2024-10-01 | PChome書店
AI時代的教育:面對瞬息萬變的模糊未來,孩子為何而學,要學什麼,如何去學?
AI時代的教育:面對瞬息萬變的模糊未來,孩子為何而學,要學什麼,如何去學?
作者:查爾斯•費德、亞莉西斯•布萊克、羅比•泰勒、珍妮特•史雷辛斯基、凱蒂•鄧恩 出版社:親子天下 出版日期:2024-09-24 00:00:00
<內容簡介>
【AI時代的教育工程藍圖】
當今世界,身為人的意義何在?
AI迫使我們思考這個世代的核心問題
而教育是最根本的解方
「如果工作部分或全面自動化,教育哪些部分還具有意義呢?」
「為什麼 AI 使得學生的動機、目的、個人化更加重要?」
「如何將 AI 工具融入課程之中,更貼近學習者的未來?」
CCR專家深入梳理AI時代人類最迫切的關鍵能力
擘劃21世紀的教育藍圖,期望每個孩子都能──
有智慧因應變動、能站穩自我價值、活出生命熱情
「當智慧不再八股與虛幻,我們將更有信心堅持著教育的根本。」──藍偉瑩導讀
☆ 前芬蘭教育部長、哈佛教育研究所、多倫多大學、OECD等國外專家好評推薦 ☆
☆ 李怡志、呂冠緯、林怡辰、胡筱薇、唐鳳、陳伶志、程世嘉、溫怡玲、楊逸帆、楊斯棓、鄭同僚、蔡炎龍、蔡依橙、蔡祈岩、蔡淇華等國內專家一致推薦 ☆
☆ 圖表辨析「人類能力」與「AI能力」之間的互補與替代 ☆
☆ 以「智慧」為教育終極目標,奠定「四維能力」與「四大驅動力」基石
2016年,DeepMind與圍棋世界冠軍李世乭對弈時,想出一步人類棋手無法理解的「天才」走法贏得比賽。2022年,Midjourney的畫作在國際比賽中擊敗了眾多專業藝術家,奪得冠軍。現今的 ChatGPT能寫出A級作文、寫程式、在醫學和法律領域展現能力,一些企業已經開始使用這類AI來代替部分人力。
AI技術的驚人進步正在改變我們生活,意味著下一代孩子將面臨與我們成長時截然不同的世界。傳統的學習模式和知識結構,還能保證他們在未來立足嗎?當AI不斷在各個領域中嶄露頭角時,教育如何確保孩子不僅能跟上時代的步伐,還能站穩自己的價值,這已經成為每個家長和教育者都無法忽視的問題。
同時擁有教育和技術專長的「課程重新設計中心」(Center for Curriculum Redesign)機構專家,採取前瞻視角對科技影響進行深入分析,並提出改革的創新之法,重新思考在AI時代裡,教育的目標為何?該用什麼方法進行?為教育工作者、政策制定者、任何對AI時代人類前景感興趣者的必讀指引。
▌本書重點|釐清AI的優勢與侷限
「未來哪些工作會繼續存在?又會冒出哪些工作?」
短時間之內,AI並「不會」取代多數工作,但可以確定的是:擁有AI的人,能夠打敗沒有AI的人。掌握如同大腦「外骨骼」的AI,理解AI的現階段發展,以及跟人類協作的能力互補,是銜接未來就業的重點能力。
▌本書重點|找出教育的最終目的
「如果工作部分或全面自動化,那教育哪些部分還具有意義呢?」
面對瞬息萬變的模糊未來, 本書從近代認知科學、心理學與教育研究汲取淬鍊,將「智慧」做為21世紀教育的關鍵目標,學習不再只是獲取「資料」與「資訊」,而是對背景脈絡具備深刻洞察力,能適當平衡的應用知識、應對變動,做出有益的選擇。
▌本書重點|建立有系統的教育綱領
•四個維度能力 ▶知識、技能、品格、後設學習
•四大驅動力 ▶動機、身分認同、自主行動力、人生目的
AI能出色完成作文、繪畫、程式等例行性工作與任務,可能正在影響或重塑人類的身分認同,我們需要回到人類經驗找尋意義。機器的學習是「計算」,人類的學習是「判斷」,如何做出智慧的判斷與選擇?CCR統合世界各地超過 100 種架構與超過850 份論文,建立起適用於21世紀的「四維與四個驅動力」教育架構,在機器無法輕易複製的經驗裡實現人類的價值。
▌本書重點|用AI之力為教育賦能
「如何將AI工具融入課程之中,更貼近學習者的未來?」
面對科技進步,無須恐懼與抗拒,借用AI之力為人類教育者增能,而非取而代之。AI在教育上能發揮「推進器」的力量──
•課程設計 ▶設計創新且為學生量身打造的課程與教案。
•課程教授 ▶提供ITS服務,針對學生的強項與弱項提供個人化學習。。
★本書特色:
近年來AI技術的驚人進步正在改變我們生活,意味著下一代孩子將面臨與我們成長時截然不同的世界。教育該如何發展,才能讓學生準備好、擁有競爭力?本書不僅對科技影響進行深入分析,釐清AI的優勢與侷限,還提出改革的創新之法,重新思考在AI時代裡,教育的目標為何,又該用什麼方法進行。本書獲前芬蘭教育部長、哈佛教育研究所、多倫多大學、OECD等專家推薦,為教育工作者的必讀指引。
•趨勢性:全球大視野下的趨勢觀察,採取前瞻性視角,辨析AI的優勢、侷限與發展,從而梳理出AI時代人類最需要的能力。
•全面性:分析統合世界各地100多種架構、850份以上學習科學論文,對教育進行多重且廣泛的討論,具備周全平衡的觀點。
•實踐性:在「四維能力」與「四大驅動力」架構下,一一列出相應的子能力,給予詳細而實用的建議,能回應K-12的教育內涵,做為課程制定與教案設計的參考。
【閱讀對象】
•教師、教育工作者。
•關心孩子未來的家長。
•想知道二十年後世界樣貌的年輕人。
•想進行職涯規劃、為自我增能的工作者。
★專家推薦:
各界專家推薦
(依姓名筆劃排序)
李怡志|教育工作者
呂冠緯|均一平台教育基金會董事長暨執行長
林怡辰|彰化縣原斗國小教師、閱讀推廣人、作家
胡筱薇|中原大學智慧運算與量子資訊學院副教授
唐鳳
陳伶志|中央研究院資訊科學所研究員
程世嘉|iKala 共同創辦人暨執行長
溫怡玲|台灣人工智慧科技基金會執行長
楊逸帆|《學習的理由》導演、青醒人共生文化智庫研究員
楊斯棓|醫師、《要有一個人》作者
鄭同僚|臺灣實驗教育推動中心計畫主持人
蔡炎龍|政治大學學務長
蔡依橙|素養教育工作坊核心講師
蔡祈岩|台灣大哥大資訊長、IMA資訊經理人協會理事長
蔡淇華|惠文高中圖書館主任、作家
【國內專家推薦】(依姓名筆劃排序)
生成式AI出現後,很多老師都在思考,教育的本質是什麼?我們應該怎麼教?AI可以做什麼?這些問題的背後,又回到一個最根本的問題:「人到底是什麼?」每次新技術出現後,人類都會重新思考,要把什麼委託給技術、什麼留下來自己做。
在生成式AI的時代,重新定義人非常重要,然後我們才能思考學生應該會什麼。《AI時代的教育》從AI的能力開始談起,然後進入教育,最後回到人的特質,架構清晰,值得教育工作者與家長參考。
──李怡志|教育工作者
《AI時代的教育》是生成式AI自2022年底爆紅以來,我看過最扎實的新時代教育論述,既廣且深且證據本位。
本書先探討新科技的真正意涵,再討論對於工作的影響與新經濟,最後回到新教育。我很喜歡書中提到當代教育的目標應該要昇華為「智慧/Wisdom」。
這讓我想起聖經裡有一句話說:「得智慧勝似得金子;選聰明強如選銀子。」AI的聰明或許未來我們無法突破,但金子應該還是比銀子更有價值。
──呂冠緯|均一平台教育基金會董事長暨執行長
AI全面的改變了人類的生活,而面對孩子,怎麼帶著他們走向未來、善用AI?這本書周全、具趨勢性,更提出課程設計方向,教育工作者不容錯過!
──林怡辰|彰化縣原斗國小教師、閱讀推廣人、作家
在人工智慧蓬勃發展的時代,理想的教育應該是什麼樣子?本書作者為我們給出了答案。如果智慧是教育的永恆目標,那麼目標的核心應該是如何有效管理學習過程。當學習不再僅僅是知識的堆砌,未來的教育將更著重於培養創新、思考、認知與協作的多元、多維度的綜合能力。由內而外的學習驅動力才是教育真正的推進力,就像我們在閱讀文學、欣賞藝術、感受音樂時,體會到的不僅是創作者的心意,更是生命中的各種美好。
──胡筱薇 |中原大學智慧運算與量子資訊學院副教授
在這個 AI 科技迅速發展的時代,AI 科技不只已經快速滲透進入各行各業,甚至改變了我們的日常生活,也對百年樹人的教育工作帶來了前所未有的挑戰與機會。《AI時代的教育》這本書從教育的本質出發,探討 AI 如何衝擊現有的教育模式,並從正確認識 AI 開始,進一步探究教師與學生所需具備的能力,以及教育現場應進行的改變與調適。作者透過深入淺出的文筆,適時反映出 AI 時代下,社會對於教育系統如何應變的焦慮與期盼,這是一本所有關心教育的朋友們都不容錯過的好書。
──陳伶志|中央研究院資訊科學所研究員
在這本書中,我讀到三組關鍵字:「語言的限制」、「脆弱性」、「非/人類中心」。
資深譯者朋友劉維人曾精準的說,AI透過語言「認識」世界,人類則透過語言「表達」對世界的認識。
所謂「只可意會,不可言傳」或「詞窮」的感受,一方面反映「名可名,非常名」的語言侷限,一方面也提醒我們:人類經驗與世界面貌的豐富,遠超過語言所能完整捕捉。若AI只能透過語言(不只是人類日常使用的「自然語言」,廣義的符號,如「程式語言」也是語言)認識世界,語言之外的領域,或許仍是人類可以發揮的舞台(請見本書第五、六、七章,尤其第六章的「AI替代/互補人類能力」之辨)。
脆弱性(vulnerability)是語言所不能完整捕捉的領域之一,也是人類與AI的關鍵差異所在。AI或任何科技也有脆弱性,但人類的脆弱是因肉身存在而「感(受)傷(害)」(vulnerable),科技的脆弱則是難以容錯的「易碎」(brittle/fragile)。若人看到嬰兒快掉到水溝裡,除罕見例外,都因「感傷力」不自覺捏把冷汗;根據目前為止的技術,AI遭遇此情此景,則僅能透過數據得知「人類會感到怵惕惻隱」,而且數據從輸入到輸出的任何環節出現異常,都可能產生難以預測的骨牌效應。
然而,「經驗先於語言」與「感傷力」,既是人類異於AI的長處,也是我們的侷限。透過程式語言,AI能處理許多人類感官所無法感知、捕捉、理解的信號(如本書所提到的汽車、物聯網、伽瑪射線天文台數據等),也因為不會「感傷」而「無恐懼感」,能承受常人所不能承擔的極限。
體認「語言的限制」,辨別人類「感傷的脆弱」與科技「易碎的脆弱」,進而摸索「人類中心」與「非人類中心」視野如何共生共榮,相信本書能為關心教育的朋友帶來不錯的入門。
──楊逸帆|《學習的理由》導演、康乃爾大學Cabrera Lab認證「系統思維、建模與領導」訓練師、青醒人共生文化智庫研究員
我喜歡研究台灣歷史。曾經,有一位調查局線民去世時,彭明敏教授並不知情,卻擔任了他的主祭官,而謝聰敏先生也在不知情的情況下,寫了一篇情感真摯的追悼文。
在AI普及之前,若要釐清類似事件中的種種疑點,我需要查閱大量書籍,可能要讀30本彭教授的相關書籍,仔細記住關鍵資訊,並進行交叉比對,才能逐漸揭開真相。 隨著各種AI工具的普及,這樣的研究過程將大大加速。例如,若我將相關的新聞報導、受訪記錄等資料儲存為PDF檔案,並一次「餵」給AI解讀,AI可以快速整理時間軸,並任我提問,甚至可能幫助我及早揭示某人是否真為線民。
正如媒體人楊憲宏所說:「要洞察未來,必須從正確的過去出發。」AI的出現將使我們更快、更準確地揭示真相。 在AI時代,掌握正確的認知和善用這些工具,它們將如同魔毯,帶領我們探索無限可能,因而無所不達。
──楊斯棓醫師|《要有一個人》作者
本書是教育智庫對 AI 時代的全面報告,究竟目前的 AI 是什麼?AI 可以幫助哪些事情? AI 如何促使我們重新思考教育?以及在這樣的時代,因應 AI 做教育變革,可能的做法跟困難都有提到,是較為深入的教育領域探討。
──蔡依橙|素養教育工作坊核心講師
在AI的它時代,讓我們一起「多學少教」、「多問少答」,與學生一起利用AI擴展知識範疇、問對問題!
──蔡祈岩|台灣大哥大資訊長、IMA資訊經理人協會理事長
進入AI時代,教育者有三大焦慮:該如何使用A I協助教學?該如何教會學生使用A I?自己會不會被AI取代?這三個答案在《AI時代的教育》一書中,都可以得到完整的解答!因為作者從「大型語言模型」切入,引到重新設計課程與教育軟體的方法,最後帶出「智慧是教育終極目標」的結論。本書脈絡清晰,方法精準確實, 千萬不容錯過!
──蔡淇華|惠文高中圖書館主任、作家
【國外專家推薦】(節錄)
課程重新設計中心深耕十多年,最可貴之處在於結合理論與實務。……世上並不缺乏精心制定的教育策略,但我們缺乏將策略融入全球每所學校與日常教學現場的能力。我們不能保留之前教授的所有內容,同時又加入每個新的需求。我們必須了解取捨的必要,並且承認在課程之中,少有可能是多。誠如本書所言,能確定未來教學最重要的事,並且釐清輕重緩急,正是今日最重要的課題。
──奧利佩卡.海諾能|國際文憑組織總幹事、前芬蘭教育部長
本書帶領我們回到教育的初衷。……它有條理的闡明與 AI 新興能力相關的概念,並且評估 AI 對教學的可能影響。
──安得列斯.史萊賀|經濟合作暨發展組織(OECD)教育與技能處長
本書結合了工程思維與深厚的人文價值,深入探討 AI 的本質與增強人類創造力的潛力。
──羅伯.李奧登|高科技高中教育研究所榮譽所長
本書概念範圍廣泛,橫跨歷史、未來、正規教育、全方位學習……若想對此重大議題有周全平衡的觀點,絕對要閱讀本書。
──克里斯.戴德博士|哈佛教育研究所教育科技榮譽教授
作者細緻入微的觀點,鼓勵讀者批判思考AI對塑造未來教育實踐與策略的作用。對於數位時代下教育的對話交流,本書做出了重大貢獻。
──GPT-4
★目錄:
導讀:理解 AI,讓人成為「人」(藍偉瑩)
推薦序:21世紀需要的教育(奧利佩卡.海諾能)
各界佳評
謝辭:致我們共同的美好未來
前言:閱讀本書的注意事項
緒論:瞬息萬變時代下的教育
精華濃縮版摘要
第一章 當代AI不虛妄的真本事
AI即將取代人類的能力嗎?
大型語言模型帶來的大躍進
大型語言模型的侷限
第二章 AI對職業的影響
對工作的影響
冷靜的觀點
第三章 智慧是教育的永恆目標
為什麼需要智慧?
CCR對「智慧」的統合研究
為何「智慧」是教育的終極目標?瞬息萬變的世界需要全人觀點
CCR 的架構,以及智慧
科技扮演的角色:水能載舟,亦能覆舟
第四章 AI 對教育的整體影響
術語、精準確實、背景脈絡
如果AI無所不能,我們何必學習?
正確的問題是:「有鑑於AI能力愈來愈強,我們如何調整讓教育不脫節?」
對於教育體系的影響:更廣、更明智的課程
第五章 AI時代所需的知識
CCR對知識的統合研究
重新設計學科領域
跨領域學科與跨範疇主題
第六章 AI時代應具備的能力
1.2修訂版:因應AI時代的更新版
能力的互補與替代
能力:因為 AI 而更要強調的素質
出現截然不同的人類能力
第七章 個人化的需求
為什麼個人化在教育領域很重要?
動機(外在和內在)
身分認同(與歸屬感)
自主行動力(與成長性思維)
人生目的(與熱情)
有助於「動機」、「身分認同」、「自主行動力」、「人生目的」的子能力
第八章 如何設計
重新設計課程與教育軟體
對教師角色的影響
從自適應學習到智慧教學系統(ITS)
結論:構建有韌性的教育體系
後記:用雙重視角探索未知
最後的話
<作者簡介>
查爾斯•費德 Charles Fadel
查爾斯是全球教育思想領袖、作家、未來學家、發明家、課程重新設計中心(CCR)創辦人兼主席、BIAC/OECD教育委員會主席、OECD人工智慧未來專家小組的成員。與他人合著有《AI時代的教育》(2024年)、《教育中的AI》(2019年)、《四維教育》(以23種語言版本發行的架構)、《二十一世紀技能》(Wiley出版,2009年)。「二十一世紀技能」已成為全球通用的詞彙。
他曾與三十多國的教育體系和機構合作,並且在科技管理領域工作25年(M/A-COM、NeurodyneAI 〔創辦人〕、Analog Devices、思科系統〔Cisco Systems〕)。
在此之前,他是瑞士日內瓦赫爾維蒂卡教育基金會(Fondation Helvetica Educatio)的創辦人兼總裁、思科系統的全球教育主管、麻省理工學院實驗學習小組和華頓商學院/賓州大學學習長(CLO)學程訪問學者、哈佛大學教育學院計畫總監、奧林工程學院校長委員會成員,也是Beacon Angels的天使投資人。他有BSEE和MBA學位,還有七項專利(另有一項送審中)。
完整履歷請見:http://curriculumredesign.org/about/team/#charles
亞莉西斯•布萊克 Alexis Black
亞莉西斯是人類學博士,研究著重於語言、想像力與人類現實之間的關係。她主要研究語言使用,因為說話者在新情境與未知或未來的場景中,會讓自己的經驗「說得通」。她的博士後研究(2020∼2021年,由費森基金會〔Fyssen Foundation〕慷慨贊助)關乎新冠疫情期間的健康故事講述及理解危機。目前為CCR的資深研究員,專長在於意義建構,也有豐富的研究經驗,這些都和CCR為未來世界設計相關課程與工具的目標一致。
羅比.泰勒 Robbie Taylor
羅比是CCR的傑出資深顧問,他在CCR領導並合作許多專案,包括發展四維架構、全球能力測量、為學校及教師提供諮詢和專業進修。之前曾擔任奧斯丁預備中學(Austin Preparatory School)的課程協調教師兼藝術設計教師。他有哈佛教育學院的學校領導力教育碩士學位,以及東北大學的傳播學士學位。
珍妮特•史雷辛斯基 Janet Slesinski
珍妮特是CCR的教育顧問。她指導全球教師研發更強大的內容、教學法和評量知識。她也致力於開發現代數學課程、能力研究及課程軟體。在這之前,她曾擔任康乃狄克州曼斯菲爾德第十九學區的數學主任,並且曾在佛蒙特州、田納西州、康乃狄克州教過中學數學。她有聖麥可學院(Saint Michael’s College)的課程碩士學位,以及佛蒙特大學的中等教育學士學位、數學學士學位、物理學學士學位。
凱蒂•鄧恩 Katie Dunn
凱蒂是CCR的教育研究員暨專案經理。在此之前,她是波士頓拉丁學校的自然和數學教師。她有高田教學研究所(High Meadows Graduate School of Teaching and Learning,前伍德羅威爾森學院〔Woodrow Wilson Institute〕,與麻省理工學院合作)的教育碩士學位,以及麻省理工學院的物理學和行星科學學士學位。
譯者:謝儀霏
師大翻譯所畢業,譯有《挺身而教》、《統合心智》、《打造同村共養父母國》等書。
★內文試閱:
▋AI即將取代人類的能力嗎?(節錄)
第 37 步:「非人」策略
DeepMind 與圍棋世界冠軍李世乭對弈時,想出一步人類棋手無法理解的「天才、超人」走法,結果贏得了比賽。但人類根本不會考慮這種看似天才的策略:因為 DeepMind 能計算接下來 50 ∼ 60 步棋,還能計算獲勝的機率(即使機率微乎其微),因此可以承擔人類無法承擔的風險。人類在下圍棋時,通常傾向透過「占領更多地盤」來確保自己的優勢,而非險中求勝。
AI也使用同樣的策略來對付戰鬥機飛行員: AI朝那位飛行員俯衝,計算出自己可以「更快瞄準並射擊」,而這樣的動作沒有人類敢執行。在上述兩種情況中,AI都運用「非人類中心」策略,這是人類不會做的事,因為人類傾向規避損失(講白一點就是怕死)。AI可以引述法國飛行員紀堯姆(Guillaumet)的話來說嘴:「我所做的事,沒有人類會做。」
但AI也不是我們所謂的「勇敢」,只是缺乏恐懼(「無恐懼感」不等於「無所畏懼」)。在這些情況下,AI只是計算自己成功的最佳機會,並且在極限邊緣按照計算來行動。
語言的限制
斐南達.費雷拉(Fernanda Ferreira)曾說過:「語言夠好,但不完美。」人類語言有其限制,因此,英語在描述創造力、好奇心、心理韌性等有細微差別的特質時,語彙相當有限。上述詞語意義豐富,每次人們使用時都必須解釋說明,找出對於其中細節的共同理解。描述這類抽象術語的詞彙通常較少:舉例來說,芬蘭放牧馴鹿的薩米人對雪和冰的描述,擁有許多精準的詞彙(多達 1,000個詞素!)。
但英語中討論創造力的不同形式,很難像薩米人那樣有諸多精準字詞。由於詞彙量的限制,針對 AI能力為何,公共論壇和學術期刊中常有困惑和爭論,從使用過時概 念( 圖 靈 測 試 ) 到 使 用 錯 誤 詞 彙( 用 出 現﹝emergence﹞ 而 非 跨 越 閾 值﹝thresholding﹞;用幻覺﹝hallucinations﹞而非胡說八道﹝confabulations﹞;用遷移﹝transfer﹞而非廣泛應用﹝generalization﹞等〕。
AI的四個級別
AI可以分成四個不同的級別,每跨一個級別,都代表功能有了大躍進。
一、「人工狹義智慧」( Articial Narrow Intelligence ,簡稱 ANI )
又稱「機器學習/深度學習」。這些系統是設計用以出色執行特定任務或發揮特定功能。這類 AI的功能相當專精,無法處理指定目的以外的事情。當今一些常見的 AI應用程式遊戲(圍棋、Stratego 策略遊戲等),或者像是可以加入藝術風格轉換、蛋白質摺疊分解、藥物配方設計等功能,都屬於此級別。
二、人工能幹智慧( Articial Capable Intelligence ,簡稱 ACI )
擁有更廣泛、更強大的影響能力,因此本章和本書大部分內容討論的都是這級別。在全球討論中,從 ANI 進展到 AGI 是相當大的變革,很多人往往沒有強調中間關鍵的 ACI階段,就直接大躍進。這兩個級別的差距很大,教育研究者卻沒有意識到。AI領域多位備受尊崇的人物,都已經挺身支持關注 ACI:
• 穆 斯 塔 法. 蘇 萊 曼(Mustafa Suleyman),DeepMind(Google) 與Inception.AI的共同創辦人,就是他將當前階段稱為 ACI。
• 弗朗索瓦.肖萊(François Chollet),知名 Google AI研究員,曾說:「即使你透過尺度定律推斷出遙遠未來 AI所具備的能力,也不存在任何可能代表人類滅絕風險的 AI模型。」
• 楊立昆(Yann LeCun),Meta 公司 AI研究的總監,他曾表示人類高估了當代 AI系統的成熟度:「在人類等級 AI出現前的好幾年,社會比較可能得到『貓等級』或『狗等級』的 AI。」
• 蒂姆尼特.格布魯(Timnit Gebru),前 Google 員工,她認為對 AGI/ASI的關注,讓人們沒注意到企業使用自動化系統所產生的立即危害,包括剝削勞工、侵犯版權、合成訊息的傳播,以及權力日益集中。
• 蓋瑞.馬庫斯(Gary Marcus),頂尖的 AGI 評論家與備受尊崇的「理性之聲」,他曾打趣說:「任何關於 AGI 的幻想,一碰到真實世界都不復存在。」
• 李飛飛,史丹佛大學教授,她受訪時曾說:「我尊重有人擔心 AI對人類存續有威脅。我並不是說這擔憂很愚蠢或我們不該擔心,但是就急迫性而言,我更關心如何改善此時此地的風險。」
• 比爾.蓋茲最近承認:「GPT-5 不會比 GPT-4 好多少。」(而且完全沒提到 AGI)。
• 就連山姆.奧特曼(Sam Altman)也終於承認:「想要實現 AGI,還需要很多突破。」
對於 AI的過度炒作有三種可能:
1. 大型語言模型(Large Language Models,簡稱 LLMs)專家「熱切希望」看到他們的作品無所不能,畢竟歷經數十年克服重重困難進行研發⋯⋯這種想「獻寶」的心情蒙蔽了他們的判斷力,有時甚至會抓住未經證實的觀點不放。
2. 人類強烈傾向將 AI人格化,因此連專家都「過度模式化」(很諷刺吧!)
3. 為了籌措大量資金導致思維偏差⋯⋯。
儘管佩德羅.多明戈斯(Pedro Domingos)希望有個「大統一演算法」(Grand Unification Algorithm),但他明白 AI家族必須合作。演化已經把大腦塑造成有多個專門區塊共同合作,為何 AI界對這樣的比擬還是難以接受?或許是因為對研究人員來說,這結果令人失望,意味著他們需要自己不擅長的其他類型演算法。
三、人工通用智慧( Articial General Intelligence ,簡稱 AGI )
旨在模仿完整的人類認知能力。這些系統將能理解、學習和執行任何人類做得到的智力任務。AGI 會比 ANI 或 ACI 更多才多藝,能和人類流暢互動、解決問題,以及適應新情況。Google 的 DeepMind 最近發表一篇論文,描述 AGI 的水準為何,但在本書看來,把當今的 GPT/ LlaMa /Bard稱為「新興的 AGI」,似乎是過譽了⋯⋯AGI 在大眾媒體上受到的關注也會影響學術討論,把注意力引至更廣泛、哲學層面的擔憂:憂心機器具有類人智慧的世界。誠如蓋瑞.馬庫斯所言,AGI 要成熟,還得「經歷好幾次根本變革」。
四、人工超級智慧( Articial Super Intelligence ,簡稱 ASI )
想像 AI可以譜出精湛的交響樂、提出突破性的科學理論,並且以超越所有人類能力的方式展現同理心與體諒。ASI代表最先進的 AI發展,也引出有關 AI對社會與人類未來潛在影響的存在問題。ASI不僅能模仿人類思考歷程,還能大幅超越人類的效能。ASI 可以擁有原創的藝術創造力、無可匹敵的問題解決能力,以及老練的 EQ;ASI 展現的智慧超越人類的理解。
▋冷靜的觀點(節錄)
正如本書前言所述,CCR不會抱持科幻觀點:機器包攬所有工作、人類完全享樂,或是機器終將奴役人類;除非這些成為言之在理的可能性,否則就只是哲學探討。不過此時出現了兩種可能效應,它們可以並行不悖,因為彼此並未互斥:
•替代:
在勞動經濟學中,「替代」這概念是指工人或工作因技術進步而被取代。「AI不會取代你,但是善用 AI的人會。」這句廣受引用的話常被認為是杜撰的,但已被哈佛商學院(Harvard Business School)證實且記錄在案。這句話暗示的是,雖然 AI可能不會直接取代個人的角色,但那些能駕馭 AI的人很可能比無法運用 AI的人更勝一籌。這強調了擁抱 AI科技與讓 AI融入專業領域的重要。換句話說,與其跟在汽車後面跑,不如趕快跳上車!
•互補:
在勞動經濟學中,「互補」這概念是指某些技術或技能可以提高人類勞動的價值和生產力,而非取而代之。哈佛商學院最近有項出色研究表示:「我們認為,AI的能力創造了一個『參差不齊的科技前沿』,有些任務 AI能輕鬆做到,也有些看似難度差不多,卻超出目前 AI的能力⋯⋯我們的分析顯示,在人類與 AI融合的範疇裡,出現了兩種成功使用 AI的獨特模式。第一類 AI顧問就像神話故事中的『半人馬』(Centaur),將解決方案的不同任務分配給 AI或自己。另一類顧問比較像『生化人』(Cyborg),完全將他們的任務流程與 AI整合,並且不斷與技術互動。」
雖然科技和人類技能之間的互補能大幅提升生產力,但也設下潛在的陷阱,特別是在長期的現實環境中。過度依賴科技可能讓工人進入「自動駕駛」模式,這其實是一種懈怠,過度仰賴並信任技術系統,反倒無法主動參與系統運作,進一步改善自身技能。這種態勢會導致技能衰退,削弱人類面臨突發挑戰或變革時的快速應變力。
在現實的職場中,這兩大效應的相互作用可能讓從業人員受益。舉例來說,在新聞行業,LLMs 可以協助記者進行初步調查,並且產出標準報導的內容。然而,批判思考、事實查證、分析、敘事引人入勝,以及新聞行業固有的道德考量,對機器來說較難持續複製。在客戶服務領域,LLMs 於處理最初的客戶詢問、投訴或回饋方面,發揮了重要作用,並且在聊天機器人或電子郵件自動回覆等平台上,提供即時的回應,客戶服務因此更有效率,足以應對常見與基本的問題。然而,有些複雜的問題需要 EQ、同理心或巧妙高超的手段,則仍需要人類出手。LLMs可以提供資訊,但人類善於建立關係與領略言外之意。
同樣,LLMs 可以分析大量的醫療文獻,根據症狀輸入來提供最新研究的結果,或是給予獨特的診斷建議,在協助醫療從業人員方面,這無疑是一大躍進。但實際的醫療行為不只是資料處理,還包含身體檢查與治療、解讀非語言線索,以及綜合客觀資料與主觀判斷來做決定。
那麼,讓我們總結一下:
• 經濟學家並不完全了解考試、任務、職業之間的複雜程度差異。
• 歷史顯示,科技要在各行各業中普及,需要幾十年的時間。
• 預測未來時,往往會出現意料之外的新職業。
• 就業人口統計數字常被低估。
• 替代與互補效應將發揮作用,而且難以預測。
明白上述條件後,我們可以排除近期「所有工作都會消失」的恐懼。既然工作在可預見的未來依然存在,那麼教育的目標「仍然」有二,就如緒論所言:心理社會目標與經濟目標,缺一不可。本書接下來的部分,將會討論如何做到這一點。一切都始於教育的終極目標:智慧。
作者:查爾斯•費德、亞莉西斯•布萊克、羅比•泰勒、珍妮特•史雷辛斯基、凱蒂•鄧恩 出版社:親子天下 出版日期:2024-09-24 00:00:00
<內容簡介>
【AI時代的教育工程藍圖】
當今世界,身為人的意義何在?
AI迫使我們思考這個世代的核心問題
而教育是最根本的解方
「如果工作部分或全面自動化,教育哪些部分還具有意義呢?」
「為什麼 AI 使得學生的動機、目的、個人化更加重要?」
「如何將 AI 工具融入課程之中,更貼近學習者的未來?」
CCR專家深入梳理AI時代人類最迫切的關鍵能力
擘劃21世紀的教育藍圖,期望每個孩子都能──
有智慧因應變動、能站穩自我價值、活出生命熱情
「當智慧不再八股與虛幻,我們將更有信心堅持著教育的根本。」──藍偉瑩導讀
☆ 前芬蘭教育部長、哈佛教育研究所、多倫多大學、OECD等國外專家好評推薦 ☆
☆ 李怡志、呂冠緯、林怡辰、胡筱薇、唐鳳、陳伶志、程世嘉、溫怡玲、楊逸帆、楊斯棓、鄭同僚、蔡炎龍、蔡依橙、蔡祈岩、蔡淇華等國內專家一致推薦 ☆
☆ 圖表辨析「人類能力」與「AI能力」之間的互補與替代 ☆
☆ 以「智慧」為教育終極目標,奠定「四維能力」與「四大驅動力」基石
2016年,DeepMind與圍棋世界冠軍李世乭對弈時,想出一步人類棋手無法理解的「天才」走法贏得比賽。2022年,Midjourney的畫作在國際比賽中擊敗了眾多專業藝術家,奪得冠軍。現今的 ChatGPT能寫出A級作文、寫程式、在醫學和法律領域展現能力,一些企業已經開始使用這類AI來代替部分人力。
AI技術的驚人進步正在改變我們生活,意味著下一代孩子將面臨與我們成長時截然不同的世界。傳統的學習模式和知識結構,還能保證他們在未來立足嗎?當AI不斷在各個領域中嶄露頭角時,教育如何確保孩子不僅能跟上時代的步伐,還能站穩自己的價值,這已經成為每個家長和教育者都無法忽視的問題。
同時擁有教育和技術專長的「課程重新設計中心」(Center for Curriculum Redesign)機構專家,採取前瞻視角對科技影響進行深入分析,並提出改革的創新之法,重新思考在AI時代裡,教育的目標為何?該用什麼方法進行?為教育工作者、政策制定者、任何對AI時代人類前景感興趣者的必讀指引。
▌本書重點|釐清AI的優勢與侷限
「未來哪些工作會繼續存在?又會冒出哪些工作?」
短時間之內,AI並「不會」取代多數工作,但可以確定的是:擁有AI的人,能夠打敗沒有AI的人。掌握如同大腦「外骨骼」的AI,理解AI的現階段發展,以及跟人類協作的能力互補,是銜接未來就業的重點能力。
▌本書重點|找出教育的最終目的
「如果工作部分或全面自動化,那教育哪些部分還具有意義呢?」
面對瞬息萬變的模糊未來, 本書從近代認知科學、心理學與教育研究汲取淬鍊,將「智慧」做為21世紀教育的關鍵目標,學習不再只是獲取「資料」與「資訊」,而是對背景脈絡具備深刻洞察力,能適當平衡的應用知識、應對變動,做出有益的選擇。
▌本書重點|建立有系統的教育綱領
•四個維度能力 ▶知識、技能、品格、後設學習
•四大驅動力 ▶動機、身分認同、自主行動力、人生目的
AI能出色完成作文、繪畫、程式等例行性工作與任務,可能正在影響或重塑人類的身分認同,我們需要回到人類經驗找尋意義。機器的學習是「計算」,人類的學習是「判斷」,如何做出智慧的判斷與選擇?CCR統合世界各地超過 100 種架構與超過850 份論文,建立起適用於21世紀的「四維與四個驅動力」教育架構,在機器無法輕易複製的經驗裡實現人類的價值。
▌本書重點|用AI之力為教育賦能
「如何將AI工具融入課程之中,更貼近學習者的未來?」
面對科技進步,無須恐懼與抗拒,借用AI之力為人類教育者增能,而非取而代之。AI在教育上能發揮「推進器」的力量──
•課程設計 ▶設計創新且為學生量身打造的課程與教案。
•課程教授 ▶提供ITS服務,針對學生的強項與弱項提供個人化學習。。
★本書特色:
近年來AI技術的驚人進步正在改變我們生活,意味著下一代孩子將面臨與我們成長時截然不同的世界。教育該如何發展,才能讓學生準備好、擁有競爭力?本書不僅對科技影響進行深入分析,釐清AI的優勢與侷限,還提出改革的創新之法,重新思考在AI時代裡,教育的目標為何,又該用什麼方法進行。本書獲前芬蘭教育部長、哈佛教育研究所、多倫多大學、OECD等專家推薦,為教育工作者的必讀指引。
•趨勢性:全球大視野下的趨勢觀察,採取前瞻性視角,辨析AI的優勢、侷限與發展,從而梳理出AI時代人類最需要的能力。
•全面性:分析統合世界各地100多種架構、850份以上學習科學論文,對教育進行多重且廣泛的討論,具備周全平衡的觀點。
•實踐性:在「四維能力」與「四大驅動力」架構下,一一列出相應的子能力,給予詳細而實用的建議,能回應K-12的教育內涵,做為課程制定與教案設計的參考。
【閱讀對象】
•教師、教育工作者。
•關心孩子未來的家長。
•想知道二十年後世界樣貌的年輕人。
•想進行職涯規劃、為自我增能的工作者。
★專家推薦:
各界專家推薦
(依姓名筆劃排序)
李怡志|教育工作者
呂冠緯|均一平台教育基金會董事長暨執行長
林怡辰|彰化縣原斗國小教師、閱讀推廣人、作家
胡筱薇|中原大學智慧運算與量子資訊學院副教授
唐鳳
陳伶志|中央研究院資訊科學所研究員
程世嘉|iKala 共同創辦人暨執行長
溫怡玲|台灣人工智慧科技基金會執行長
楊逸帆|《學習的理由》導演、青醒人共生文化智庫研究員
楊斯棓|醫師、《要有一個人》作者
鄭同僚|臺灣實驗教育推動中心計畫主持人
蔡炎龍|政治大學學務長
蔡依橙|素養教育工作坊核心講師
蔡祈岩|台灣大哥大資訊長、IMA資訊經理人協會理事長
蔡淇華|惠文高中圖書館主任、作家
【國內專家推薦】(依姓名筆劃排序)
生成式AI出現後,很多老師都在思考,教育的本質是什麼?我們應該怎麼教?AI可以做什麼?這些問題的背後,又回到一個最根本的問題:「人到底是什麼?」每次新技術出現後,人類都會重新思考,要把什麼委託給技術、什麼留下來自己做。
在生成式AI的時代,重新定義人非常重要,然後我們才能思考學生應該會什麼。《AI時代的教育》從AI的能力開始談起,然後進入教育,最後回到人的特質,架構清晰,值得教育工作者與家長參考。
──李怡志|教育工作者
《AI時代的教育》是生成式AI自2022年底爆紅以來,我看過最扎實的新時代教育論述,既廣且深且證據本位。
本書先探討新科技的真正意涵,再討論對於工作的影響與新經濟,最後回到新教育。我很喜歡書中提到當代教育的目標應該要昇華為「智慧/Wisdom」。
這讓我想起聖經裡有一句話說:「得智慧勝似得金子;選聰明強如選銀子。」AI的聰明或許未來我們無法突破,但金子應該還是比銀子更有價值。
──呂冠緯|均一平台教育基金會董事長暨執行長
AI全面的改變了人類的生活,而面對孩子,怎麼帶著他們走向未來、善用AI?這本書周全、具趨勢性,更提出課程設計方向,教育工作者不容錯過!
──林怡辰|彰化縣原斗國小教師、閱讀推廣人、作家
在人工智慧蓬勃發展的時代,理想的教育應該是什麼樣子?本書作者為我們給出了答案。如果智慧是教育的永恆目標,那麼目標的核心應該是如何有效管理學習過程。當學習不再僅僅是知識的堆砌,未來的教育將更著重於培養創新、思考、認知與協作的多元、多維度的綜合能力。由內而外的學習驅動力才是教育真正的推進力,就像我們在閱讀文學、欣賞藝術、感受音樂時,體會到的不僅是創作者的心意,更是生命中的各種美好。
──胡筱薇 |中原大學智慧運算與量子資訊學院副教授
在這個 AI 科技迅速發展的時代,AI 科技不只已經快速滲透進入各行各業,甚至改變了我們的日常生活,也對百年樹人的教育工作帶來了前所未有的挑戰與機會。《AI時代的教育》這本書從教育的本質出發,探討 AI 如何衝擊現有的教育模式,並從正確認識 AI 開始,進一步探究教師與學生所需具備的能力,以及教育現場應進行的改變與調適。作者透過深入淺出的文筆,適時反映出 AI 時代下,社會對於教育系統如何應變的焦慮與期盼,這是一本所有關心教育的朋友們都不容錯過的好書。
──陳伶志|中央研究院資訊科學所研究員
在這本書中,我讀到三組關鍵字:「語言的限制」、「脆弱性」、「非/人類中心」。
資深譯者朋友劉維人曾精準的說,AI透過語言「認識」世界,人類則透過語言「表達」對世界的認識。
所謂「只可意會,不可言傳」或「詞窮」的感受,一方面反映「名可名,非常名」的語言侷限,一方面也提醒我們:人類經驗與世界面貌的豐富,遠超過語言所能完整捕捉。若AI只能透過語言(不只是人類日常使用的「自然語言」,廣義的符號,如「程式語言」也是語言)認識世界,語言之外的領域,或許仍是人類可以發揮的舞台(請見本書第五、六、七章,尤其第六章的「AI替代/互補人類能力」之辨)。
脆弱性(vulnerability)是語言所不能完整捕捉的領域之一,也是人類與AI的關鍵差異所在。AI或任何科技也有脆弱性,但人類的脆弱是因肉身存在而「感(受)傷(害)」(vulnerable),科技的脆弱則是難以容錯的「易碎」(brittle/fragile)。若人看到嬰兒快掉到水溝裡,除罕見例外,都因「感傷力」不自覺捏把冷汗;根據目前為止的技術,AI遭遇此情此景,則僅能透過數據得知「人類會感到怵惕惻隱」,而且數據從輸入到輸出的任何環節出現異常,都可能產生難以預測的骨牌效應。
然而,「經驗先於語言」與「感傷力」,既是人類異於AI的長處,也是我們的侷限。透過程式語言,AI能處理許多人類感官所無法感知、捕捉、理解的信號(如本書所提到的汽車、物聯網、伽瑪射線天文台數據等),也因為不會「感傷」而「無恐懼感」,能承受常人所不能承擔的極限。
體認「語言的限制」,辨別人類「感傷的脆弱」與科技「易碎的脆弱」,進而摸索「人類中心」與「非人類中心」視野如何共生共榮,相信本書能為關心教育的朋友帶來不錯的入門。
──楊逸帆|《學習的理由》導演、康乃爾大學Cabrera Lab認證「系統思維、建模與領導」訓練師、青醒人共生文化智庫研究員
我喜歡研究台灣歷史。曾經,有一位調查局線民去世時,彭明敏教授並不知情,卻擔任了他的主祭官,而謝聰敏先生也在不知情的情況下,寫了一篇情感真摯的追悼文。
在AI普及之前,若要釐清類似事件中的種種疑點,我需要查閱大量書籍,可能要讀30本彭教授的相關書籍,仔細記住關鍵資訊,並進行交叉比對,才能逐漸揭開真相。 隨著各種AI工具的普及,這樣的研究過程將大大加速。例如,若我將相關的新聞報導、受訪記錄等資料儲存為PDF檔案,並一次「餵」給AI解讀,AI可以快速整理時間軸,並任我提問,甚至可能幫助我及早揭示某人是否真為線民。
正如媒體人楊憲宏所說:「要洞察未來,必須從正確的過去出發。」AI的出現將使我們更快、更準確地揭示真相。 在AI時代,掌握正確的認知和善用這些工具,它們將如同魔毯,帶領我們探索無限可能,因而無所不達。
──楊斯棓醫師|《要有一個人》作者
本書是教育智庫對 AI 時代的全面報告,究竟目前的 AI 是什麼?AI 可以幫助哪些事情? AI 如何促使我們重新思考教育?以及在這樣的時代,因應 AI 做教育變革,可能的做法跟困難都有提到,是較為深入的教育領域探討。
──蔡依橙|素養教育工作坊核心講師
在AI的它時代,讓我們一起「多學少教」、「多問少答」,與學生一起利用AI擴展知識範疇、問對問題!
──蔡祈岩|台灣大哥大資訊長、IMA資訊經理人協會理事長
進入AI時代,教育者有三大焦慮:該如何使用A I協助教學?該如何教會學生使用A I?自己會不會被AI取代?這三個答案在《AI時代的教育》一書中,都可以得到完整的解答!因為作者從「大型語言模型」切入,引到重新設計課程與教育軟體的方法,最後帶出「智慧是教育終極目標」的結論。本書脈絡清晰,方法精準確實, 千萬不容錯過!
──蔡淇華|惠文高中圖書館主任、作家
【國外專家推薦】(節錄)
課程重新設計中心深耕十多年,最可貴之處在於結合理論與實務。……世上並不缺乏精心制定的教育策略,但我們缺乏將策略融入全球每所學校與日常教學現場的能力。我們不能保留之前教授的所有內容,同時又加入每個新的需求。我們必須了解取捨的必要,並且承認在課程之中,少有可能是多。誠如本書所言,能確定未來教學最重要的事,並且釐清輕重緩急,正是今日最重要的課題。
──奧利佩卡.海諾能|國際文憑組織總幹事、前芬蘭教育部長
本書帶領我們回到教育的初衷。……它有條理的闡明與 AI 新興能力相關的概念,並且評估 AI 對教學的可能影響。
──安得列斯.史萊賀|經濟合作暨發展組織(OECD)教育與技能處長
本書結合了工程思維與深厚的人文價值,深入探討 AI 的本質與增強人類創造力的潛力。
──羅伯.李奧登|高科技高中教育研究所榮譽所長
本書概念範圍廣泛,橫跨歷史、未來、正規教育、全方位學習……若想對此重大議題有周全平衡的觀點,絕對要閱讀本書。
──克里斯.戴德博士|哈佛教育研究所教育科技榮譽教授
作者細緻入微的觀點,鼓勵讀者批判思考AI對塑造未來教育實踐與策略的作用。對於數位時代下教育的對話交流,本書做出了重大貢獻。
──GPT-4
★目錄:
導讀:理解 AI,讓人成為「人」(藍偉瑩)
推薦序:21世紀需要的教育(奧利佩卡.海諾能)
各界佳評
謝辭:致我們共同的美好未來
前言:閱讀本書的注意事項
緒論:瞬息萬變時代下的教育
精華濃縮版摘要
第一章 當代AI不虛妄的真本事
AI即將取代人類的能力嗎?
大型語言模型帶來的大躍進
大型語言模型的侷限
第二章 AI對職業的影響
對工作的影響
冷靜的觀點
第三章 智慧是教育的永恆目標
為什麼需要智慧?
CCR對「智慧」的統合研究
為何「智慧」是教育的終極目標?瞬息萬變的世界需要全人觀點
CCR 的架構,以及智慧
科技扮演的角色:水能載舟,亦能覆舟
第四章 AI 對教育的整體影響
術語、精準確實、背景脈絡
如果AI無所不能,我們何必學習?
正確的問題是:「有鑑於AI能力愈來愈強,我們如何調整讓教育不脫節?」
對於教育體系的影響:更廣、更明智的課程
第五章 AI時代所需的知識
CCR對知識的統合研究
重新設計學科領域
跨領域學科與跨範疇主題
第六章 AI時代應具備的能力
1.2修訂版:因應AI時代的更新版
能力的互補與替代
能力:因為 AI 而更要強調的素質
出現截然不同的人類能力
第七章 個人化的需求
為什麼個人化在教育領域很重要?
動機(外在和內在)
身分認同(與歸屬感)
自主行動力(與成長性思維)
人生目的(與熱情)
有助於「動機」、「身分認同」、「自主行動力」、「人生目的」的子能力
第八章 如何設計
重新設計課程與教育軟體
對教師角色的影響
從自適應學習到智慧教學系統(ITS)
結論:構建有韌性的教育體系
後記:用雙重視角探索未知
最後的話
<作者簡介>
查爾斯•費德 Charles Fadel
查爾斯是全球教育思想領袖、作家、未來學家、發明家、課程重新設計中心(CCR)創辦人兼主席、BIAC/OECD教育委員會主席、OECD人工智慧未來專家小組的成員。與他人合著有《AI時代的教育》(2024年)、《教育中的AI》(2019年)、《四維教育》(以23種語言版本發行的架構)、《二十一世紀技能》(Wiley出版,2009年)。「二十一世紀技能」已成為全球通用的詞彙。
他曾與三十多國的教育體系和機構合作,並且在科技管理領域工作25年(M/A-COM、NeurodyneAI 〔創辦人〕、Analog Devices、思科系統〔Cisco Systems〕)。
在此之前,他是瑞士日內瓦赫爾維蒂卡教育基金會(Fondation Helvetica Educatio)的創辦人兼總裁、思科系統的全球教育主管、麻省理工學院實驗學習小組和華頓商學院/賓州大學學習長(CLO)學程訪問學者、哈佛大學教育學院計畫總監、奧林工程學院校長委員會成員,也是Beacon Angels的天使投資人。他有BSEE和MBA學位,還有七項專利(另有一項送審中)。
完整履歷請見:http://curriculumredesign.org/about/team/#charles
亞莉西斯•布萊克 Alexis Black
亞莉西斯是人類學博士,研究著重於語言、想像力與人類現實之間的關係。她主要研究語言使用,因為說話者在新情境與未知或未來的場景中,會讓自己的經驗「說得通」。她的博士後研究(2020∼2021年,由費森基金會〔Fyssen Foundation〕慷慨贊助)關乎新冠疫情期間的健康故事講述及理解危機。目前為CCR的資深研究員,專長在於意義建構,也有豐富的研究經驗,這些都和CCR為未來世界設計相關課程與工具的目標一致。
羅比.泰勒 Robbie Taylor
羅比是CCR的傑出資深顧問,他在CCR領導並合作許多專案,包括發展四維架構、全球能力測量、為學校及教師提供諮詢和專業進修。之前曾擔任奧斯丁預備中學(Austin Preparatory School)的課程協調教師兼藝術設計教師。他有哈佛教育學院的學校領導力教育碩士學位,以及東北大學的傳播學士學位。
珍妮特•史雷辛斯基 Janet Slesinski
珍妮特是CCR的教育顧問。她指導全球教師研發更強大的內容、教學法和評量知識。她也致力於開發現代數學課程、能力研究及課程軟體。在這之前,她曾擔任康乃狄克州曼斯菲爾德第十九學區的數學主任,並且曾在佛蒙特州、田納西州、康乃狄克州教過中學數學。她有聖麥可學院(Saint Michael’s College)的課程碩士學位,以及佛蒙特大學的中等教育學士學位、數學學士學位、物理學學士學位。
凱蒂•鄧恩 Katie Dunn
凱蒂是CCR的教育研究員暨專案經理。在此之前,她是波士頓拉丁學校的自然和數學教師。她有高田教學研究所(High Meadows Graduate School of Teaching and Learning,前伍德羅威爾森學院〔Woodrow Wilson Institute〕,與麻省理工學院合作)的教育碩士學位,以及麻省理工學院的物理學和行星科學學士學位。
譯者:謝儀霏
師大翻譯所畢業,譯有《挺身而教》、《統合心智》、《打造同村共養父母國》等書。
★內文試閱:
▋AI即將取代人類的能力嗎?(節錄)
第 37 步:「非人」策略
DeepMind 與圍棋世界冠軍李世乭對弈時,想出一步人類棋手無法理解的「天才、超人」走法,結果贏得了比賽。但人類根本不會考慮這種看似天才的策略:因為 DeepMind 能計算接下來 50 ∼ 60 步棋,還能計算獲勝的機率(即使機率微乎其微),因此可以承擔人類無法承擔的風險。人類在下圍棋時,通常傾向透過「占領更多地盤」來確保自己的優勢,而非險中求勝。
AI也使用同樣的策略來對付戰鬥機飛行員: AI朝那位飛行員俯衝,計算出自己可以「更快瞄準並射擊」,而這樣的動作沒有人類敢執行。在上述兩種情況中,AI都運用「非人類中心」策略,這是人類不會做的事,因為人類傾向規避損失(講白一點就是怕死)。AI可以引述法國飛行員紀堯姆(Guillaumet)的話來說嘴:「我所做的事,沒有人類會做。」
但AI也不是我們所謂的「勇敢」,只是缺乏恐懼(「無恐懼感」不等於「無所畏懼」)。在這些情況下,AI只是計算自己成功的最佳機會,並且在極限邊緣按照計算來行動。
語言的限制
斐南達.費雷拉(Fernanda Ferreira)曾說過:「語言夠好,但不完美。」人類語言有其限制,因此,英語在描述創造力、好奇心、心理韌性等有細微差別的特質時,語彙相當有限。上述詞語意義豐富,每次人們使用時都必須解釋說明,找出對於其中細節的共同理解。描述這類抽象術語的詞彙通常較少:舉例來說,芬蘭放牧馴鹿的薩米人對雪和冰的描述,擁有許多精準的詞彙(多達 1,000個詞素!)。
但英語中討論創造力的不同形式,很難像薩米人那樣有諸多精準字詞。由於詞彙量的限制,針對 AI能力為何,公共論壇和學術期刊中常有困惑和爭論,從使用過時概 念( 圖 靈 測 試 ) 到 使 用 錯 誤 詞 彙( 用 出 現﹝emergence﹞ 而 非 跨 越 閾 值﹝thresholding﹞;用幻覺﹝hallucinations﹞而非胡說八道﹝confabulations﹞;用遷移﹝transfer﹞而非廣泛應用﹝generalization﹞等〕。
AI的四個級別
AI可以分成四個不同的級別,每跨一個級別,都代表功能有了大躍進。
一、「人工狹義智慧」( Articial Narrow Intelligence ,簡稱 ANI )
又稱「機器學習/深度學習」。這些系統是設計用以出色執行特定任務或發揮特定功能。這類 AI的功能相當專精,無法處理指定目的以外的事情。當今一些常見的 AI應用程式遊戲(圍棋、Stratego 策略遊戲等),或者像是可以加入藝術風格轉換、蛋白質摺疊分解、藥物配方設計等功能,都屬於此級別。
二、人工能幹智慧( Articial Capable Intelligence ,簡稱 ACI )
擁有更廣泛、更強大的影響能力,因此本章和本書大部分內容討論的都是這級別。在全球討論中,從 ANI 進展到 AGI 是相當大的變革,很多人往往沒有強調中間關鍵的 ACI階段,就直接大躍進。這兩個級別的差距很大,教育研究者卻沒有意識到。AI領域多位備受尊崇的人物,都已經挺身支持關注 ACI:
• 穆 斯 塔 法. 蘇 萊 曼(Mustafa Suleyman),DeepMind(Google) 與Inception.AI的共同創辦人,就是他將當前階段稱為 ACI。
• 弗朗索瓦.肖萊(François Chollet),知名 Google AI研究員,曾說:「即使你透過尺度定律推斷出遙遠未來 AI所具備的能力,也不存在任何可能代表人類滅絕風險的 AI模型。」
• 楊立昆(Yann LeCun),Meta 公司 AI研究的總監,他曾表示人類高估了當代 AI系統的成熟度:「在人類等級 AI出現前的好幾年,社會比較可能得到『貓等級』或『狗等級』的 AI。」
• 蒂姆尼特.格布魯(Timnit Gebru),前 Google 員工,她認為對 AGI/ASI的關注,讓人們沒注意到企業使用自動化系統所產生的立即危害,包括剝削勞工、侵犯版權、合成訊息的傳播,以及權力日益集中。
• 蓋瑞.馬庫斯(Gary Marcus),頂尖的 AGI 評論家與備受尊崇的「理性之聲」,他曾打趣說:「任何關於 AGI 的幻想,一碰到真實世界都不復存在。」
• 李飛飛,史丹佛大學教授,她受訪時曾說:「我尊重有人擔心 AI對人類存續有威脅。我並不是說這擔憂很愚蠢或我們不該擔心,但是就急迫性而言,我更關心如何改善此時此地的風險。」
• 比爾.蓋茲最近承認:「GPT-5 不會比 GPT-4 好多少。」(而且完全沒提到 AGI)。
• 就連山姆.奧特曼(Sam Altman)也終於承認:「想要實現 AGI,還需要很多突破。」
對於 AI的過度炒作有三種可能:
1. 大型語言模型(Large Language Models,簡稱 LLMs)專家「熱切希望」看到他們的作品無所不能,畢竟歷經數十年克服重重困難進行研發⋯⋯這種想「獻寶」的心情蒙蔽了他們的判斷力,有時甚至會抓住未經證實的觀點不放。
2. 人類強烈傾向將 AI人格化,因此連專家都「過度模式化」(很諷刺吧!)
3. 為了籌措大量資金導致思維偏差⋯⋯。
儘管佩德羅.多明戈斯(Pedro Domingos)希望有個「大統一演算法」(Grand Unification Algorithm),但他明白 AI家族必須合作。演化已經把大腦塑造成有多個專門區塊共同合作,為何 AI界對這樣的比擬還是難以接受?或許是因為對研究人員來說,這結果令人失望,意味著他們需要自己不擅長的其他類型演算法。
三、人工通用智慧( Articial General Intelligence ,簡稱 AGI )
旨在模仿完整的人類認知能力。這些系統將能理解、學習和執行任何人類做得到的智力任務。AGI 會比 ANI 或 ACI 更多才多藝,能和人類流暢互動、解決問題,以及適應新情況。Google 的 DeepMind 最近發表一篇論文,描述 AGI 的水準為何,但在本書看來,把當今的 GPT/ LlaMa /Bard稱為「新興的 AGI」,似乎是過譽了⋯⋯AGI 在大眾媒體上受到的關注也會影響學術討論,把注意力引至更廣泛、哲學層面的擔憂:憂心機器具有類人智慧的世界。誠如蓋瑞.馬庫斯所言,AGI 要成熟,還得「經歷好幾次根本變革」。
四、人工超級智慧( Articial Super Intelligence ,簡稱 ASI )
想像 AI可以譜出精湛的交響樂、提出突破性的科學理論,並且以超越所有人類能力的方式展現同理心與體諒。ASI代表最先進的 AI發展,也引出有關 AI對社會與人類未來潛在影響的存在問題。ASI不僅能模仿人類思考歷程,還能大幅超越人類的效能。ASI 可以擁有原創的藝術創造力、無可匹敵的問題解決能力,以及老練的 EQ;ASI 展現的智慧超越人類的理解。
▋冷靜的觀點(節錄)
正如本書前言所述,CCR不會抱持科幻觀點:機器包攬所有工作、人類完全享樂,或是機器終將奴役人類;除非這些成為言之在理的可能性,否則就只是哲學探討。不過此時出現了兩種可能效應,它們可以並行不悖,因為彼此並未互斥:
•替代:
在勞動經濟學中,「替代」這概念是指工人或工作因技術進步而被取代。「AI不會取代你,但是善用 AI的人會。」這句廣受引用的話常被認為是杜撰的,但已被哈佛商學院(Harvard Business School)證實且記錄在案。這句話暗示的是,雖然 AI可能不會直接取代個人的角色,但那些能駕馭 AI的人很可能比無法運用 AI的人更勝一籌。這強調了擁抱 AI科技與讓 AI融入專業領域的重要。換句話說,與其跟在汽車後面跑,不如趕快跳上車!
•互補:
在勞動經濟學中,「互補」這概念是指某些技術或技能可以提高人類勞動的價值和生產力,而非取而代之。哈佛商學院最近有項出色研究表示:「我們認為,AI的能力創造了一個『參差不齊的科技前沿』,有些任務 AI能輕鬆做到,也有些看似難度差不多,卻超出目前 AI的能力⋯⋯我們的分析顯示,在人類與 AI融合的範疇裡,出現了兩種成功使用 AI的獨特模式。第一類 AI顧問就像神話故事中的『半人馬』(Centaur),將解決方案的不同任務分配給 AI或自己。另一類顧問比較像『生化人』(Cyborg),完全將他們的任務流程與 AI整合,並且不斷與技術互動。」
雖然科技和人類技能之間的互補能大幅提升生產力,但也設下潛在的陷阱,特別是在長期的現實環境中。過度依賴科技可能讓工人進入「自動駕駛」模式,這其實是一種懈怠,過度仰賴並信任技術系統,反倒無法主動參與系統運作,進一步改善自身技能。這種態勢會導致技能衰退,削弱人類面臨突發挑戰或變革時的快速應變力。
在現實的職場中,這兩大效應的相互作用可能讓從業人員受益。舉例來說,在新聞行業,LLMs 可以協助記者進行初步調查,並且產出標準報導的內容。然而,批判思考、事實查證、分析、敘事引人入勝,以及新聞行業固有的道德考量,對機器來說較難持續複製。在客戶服務領域,LLMs 於處理最初的客戶詢問、投訴或回饋方面,發揮了重要作用,並且在聊天機器人或電子郵件自動回覆等平台上,提供即時的回應,客戶服務因此更有效率,足以應對常見與基本的問題。然而,有些複雜的問題需要 EQ、同理心或巧妙高超的手段,則仍需要人類出手。LLMs可以提供資訊,但人類善於建立關係與領略言外之意。
同樣,LLMs 可以分析大量的醫療文獻,根據症狀輸入來提供最新研究的結果,或是給予獨特的診斷建議,在協助醫療從業人員方面,這無疑是一大躍進。但實際的醫療行為不只是資料處理,還包含身體檢查與治療、解讀非語言線索,以及綜合客觀資料與主觀判斷來做決定。
那麼,讓我們總結一下:
• 經濟學家並不完全了解考試、任務、職業之間的複雜程度差異。
• 歷史顯示,科技要在各行各業中普及,需要幾十年的時間。
• 預測未來時,往往會出現意料之外的新職業。
• 就業人口統計數字常被低估。
• 替代與互補效應將發揮作用,而且難以預測。
明白上述條件後,我們可以排除近期「所有工作都會消失」的恐懼。既然工作在可預見的未來依然存在,那麼教育的目標「仍然」有二,就如緒論所言:心理社會目標與經濟目標,缺一不可。本書接下來的部分,將會討論如何做到這一點。一切都始於教育的終極目標:智慧。
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