文／揭彼得
2022 年底，ChatGPT 的橫空出世，在平靜的教育湖泊投下了一顆深水炸彈，從台大資工系的考卷到偏鄉小學的課堂，一場關於「教」與「學」的革命，正以前所未有的速度席捲全台。
AI 通過美國醫師、律師考試，奧林匹亞數學競賽中摘銀奪金，這些好像是很古代的新聞，人們不得不問：教育的終極目的，是否仍是培養一個具備海量知識的「解題機器」？更深的焦慮是，如果「學習歷程檔案」成為大學入學的重要門檻，AI 是否正悄悄地「滲透」學生的自主學習成果？堂而皇之給離不開手機一個好理由，因為AI加工學習歷程需要手機這位閨密加死黨！
能力的斷層——當 AI 讀完了一億本書，與學習歷程的「黑箱」危機
台大資工系蔡欣穆教授在一次演講中展示了一張令人震撼的圖表：2025 年後，幾乎所有大型語言模型的通用能力指標（MMLU）都已跨越了人類專家的虛線。在蔡教授的「程式設計」必修課中，AI 的成績從 2023 年的不及格，到 2025 年春季已能拿到 86 分的高分，超越了班上大多數優秀學生。
「AI 對大學教育與學生職涯的影響是立即性的，且廣度與深度兼具，」蔡教授嚴肅地指出。如果教育體制不隨之調整，這一個世代可能會面臨嚴重的「能力斷層」，傳統職涯路徑是：畢業後先從初階工作（Junior roles）做起，累積多年經驗後升至中高階（Senior roles），然而，AI 的出現正在加速消滅初階工作，企業現在更傾向於聘僱一位能運用 AI 助手、具備小主管能力的「全方位人才」，去年11月，俗稱「龍蝦」的人工智能助理程式OpenClaw席捲全球，這款免費開源軟件於去年11月推出，今年初爆紅，中國騰訊、百度等巨頭入局，接連舉辦免費安裝活動，很快的靠著龍蝦開起了一人公司或無人公司，那百年樹人的漫長、嗷嗷待哺的教育長廊該怎麼辦?
回到更深層次的危機，是 AI 對「學習歷程檔案」的衝擊。根據媒體報導，學生利用 AI 代寫報告、心得，甚至連實驗紀錄、探究與實作報告都出現 AI 的身影。 這使得學習歷程的「原創性」面臨嚴峻考驗，甚至被質疑「已失去參考價值」。大學教授們開始苦惱，究竟該如何辨識這些「AI 製造」的成果，而學習歷程檔案這個原本旨在呈現學生真實學習軌跡的制度，正陷入一場「信任黑箱」危機。
大腦的外包與負能——適應「後 AI」時代的心理競局
面對 AI，人類大腦正處於一種尷尬的境地，MIT 的一項中期研究發現，過度依賴語言模型的寫作組，雖然產出快速，但在長期追蹤後，其記憶回憶能力與腦波啟動範圍都顯著低於「純腦組」。
「大腦越用功能越好，這是倫敦計程車司機研究告訴我們的真理，」蔡欣穆教授提到，這就是所謂的「大腦外包」危機。如果下一代學生習慣於一開始就將思考外包給 AI，他們將失去鍛鍊心智肌肉的機會，甚至無法辨識 AI 產出的品質優劣。這也直接影響到學習歷程檔案的真實性：當 AI 成為學生的「影子寫手」，教育者如何確保學生具備獨立思考和批判性分析的能力？
然而，人工智慧科技基金會執行長溫怡玲則從另一個角度看見「負能（Empowerment）」的機會，她認為，AI 並非給我們一片新大陸，而是提供一個新入口，如同 2016 年 AlphaGo 與李世乭的對弈，李世乭雖然輸了，卻在壓力之下下出了人類歷史上前所未有的「神之一手」（第 78 手）。
「AI 取代不了人想說的話、人想表達的情感，以及人所想像的未來，」溫怡玲分享，她 17 歲的女兒寧願在桌前苦思一整晚，也不願直接採用 AI 生成的讀書心得，因為那份「想表達自我的慾望」是人類文明最核心的溫度，這份「自我表達的慾望」正是在 AI 代寫報告風潮下，我們亟需重新喚醒的學習動機。
跨域與共學——教育本質與台灣的「拍行人才」
在台灣教育的前線，變革正在發生，前 Google 台灣董事總經理簡立峰博士提出了一個新名詞：「拍（π）行人才」。
過去我們強調單一專業的「T 型人才」，但在 AI 時代，擁有兩個以上專業領域的「拍型人才」更具韌性。前教育部政務次長葉丙成也呼應此觀點，宣佈啟動「跨領域學士」計畫，鼓勵學生在 AI 專業之外，自由組合經濟、心理、文學等模組（Minors），打破傳統科系的束縛。
公益平台文化基金會董事長嚴長壽則將焦點拉回偏鄉與「人」的本質。他長期在花東推動「換道超車」，透過攝影、戲劇、划船等體驗式教學，重新點燃孩子的「好奇心」，「教育不應是灌溉水桶，而是點亮蠟燭，」，在 AI 時代老牌的「德智體群美」有了新解釋：AI 可以輔助「智」的提升，但孩子在運動場上體會的挫折耐受度、在團體合作中培養的同理心，以及對大自然的感悟力，才是 AI 永遠無法取代的關鍵競爭力。
重塑評量，從「解題」轉向「提問」
當 AI 變成了每個人隨手可得的「多拉 A 夢」，學生是否會變成懶惰的「大雄」？這取決於我們如何進行 AAR（行動後檢討） 並重塑評量機制，尤其是在學習歷程檔案的真實性受到挑戰之際。
引導下的 AI 使用與「原創性檢測」： 蔡欣穆教授建議，應遵循先「禁用」訓練大腦、再「開放」加強能力的順序。同時，學校和大學必須導入更精密的 AI 原創性檢測工具，並且教授學生如何「引用」AI 的產出而非「剽竊」，建立負責任的 AI 使用規範。
人文藝術與高度科技的斥或融：具醫學背景的羅大佑認為AI對醫學言是好工具，生成式AI已能完成作曲、編曲與風格模仿，功能高度成熟度，屬於資料運算與重組，並不等同於真正的創作。真正的音樂來自個人生命經驗、情感與時代背景，是人類對世界的感受與回應，這正是AI目前難以取代之處，現代社會「不耐聽」的現象，更深層問題是AI放大速食文化與標準化創作的趨勢，人類應保持思考與感受能力，避免過度依賴工具，AI是輔助工具，而非創作主體，除技術本身，人們仍需要保有文化深度與人性價值。
從「一問一答」轉向「五十問五十答」： 簡立峰博士提議，如果學生只是把考題丟給 AI 拿回答案，那是抄襲；但如果他與 AI 來回對話 50 次、不斷修正（Refine）出最終結果，那便是最高級的學習與創作。學習歷程檔案的評量應更著重於學生與 AI 互動的「過程」，而非單純的「結果」。
重塑提問力與「情境式評量」： 溫怡玲執行長強調，未來最重要的能力是「發現問題」。如果 AI 是答案，那問題是什麼？教育應鼓勵孩子從真實情境中觀察矛盾，並精準地向 AI 發問。學習歷程檔案的設計可以融入更多情境式的口頭報告、實作展示，甚至是學生與教授的對話，來評估其批判性思維和問題解決能力，降低 AI 代寫的空間。
教師角色的轉變與「共學陪伴」： 教師不再是知識的傳遞者，而是學習的引導者和陪伴者。面對 AI，教師需要更深入地理解 AI 的能力與限制，並指導學生有效利用 AI 學習，同時警惕 AI 的濫用。這要求教師本身也需不斷學習、更新知識，與學生共同探索 AI 時代的教育新模式。
結語：繫好頭巾，等待雞啼
「改變是人類永遠的不安，」簡立峰引述西洋棋王卡斯帕洛夫的話，從百年前的電梯操作員到現在的鍵盤白領，科系的興衰是歷史的常態。
AI 時代的教育，不再是為了在 60 分到 80 分的區間競爭，因為 AI 隨手就能達到 80 分甚至超乎你心中的分數，真正的挑戰在於，如何培養出那 1% 能定義問題、問題的定義者，具備悲憫心、且擁有跨領域視野的人才，而對於學習歷程檔案的真實性危機，我們必須正視，並透過制度設計與評量轉型，讓學習的本質回歸到學生個體的「真」與「思」。
如果《禮運大同篇》「天下為公」的核心在實踐「老有所終，壯有所用，幼有所長，矜寡孤獨廢疾者，皆有所養」的福利社會，也許資訊世界應該是資質聰明愚傭都有機會接觸AI，智者千慮，必有一失，愚者千慮，必有一得。
嚴長壽總裁所言：「成為世界公民，不是一門學程，而是一輩子的旅程。」在這場 AI 颶風中，台灣的教育正試圖在霧中撥雲見日，為下一代找到飛翔的航道，確保他們在利用 AI 的同時，仍能保有作為「人」最核心的價值。
