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
台灣學生常有的問題,是不愛思考、想直接得到答案,陳縕儂強調,大人得鼓勵孩子多練習獨立思考,在AI時代,只要有好的思考能力,到各個領域都能有好發展。
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。
集體焦慮,連醫學系、資工系學生也怕AI
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。」
搜尋引擎曾引發熱議,如今已稀鬆平常
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。
科系邊界會變模糊,跨界合作將成常態
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。」
未來挑戰更複雜多元,學習面貌也不同
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。
三個重要的認知能力:分析、評估、創造
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。」
訓練自身的思考力,不能連大腦都外包
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。
重拾好奇心,找回求知的初衷與樂趣
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!」
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文章授權轉載自《未來Family》
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