學習外判AI成趨勢新世代還能保持自主學習嗎？

人工智能（AI）工具的出現，令學生作弊變得輕而易舉，起初確實為教育界帶來不少衝擊。但科技變革來勢洶洶，學校政策也逐步由禁止使用，轉向規範學生善用工具，冀望他們能保持自主學習能力。到底引入AI工具如何能夠幫到下一代學習？未來學界如何進一步完善相關政策？

能力定義恒變學習模式單一

在4月10月舉行的香港大學全球AI治理峰會上，商湯科技AI教育事業部總經理戴娟坦言，「不認為目前AI能讓幼童的認知能力發展得更快」。她指出，其實我們教育下一代的做法，與訓練AI模型無異──授課與作業就等同餵數據、兩者同樣須透過評估和測試檢驗成果。但是，後者的速度遠遠更快。「在中國，國家課程標準每十年才會調整一次。一旦定案，全國就得開始編寫教材、發放給學生，並培訓教師適應新課程。」

她認為，教育的目標幾個世紀以來始終如一，就是希望孩子擁有更多自由和能力。能力的定義隨時代而變，學習模式卻難以改變。這是一個待解的難題，絕非一朝一夕就能達到，必須開始討論如何推動變革和AI治理。

戴娟坦言，教育的目標是希望孩子擁有更多能力，但這個定義隨時代而變，學習模式卻難以改變。

外判思考小心變殭屍

被問到今天學生為什麼還要學加減乘除等技巧，日本人甚至要學習運用算盤，摩訶朱拉隆功大學國際佛學院教授Soraj Hongladarom認為，重點不在於模仿電腦或計算機，而是如何運用這些機器運算進行更複雜、更抽象的邏輯思考。「設計橋樑還是處理工程問題，你可以選擇手動計算，但那實在太耗時了。」

同樣地，學生可以用ChatGPT做功課，但不能讓它代替你思考，這樣反而能大幅提升工作品質。「如果每個人都將認知與創造能力全權交給機器，那我們就像電影裏的殭屍，會吃、會說、會走動，但內心卻空洞無物。」

香港大學教育學院榮休教授程介明補充道，知道有學校自行架設聊天機器人，透過對話創造「認知摩擦」來提升學習效果，「我認為這就是突破現狀的方法」。

Soraj Hongladarom教授認為，如何運用這些機器運算進行更複雜、更抽象的邏輯思考才是重點。

專業技能還是要多訓練

清華大學醫學院院長黃天蔭教授認為，在不同領域強調思考和引用科技的平衡點各異。他提到，中國正積極尋求透過科技來難以解決的諸多社會與根本性挑戰，例如隨着人口老化，醫療需求激增，單靠培訓醫生已緩不濟急，因一名醫生至少得花上15年培養。因此，醫院開發AI醫療演算法，清華也致力於打造AI代理醫院。

他續說，同時AI也有令人憂慮的地方，例如中國內地的學生使用AI翻譯書信，他認為這會導致他們的英語水平不升反降。另外，大腸鏡篩查近年引入AI技術，可以直接標示出可疑病灶並進行切片。「實驗顯示，當醫生愈來愈依賴AI的判斷，一旦停止使用，他們的診斷表現不如從前，即便他們都受過專業訓練。這是醫學界近年新興的現象──去技能化，更糟的是，未來一代醫學生可能沒有學會這些技能。」

程介明也提到，學界正討論AI有「知識近親繁殖」問題，這是指資訊或思想不斷自我複製，導致知識體系變得單一、缺乏創新，甚至產生退化與盲點。

考試可以消失唯有前提

同時，評估與考試機制也正受到嚴重衝擊。程說，學歷或面臨貶值風險，因為據報有些科技公司不再透過大學徵才，而是直接招募高中畢業生。此外也有人質疑大學生學非所用，或過度依賴AI產出，這個機制正失去它原來的意義。他認為評估必須讓學生公平競爭，展現真實的實力。Hongladarom認為，只要學生有強大的學習動機，並且能善用ChatGPT，評估未必不可以取消。

戴娟則認為，評估的本意是創造機會，「如果我們的孩子都能獲得他們想要的機會，如得到頂尖的教育資源，那或許就不需要評估了。企業只能靠面試和篩選履歷，雖然不公平，但這是目前最有效率的做法。」在未來的職場中，成果究竟是出自人類之手、人機協作，還是純粹AI可能未必一定重要，只要確實能解決問題就可以。

人類不能失去溝通力與直覺

不過，她也覺得AI技術發展得太快了，如美國科技巨擘Meta全靠AI代理查閱和回覆電郵，錯誤的編程也由代理程式處理，在矽谷人類正面臨與決策脫節的問題。同時，她對兒子一直對AI下指令感到擔憂，因為他根本沒學到程式語言的邏輯，而且「無論中英夾雜、語法錯誤地跟AI溝通，它都能抓到重點並開始回答，變相鼓勵兒子使用錯誤的語法和表達方式。我跟兒子說，如果你真想學到東西，就得學會如何與人對話。」

黃天蔭認為，人類必須訓練自己的「直覺」──不依賴事實而基於個人價值觀與體系來做決定的能力。如果缺乏這種機制，只是單純植入資訊，那並不是好的載體。戴娟也提到，兒子誤認美洲豹、野貓為老虎，笑言「兒子可能需要更多訓練數據，如果在他腦中植入晶片就能辨識世上所有動物。但這對孩子而言代表什麼？」

Hongladarom補充道，單靠AI培養不到人的同理、慈悲之心，這需要練習與理解。