授課型碩士的申請文件裡，Writing Sample 的角色有點特別。它不像個人陳述那樣講你的動機與經歷，也不像履歷那樣列成就，它要展示的是你「能不能用書面方式做學術分析」。換句話說，招生官想知道的是：你讀過相關文獻之後，能不能整理出清楚的論點，用合邏輯的方式呈現，並且在文字上達到研究所要求的水平。

對許多申請者來說，Writing Sample 最麻煩的地方在於：內容是自己寫的，但語言不夠「學術」。於是直覺反應是把稿子丟給 AI，請它把語言改得更正式、更專業。這個做法本身沒有問題，問題在於 AI 在改語言的過程中，很容易連論點一起改掉——而論點恰恰是這份文件最不能交給工具的部分。

為什麼 AI 改語言時會連論點一起動到

AI 改寫時，通常會做三件事：換詞、調整句構、重組段落。換詞多半無害，但調整句構與重組段落時，AI 會基於它對「好文章」的理解，把原本的因果關係、對比結構或論證順序重新排列。這些排列可能讓文章讀起來更順，卻可能改變你原本想表達的邏輯。

舉例來說，你原本的段落是「先提出觀察，再給文獻支持，最後說明限制」，AI 可能改成「先給文獻定義，再帶入你的觀察」，因為後者在大方向上更符合一般學術寫作的慣例。但你的原始安排可能是有原因的——例如你希望先讓讀者看到具體案例，再進入理論框架。這種改動看不出來是「語言修改」，但實際上是結構改寫。

所以，交給 AI 之前，你必須先確認一件事：這篇文章的論證骨架是什麼？每一段的主要功能是什麼？哪些句子是核心主張、哪些是支持證據、哪些是反駁與回應？把這層結構標記清楚，AI 才知道哪些地方只能潤飾、哪些地方可以調整。

保留「個人分析痕跡」是語言修改的核心原則

授課型碩士的 Writing Sample，通常來自課程論文或獨立研究，它的價值有一部分在於「這是你寫的」。招生官讀過大量申請文件，能分辨哪些文字是經過反覆打磨的通用學術腔、哪些還保留著作者個人的分析習慣。

所謂個人分析痕跡，不是指文法錯誤或口語化，而是指你選用的例子、你對文獻的取捨、你下結論時保留的猶豫或條件。這些痕跡是 AI 無法生成的，因為它沒有讀過你的課堂討論、沒有經歷過你選題時的取捨。

因此，修改策略應該是：AI 只處理「句子層級」的問題——時態是否一致、主詞與動詞是否搭配、過長的句子是否拆開、被動式使用是否恰當。段落層級與全文層級的結構，由你自己決定是否變動。如果 AI 建議重組段落，先問自己：這個重組是否改變了論證順序？如果改變了，你為什麼要接受？

修改完成後，至少保留一份「修改前」版本

這是很多人忽略的步驟。AI 改完之後，你通常只看到修改後的版本，但其實你更需要的是對比：哪一句改了、為什麼改、改完之後是否更精確。保留修改前版本，不只是為了追蹤，更是為了讓你自己重新確認——這篇文章的核心論點，在修改前後是否一致。

具體做法是：修改前先寫一段「論點摘要」，用三到五句話說明這篇文章想證明什麼、用了哪些證據、結論是什麼。AI 改完之後，把這段摘要拿出來對照。如果摘要裡的任何一句話在修改後的文章裡找不到對應，代表改動已經超出語言層次。

另外，如果 Writing Sample 是從課程論文節選出來的，記得檢查節選後的開頭與結尾是否完整。AI 不會知道你的原文前後文，它只會根據你貼給它的片段進行修改，因此可能讓節選段落的開頭顯得太突然、結尾缺少收束。這部分需要你自己根據原文脈絡補上過渡句。

最後，所有 AI 輔助修改過的文件，提交前都應由你本人重讀一遍。不是為了檢查錯字，而是為了確認：這篇文章仍然代表你的分析能力，而不是代表 AI 對「什麼是好的學術寫作」的理解。語言可以借力，論點必須是你的。