做獨一無二的自己！台大資工系副教授陳縕儂：這3大能力 AI時代必備 愈早開始培養愈好

照片提供：未来亲子学习平台

AI浪潮席卷而来，已对人类社会造成实质影响，台大资工系副教授陈缊侬表示，若想大步迈向新时代，首先得有正向的观念，思考如何利用AI来「赋能」（Empower）人类，让大家有更多的能力去做到更好的事情。

她强调，AI不会取代人类，但「会用AI的人」将取代「不用AI的人」，因为会用AI的人，工作可能会做得更好、更快，「你与其焦虑，不如去想该怎么在专业领域跟AI合作，让自己变得比过往更厉害。」

北一女、台大资工毕业的陈缊侬，到卡内基美隆大学取得博士学位后，原在美国微软任职，后来却放弃千万年薪，接受母校延揽回台任教，成为台大资工系上最年轻的老师；她总鼓励学生做独一无二的自己，别受框架限制，走自己喜欢的路。

大学就开始研究AI，陈缊侬参与并见证了AI发展的大跃进，日前，她受邀参与2024未来教育国际论坛，分享AI对教育带来的影响及因应之道。

集体焦虑，连医学系、资工系学生也怕AI

她观察，如今不只职场工作者担忧AI带来的冲击，连大学生也会怕，「有医学系的学生说，AI可能比他还会判断肿瘤、知道疾病与对应病兆；资工系学生也觉得，AI好像比自己还会写程式，而且写得又快又好……在这种情况下，我们得先想办法让学生知道，AI用来辅助我们的。」

在望向未来时，不妨先回看技术发展的历程。搜寻引擎如Google刚出现时，大家也曾受冲击，曾讨论运用Google在工作、学术上，是否算抄袭，后来还是摸索出使用这个工具的方法，好好的引用。

如今我们已很熟悉的搜寻引擎，其实也是AI的一种，其原理是模拟图书馆员，用快速方法找到资讯，然后妥善排序，陈缊侬说明，这是「抽取式」（Extractive-based）的概念，「就像是某个资讯存在，我帮你找到、抽出来，但如果你想问的东西，并没有既有资讯，那就无能为力了。」

搜寻引擎曾引发热议，如今已稀松平常

比方说，ChatGPT刚问世时，很多人来找陈缊侬开课，希望谈谈因应之道，但当时她搜寻资料，总一无所获，因为此类的相关讯息仍非常少。

「生成式」（Generative-based）的概念就不同了，假若是问ChatGPT，请它规划AI相关的课程大纲，它真的会给，给出的内容可能是胡诌的、也可能具参考性，此时我们要有能力去评估、验证AI给的答案，不能傻傻地全盘相信，还得要有能力进一步追问。

陈缊侬比喻，抽取式AI就像刚进公司的菜鸟，手上有一份老板给的手册，每当碰到事情了，菜鸟便打开手册，看看里头有没有提到这类事，若有、就照着SOP走，若没提到、就算了；这样的做法，好处是正确率100%，坏处是只能处理手册上有提到的事。

科系边界会变模糊，跨界合作将成常态

至于生成式AI，就像老鸟，倘若遇上没碰过的问题，也可以根据经验去处理，但有可能会出错，正确率较低，而且比较难控制。我们已经学会运用抽取式AI、大量使用搜寻引擎，未来也必将习惯有生成式AI的新生活方式。

值得注意的是，AI时代来临，让很多人有「文理组焦虑」，认为只有读理工相关科系才有前途，陈缊侬并不这么认为。

「未来是『有AI技术的人』跟『懂特定领域的人』合作，每个领域的人都可能跟会coding的人合作，会coding的人也要跟各领域的人合作，科系中间的边界会变模糊，每个人都得身兼多职。」

未来挑战更复杂多元，学习面貌也不同

若要探讨生成式AI对教育的影响，可以从学习的本质来切入。

美国教育心理学大师布鲁姆（Bloom's Taxonomy）提出的认知学习理论中，将认知的层次分为记忆、理解、应用、分析、评估和创造，如金字塔般堆叠而上；陈缊侬直言，过往台湾的基础教育着重在下层的能力如记忆、理解，较少强调金字塔上层的部分。

但出社会后，要面临的挑战是很多元、复杂的，加上人类社会中各式各样的科技工具推陈出新，「当一切都是open book时，你很会『把东西背起来』的优势就不复存在了。」

如今学生得培养的能力，是金字塔上层的分析、评估与创造，这也是能否好好运用AI的关键。

三个重要的认知能力：分析、评估、创造

所谓「分析」，是碰到问题后能够拆解因应，例如想利用AI来辅助解决某事，那该如何把大问题拆分成小问题、如何精准提问等等；陈缊侬直言，台湾学生向来不爱问问题，其实，要会问问题，首先得要有好的分析思考能力，「如果脑袋空空，也问不出好问题、得不到好答案。」

「评估」的重点则在于独立思考的能力，像是AI给了回答后，能否评估其正确性，又该如何继续追问等等。

至于「创造」，生成式AI看似很有创意，「但如果你全靠AI，例如请AI写篇小说来看看，那成品也不会有创意到哪里；还是要靠你跟AI互动，达成的结果才会好，我们可以把AI当成激发创意的partner，但不会所有创意都来自AI。」

训练自身的思考力，不能连大脑都外包

陈缊侬强调，要让学生知道，虽然现在AI工具很多元，但还是要训练自己的思考力，要去想AI给的东西好不好、是否符合自身需求，不能把事情全丢给工具，连大脑都外包了。

分析、评估与创造等高阶能力，以往都到了大学以上才训练，她建议可以早点开始，从小培养孩子的软技能与独立思考力；不过，重视金字塔上层的能力，并不代表下层的能力就不重要了，毕竟能力是堆叠而上的，如果下面不稳固，上面也没办法好。

如何在现行的教育模式中培养这些能力，也是一大难题，陈缊侬说，教育改革要一步步的来，就她观察，如今第一线的教育现场确实已有一些改变，以台大为例，在ChatGPT刚问世时，就有开会讨论过因应措施，并发出了教学指引。

重拾好奇心，找回求知的初衷与乐趣

也有愈来愈多老师有意识的调整教学方法，像陈缊侬就曾出过作业，请学生叫AI写程式，先设定目标，再一步步引导AI，让AI最后能写出正确程式，「我要看的，不是程式本身，而是看学生的思考逻辑，看他如何提问、如何追问、如何得到想要的结果，这整个过程是比结果还重要的。」

教育客制化的案例也逐步增加，最常见的模式，是让生成式AI当学生的个人化家教，更有效、更低成本的辅助学习，已有研究显示，客制化的教学确实能提升学生的学习表现。

陈缊侬强调，AI对教育的帮助，不只着重在客观知识上，「有标准答案」的问题，AI固然能答，「没有标准答案」的问题，AI也可以提供更多元想法，让学生知道有人这样想、有人那样想，更有机会有深入思考；过往，要在小班制的课堂上，才有办法做这种讨论，但如今有了AI，可行性便提高了许多。

「多数人在小时候，都有各种天马行空的问题，好奇心旺盛，可惜大人也没空或没办法回答你，长大后，大家渐渐也不问问题了。如今，你想问什么，AI都能答，虽然它说的不一定对，但这是个好机会，能激发想法，重拾你的好奇心，继续学习吧！」

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