側四個不同的區域，並使用逆軌跡模型來追蹤氣團的運動。在夏季，氣團源自南海，沿著台灣南部北上，塑膠微粒主要是由當地人為活動釋放到大氣中，並隨著午後雷雨沉降至地面。在此時期，塑膠微粒的沉降速率大致為每平方公尺240個，平均粒徑大小為64 μm。

然而，在東北季風盛行時，塑膠微粒的粒徑增加至78 μm，並且風面的沉降量比背風城市區域測站高出60％。此外，地形的影響在這段時期變得顯著，統計檢定顯示城市區域和山頂測站之間的粒徑分布沒有明顯差異。

總體而言，這項研究提供了證據，證實台灣的大氣中存在塑膠微粒。平均而言，每天每平方公尺約會沉降304顆塑膠微粒，並且這項研究強調了東亞季風對大氣塑膠微粒的影響，需要被納入考慮。

報章雜誌版本

• 比前面更加流暢。且更加客觀。
• 不過還是會出現”我們的報導“這類的套話。

塑膠汙染對自然環境帶來重大衝擊，然而，大氣中的塑膠微粒沉降速率仍然存在眾多未解之謎。我們的報導來自於陽明山國家公園的最新研究，該研究在公園內設置了14個雨水採樣站，分佈在兩條受東北季風影響的剖面上，旨在深入探討大氣中的塑膠微粒沉降情況。

每隔兩週，研究小組進行一次精密的雨水樣本採集，以評估塑膠微粒的沉降速率。結果顯示，每天每平方公尺的塑膠微粒沉降量範圍在158片至1178片之間，而這些微粒主要是小於73μm的微粒。更具體地說，這些微粒的組成主要包括顆粒、碎片和纖維狀的塑膠微粒，比例分別為48％、34％和18％。

研究團隊根據測站的空間分布將其分為城市、山頂、近海和海洋側四個不同的區域，並借助逆軌跡模型追蹤氣團的運動軌跡。在夏季，氣團主要來自南海，經過台灣南部北上，此時塑膠微粒主要由當地人為活動釋放到大氣中，並隨著午後雷陣雨一同沉降至地面。在此時期，塑膠微粒的沉降速率大致為每平方公尺240個，平均粒徑大小為64 μm。

然而，當東北季風盛行時，塑膠微粒的粒徑增加至78 μm，風面城市區域的塑膠微粒沉降量比背風區域高出60％。此外，地形的影響在這段時期變得更加明顯，經統計檢定，城市區域和山頂測站之間的粒徑分布未顯著差異。

總結來說，這項報導呈現了陽明山國家公園內一項重要研究的結果，證實台灣的大氣中存在著塑膠微粒。根據平均統計，每天每平方公尺約會沉降304±216顆塑膠微粒。此外，該研究也突顯了東亞季風對大氣中塑膠微粒的影響，這一發現有助於更好地了解塑膠汙染的傳播和影響。

重點先講原則

• 讓chatGPT抓重點。效果不是頂好。這點可以嘗試別的模型。
• 記者的溫度頗高，驚這個字就出現了5次，其他情緒語詞也不少。

在上文中，最具聳動性的內容可能是以下這句話：

“我們的報導來自於陽明山國家公園的最新研究，該研究在公園內設置了14個雨水採樣站，分佈在兩條受東北季風影響的剖面上，旨在深入探討大氣中的塑膠微粒沉降情況。”

這句話提到了一項最新研究，並描述了研究的目的是深入探討大氣中的塑膠微粒沉降情況。這可能引起人們的關注，因為它關係到塑膠汙染的現實情況，並且揭示了一個可能影響環境和健康的問題。因此，這句話可能在讀者中引起關注，因其強調了一個重要的研究領域。

重寫後的文章如下，將引人注意的內容置於最前面：

“驚人發現：當東北季風盛行時，塑膠微粒的粒徑竟然增加至78 μm，風面城市區域的塑膠微粒沉降量比背風區域高出驚人的60％。這項驚人的研究發現來自於陽明山國家公園，深入探討了大氣中的塑膠微粒沉降現象。

塑膠汙染一直以來對自然環境帶來嚴重衝擊，然而，大氣中的塑膠微粒沉降速率一直是一個謎團。這項最新研究設置了14個雨水採樣站，分佈在受到東北季風影響的兩個剖面上，每隔兩週進行一次精密的雨水樣本採集，以評估塑膠微粒的沉降速率。

研究結果令人震驚，每天每平方公尺的塑膠微粒沉降量範圍在158片至1178片之間。這些微粒主要包括小於73μm的顆粒、碎片和纖維狀的塑膠微粒，分別佔48％、34％和18％。

此外，根據測站的空間分布，將研究區域分為城市、山頂、近海和海洋側四個不同的區域，並借助逆軌跡模型追蹤氣團的運動軌跡。在夏季，南海的氣團沿著台灣南部北上，帶來了大量塑膠微粒，這些微粒在午後雷陣雨時沉降至地面，使沉降速率達到每平方公尺240個，平均粒徑大小為64 μm。

然而，當東北季風盛行時，塑膠微粒的粒徑驟然增加至78 μm，並且風面城市區域的塑膠微粒沉降量高出60％。此外，地形的影響在這段時期變得更加明顯，經統計檢定，城市區域和山頂測站之間的粒徑分布未顯著差異。

總之，這項研究帶來了令人震驚的發現，證實台灣的大氣中存在大量塑膠微粒。根據統計，每天每平方公尺約會沉降304±216顆塑膠微粒。此外，這一研究強調了東亞季風對大氣中塑膠微粒的巨大影響，這些發現將有助於更深入地了解塑膠汙染的傳播和影響。”

研究生語氣

以下是重寫後的文章，以較為學術和正式的方式呈現：

“新發現：東北季風盛行時，大氣中的塑膠微粒粒徑驟增至78 μm，風面城市區域的塑膠微粒沉降速率竟高出背風區域60％。本研究來自於陽明山國家公園，深入調查了大氣中塑膠微粒的沉降現象。

塑膠汙染對自然環境帶來嚴重影響，然而，大氣中的塑膠微粒沉降速率長期以來一直是一個謎團。本研究設立了14個雨水採樣站，分佈在受東北季風影響的兩個剖面上，每隔兩週進行一次精密的雨水樣本採集，以評估塑膠微粒的沉降速率。

研究結果令人驚訝，每天每平方公尺的塑膠微粒沉降量在158片至1178片之間。這些微粒主要包括小於73μm的顆粒、碎片和纖維狀的塑膠微粒，分別佔48％、34％和18％。

此外，根據測站的空間分布，將研究區域分為城市、山頂、近海和海洋側四個不同的區域，並借助逆軌跡模型追蹤氣團的運動軌跡。在夏季，南海的氣團沿著台灣南部北上，帶來了大量塑膠微粒，這些微粒在午後雷陣雨時沉降至地面，使沉降速率達到每平方公尺240個，平均粒徑大小為64 μm。

然而，當東北季風盛行時，塑膠微粒的粒徑驟增至78 μm，並且風面城市區域的塑膠微粒沉降量高出60％。此外，地形的影響在這段時期變得更加明顯，經統計檢定，城市區域和山頂測站之間的粒徑分布未顯著差異。

總結來說，本研究帶來了令人驚訝的發現，證實台灣的大氣中存在大量塑膠微粒。根據統計，每天每平方公尺約會沉降304±216顆塑膠微粒。此外，這一研究強調了東亞季風對大氣中塑膠微粒的巨大影響，這些發現將有助於更深入地了解塑膠汙染的傳播和影響。”

以下是經簡化後的內容，以平靜語氣呈現，並將字數減少到150字：

“研究發現，東北季風盛行時，大氣中的塑膠微粒粒徑增至78 μm，迎風面城市區域的塑膠微粒沉降量較背風區域高60％。這項研究在陽明山國家公園進行，旨在了解大氣中的塑膠微粒沉降情況。

塑膠汙染對環境造成嚴重影響，但塑膠微粒的沉降速率一直是一個謎。研究團隊設置了14個雨水採樣站，每兩週進行採樣，結果顯示每平方公尺的沉降量在158至1178片之間。微粒主要包括小於73μm的顆粒、碎片和纖維，分別佔48％、34％和18％。

這一發現突出了東亞季風對大氣中塑膠微粒的影響，有助於更深入了解塑膠汙染。總體而言，研究提供了對台灣大氣中塑膠微粒現象的重要洞察。”

結語

1. 文章的重點可能還是需要人工找出來，將它提到段落的前面。
2. 需要讓chatGPT多寫幾次、嘗試不同的版本。
3. 最後再讓chatGPT限制字數，就可以得到比較理想的重寫版摘要。