AI浪潮席捲而來，已對人類社會造成實質影響，台大資工系副教授陳縕儂表示，若想大步邁向新時代，首先得有正向的觀念，思考如何利用AI來「賦能」（Empower）人類，讓大家有更多的能力去做到更好的事情。
她強調，AI不會取代人類，但「會用AI的人」將取代「不用AI的人」，因為會用AI的人，工作可能會做得更好、更快，「你與其焦慮，不如去想該怎麼在專業領域跟AI合作，讓自己變得比過往更厲害。」
北一女、台大資工畢業的陳縕儂，到卡內基美隆大學取得博士學位後，原在美國微軟任職，後來卻放棄千萬年薪，接受母校延攬回台任教，成為台大資工系上最年輕的老師；她總鼓勵學生做獨一無二的自己，別受框架限制，走自己喜歡的路。
大學就開始研究AI，陳縕儂參與並見證了AI發展的大躍進，日前，她受邀參與2024未來教育國際論壇，分享AI對教育帶來的影響及因應之道。
她觀察，如今不只職場工作者擔憂AI帶來的衝擊，連大學生也會怕，「有醫學系的學生說，AI可能比他還會判斷腫瘤、知道疾病與對應病兆；資工系學生也覺得，AI好像比自己還會寫程式，而且寫得又快又好……在這種情況下，我們得先想辦法讓學生知道，AI用來輔助我們的。」
在望向未來時，不妨先回看技術發展的歷程。搜尋引擎如Google剛出現時，大家也曾受衝擊，曾討論運用Google在工作、學術上，是否算抄襲，後來還是摸索出使用這個工具的方法，好好的引用。
如今我們已很熟悉的搜尋引擎，其實也是AI的一種，其原理是模擬圖書館員，用快速方法找到資訊，然後妥善排序，陳縕儂說明，這是「抽取式」（Extractive-based）的概念，「就像是某個資訊存在，我幫你找到、抽出來，但如果你想問的東西，並沒有既有資訊，那就無能為力了。」
比方說，ChatGPT剛問世時，很多人來找陳縕儂開課，希望談談因應之道，但當時她搜尋資料，總一無所獲，因為此類的相關訊息仍非常少。
「生成式」（Generative-based）的概念就不同了，假若是問ChatGPT，請它規劃AI相關的課程大綱，它真的會給，給出的內容可能是胡謅的、也可能具參考性，此時我們要有能力去評估、驗證AI給的答案，不能傻傻地全盤相信，還得要有能力進一步追問。
陳縕儂比喻，抽取式AI就像剛進公司的菜鳥，手上有一份老闆給的手冊，每當碰到事情了，菜鳥便打開手冊，看看裡頭有沒有提到這類事，若有、就照著SOP走，若沒提到、就算了；這樣的做法，好處是正確率100%，壞處是只能處理手冊上有提到的事。
至於生成式AI，就像老鳥，倘若遇上沒碰過的問題，也可以根據經驗去處理，但有可能會出錯，正確率較低，而且比較難控制。我們已經學會運用抽取式AI、大量使用搜尋引擎，未來也必將習慣有生成式AI的新生活方式。
值得注意的是，AI時代來臨，讓很多人有「文理組焦慮」，認為只有讀理工相關科系才有前途，陳縕儂並不這麼認為。
「未來是『有AI技術的人』跟『懂特定領域的人』合作，每個領域的人都可能跟會coding的人合作，會coding的人也要跟各領域的人合作，科系中間的邊界會變模糊，每個人都得身兼多職。」
若要探討生成式AI對教育的影響，可以從學習的本質來切入。
美國教育心理學大師布魯姆（Bloom's Taxonomy）提出的認知學習理論中，將認知的層次分為記憶、理解、應用、分析、評估和創造，如金字塔般堆疊而上；陳縕儂直言，過往台灣的基礎教育著重在下層的能力如記憶、理解，較少強調金字塔上層的部分。
但出社會後，要面臨的挑戰是很多元、複雜的，加上人類社會中各式各樣的科技工具推陳出新，「當一切都是open book時，你很會『把東西背起來』的優勢就不復存在了。」
如今學生得培養的能力，是金字塔上層的分析、評估與創造，這也是能否好好運用AI的關鍵。
所謂「分析」，是碰到問題後能夠拆解因應，例如想利用AI來輔助解決某事，那該如何把大問題拆分成小問題、如何精準提問等等；陳縕儂直言，台灣學生向來不愛問問題，其實，要會問問題，首先得要有好的分析思考能力，「如果腦袋空空，也問不出好問題、得不到好答案。」
「評估」的重點則在於獨立思考的能力，像是AI給了回答後，能否評估其正確性，又該如何繼續追問等等。
至於「創造」，生成式AI看似很有創意，「但如果你全靠AI，例如請AI寫篇小說來看看，那成品也不會有創意到哪裡；還是要靠你跟AI互動，達成的結果才會好，我們可以把AI當成激發創意的partner，但不會所有創意都來自AI。」
陳縕儂強調，要讓學生知道，雖然現在AI工具很多元，但還是要訓練自己的思考力，要去想AI給的東西好不好、是否符合自身需求，不能把事情全丟給工具，連大腦都外包了。
分析、評估與創造等高階能力，以往都到了大學以上才訓練，她建議可以早點開始，從小培養孩子的軟技能與獨立思考力；不過，重視金字塔上層的能力，並不代表下層的能力就不重要了，畢竟能力是堆疊而上的，如果下面不穩固，上面也沒辦法好。
如何在現行的教育模式中培養這些能力，也是一大難題，陳縕儂說，教育改革要一步步的來，就她觀察，如今第一線的教育現場確實已有一些改變，以台大為例，在ChatGPT剛問世時，就有開會討論過因應措施，並發出了教學指引。
也有愈來愈多老師有意識的調整教學方法，像陳縕儂就曾出過作業，請學生叫AI寫程式，先設定目標，再一步步引導AI，讓AI最後能寫出正確程式，「我要看的，不是程式本身，而是看學生的思考邏輯，看他如何提問、如何追問、如何得到想要的結果，這整個過程是比結果還重要的。」
教育客製化的案例也逐步增加，最常見的模式，是讓生成式AI當學生的個人化家教，更有效、更低成本的輔助學習，已有研究顯示，客製化的教學確實能提升學生的學習表現。
陳縕儂強調，AI對教育的幫助，不只著重在客觀知識上，「有標準答案」的問題，AI固然能答，「沒有標準答案」的問題，AI也可以提供更多元想法，讓學生知道有人這樣想、有人那樣想，更有機會有深入思考；過往，要在小班制的課堂上，才有辦法做這種討論，但如今有了AI，可行性便提高了許多。
「多數人在小時候，都有各種天馬行空的問題，好奇心旺盛，可惜大人也沒空或沒辦法回答你，長大後，大家漸漸也不問問題了。如今，你想問什麼，AI都能答，雖然它說的不一定對，但這是個好機會，能激發想法，重拾你的好奇心，繼續學習吧！」
照片提供：未來親子學習平台
延伸閱讀：學校教育如何因應AI所帶來的衝擊？台大機械系教授詹魁元：國際工程教育4大趨勢，都指出同一個方向…
*本網站所發表之文章，均由《嬰兒與母親》及其他相關著作權人依法擁有其法律權益，若欲引用或轉載網站內容， 請與本公司來信接洽，違者將依法處理。聯絡信箱：[email protected]
