📻國立教育廣播電臺【新聞真假掰】ChatGPT與AI帶給教育哪些挑戰與機會？家長該怎麼教小孩？（逐字稿大公開）

📻國立教育廣播電臺【新聞真假掰】節目資訊

播出時間：每周日 17:05-18:00
收聽方式：國立教育廣播電臺 官網 60 天隨選收聽

📌邀訪來賓
陳縕儂 臺大資工系教授

📌訪談精華短片

📌完整訪談內容Podcast

 

 

📌節目介紹

AI除了影響職場工作層面，教育現場也正面臨一場大變局。對於AI快速發展，多數家長的焦慮來自於「不知道該如何教小孩」，而陳縕儂有著資工系教授／兩個孩子的媽媽雙重背景，面對「AI紀元」的到來，她如何給老師、家長與學生建議呢？

陳縕儂在訪談中提到，與其提供孩子「魚」吃，不如給他們「釣竿」。AI本身就有很大的可塑性，家長不必過度憂慮，應給予孩子更大嘗試空間，陪伴孩子學習，保持開放心態，讓AI變成學習成長的最佳助手。

談到生活場景，生成式AI除了「一本正經地胡說八道」之外，它也持續進化中，陳縕儂教授在節目中介紹許多「外裝程式」，若你覺得ChatGPT的資訊太舊，但又想讓AI為你做更多事，外裝程式或許是一個實用的選擇。

本集節目邀請陳縕儂，從AI發展的歷程講起，談家長如何正確的引導孩子學習、使用AI，以及AI的未來發展。請收聽「新聞真假掰 」，假訊息Bye Bye。

陳縕儂（臺大資工系教授，以下簡稱「陳」）

黃兆徽（台灣事實查核教育基金會顧問／台大新聞所兼任助理教授，以下簡稱「黃」）

📅節目預告
2023/06/11 周日 17:05-18:00 全台皆可收聽（查閱各地收聽頻率）
ChatGPT會取代人類作家嗎？情書散文小說翻譯都難不倒它？AI「渣男」讓你不小心還會愛上它？

專訪王聰威 聯合文學雜誌總編輯

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ChatGPT與AI帶給教育哪些挑戰與機會？家長該怎麼教小孩？

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陳：家長其實要學習放手，因為我覺得臺灣家長可能很多都會比較希望我可以帶著他，但是有的時候他其實可以走得比你快，你應該是給他空間讓他走。

黃：哈囉，大家好！我是兆徽，歡迎來到新聞真假掰，今天來到現場，要陪伴我們一起提升資訊科技與媒體素養的好朋友，是臺大資訊科學系的教授陳縕儂，縕儂老師好！

陳：兆徽好，大家好！

黃：縕儂老師今天要來跟我們談一談ChatGPT與AI的發展帶給教育的挑戰和機會，尤其是很多老師跟家長都很擔心說到底要怎麼教下一代，那很多家長老師會覺得我自己到底要怎麼學習AI，那縕儂老師是這方面的專家，而且自己除了在臺大資訊工程系是教授，非常年輕就擔任教授，而且還是二個小孩的媽媽，雖然完全看不出來，還像個少女一般的這個身材跟臉蛋都是，那今天要跟我們分享說怎麼樣面對這個AI的浪潮，身為家長跟老師到底要怎麼學怎麼教？

陳：那我先跟大家分享一下，基本上AI的概念，那其實AI的這個概念現在我們講到AI，其實是泛指機器學習類的AI，因為機器學習類的AI其實是AI的一種方法，那我們可以用不是機器學習類的方法來達成AI的這個功能，AI其實就是只要用機器去模擬人的感知行為，我們就可以稱它為是AI，只是現在大家其實最經典跟最熱門的做法就是收集很大量的資料，然後讓機器自己從資料裡面去做學習，所以機器學習跟AI大家現在會通用這二個詞彙，可能提到AI其實就是指機器學習類的AI，你提到機器學習其實就某種程度上就是指用機器學習做出來的AI。

黃：所以AI的範圍其實是更廣的，只是我們現在大家比較熱烈討論，尤其是生成式AI主要是指Machine Learning機器學習這個部分。

陳：對，然後是主要指生成式的這種方法，那有了這個概念之後呢我們就可以講一下說ChatGPT它大概是怎麼做的？那到底是怎麼學的？

黃：對。

陳：大家可能會覺得機器學習好像是我把資料給它，它就自然而然地學會一些東西，好像像人一樣，其實沒有這麼簡單，基本上是你要就像你教小孩一樣，你要明確地告訴它，要它學什麼東西，比如說我要怎麼教導它去認識一個字？這時候我就要給它說：「這個字，這是二喔；另外一個字，這是三。」所以一直給它看不同的二，這都是二，或是這邊都是狗狗，這邊就是貓貓，那它這樣的漸漸的，它就學到怎麼從這個影像去辨識成它對應的這個物體嘛。

黃：嗯嗯。

陳：那我們在辨識文字或是在辨識數字都是同樣的概念，那除了影像辨識以外，我們從聲音裡面變成文字其實也是同樣的意思，那怎麼從文字裡面去理解它的內容，其實也是同樣的道理，比如說這段文字可能這個使用者寫的這段評論，它是對於這個產品是抱持著正評，另外一個評論，可能是抱持著負評，這時候我們其實也是需要人去理解這個內容，然後告訴機器說：「這個句子它是正評喔，這個句子它是負評。」然後餵給機器，讓機器去學習怎麼從文字內容，然後去輸出正評或負評，所以你可以把它想成是一個函式的對應，我的函式的輸入就是這段文字，我的輸出呢就是這段文字對應的正面評價或負面評價，有了這個概念之後，我們就要講說那ChatGPT到底是怎麼做的？那在講ChatGPT之前呢，我們就要先講它的前身，就是它的……它是GPT一個模型嘛，GPT這三個字呢是Generated就生成式，然後Pre-trained預先做了一些訓練的Transformer，Transformer是模型的名字。那Pre-trained是什麼呢？Pre-trained預訓練其實就是函式的訓練，所以GPT其實就是一個超級無敵會接龍的模型，你只要給它一句話的或是一個段落，它就可以把它接下去，那為什麼會需要再調整它變成ChatGPT呢？因為原本的這些模型它只是接龍而已嘛，它有的時候可能會接得不好，或是接得不符合我們的需求，所以它做了一個調整就是它收集了很多人認為比較好的答案，然後讓它去微調它的模型，有點像是原本這個AI模型它是讀了非常多書的一個書呆子，但是它現在還沒有社會化，所以它不知道什麼情境怎麼接是比較恰當的，所以它有可能，你問它說：「要怎麼霸凌我朋友呢？」它就會很通順地接下去說有很多霸凌的方法，一什麼什麼、二什麼什麼，但是你其實希望它不要回答這個問題，它應該要很官腔地說：「霸凌是不好的事情啊。」等等的，所以我們就把一些你希望它產生的回答放進資料裡面，讓它去學習怎麼社會化？所以經過微調之後，它就會更符合人覺得好的回應，那基本上它的這些資料就是一個對話的資料，所以我們會叫它ChatGPT。

黃：是非常詳細地說明為什麼叫ChatGPT，所以機器一定我們要給它大量的資料它才能學習對不對？它是沒有辦法像人一樣自己思考？

陳：對，有點像是像剛剛說到的，我們給它的就是有你的函式的輸入，然後我要告訴它輸出是什麼，那如果我不給它輸出的話，它不知道它要學什麼東西，像我們現在希望它學接龍，所以我就要告訴它說你要輸出的東西就是接下去的下一個字，但是有的時候你可能給它的目標，它可能它的輸出可能是這個句子，它是正面評價或負面評價，那你也要把這個答案你希望它產生的這個答案一起餵給資料它才會學，所以並不是你直接把資料丟進去。然後你不告訴它這個資料輸入跟輸出它就自然而然學會了一些，所以不像是大家想像的機器真的有自己思考的能力，而是你要先定義好，你要它學什麼？然後把這些資料餵給它，然後它才會照著你所想要的這個方向去練習、去訓練、去學習。

黃：是，所以現在我們在訓練這個生成式AI是用模擬人的腦神經元的方式在訓練，對不對？那會不會有一天當這個腦神經元非常大，甚至比人腦的腦神經元還多的時候，它就有可能由人類的思考能力了呢？

陳：其實我覺得現在這樣子的概念的確就像是我們希望模擬人腦怎麼去思考的？不過我覺得很難完全跟人腦可以媲美，最主要的原因是，現在這個模型它全部的輸入都是處於文字的層級，但是人的學習不是只有語言，不是只有文字，你有一些經驗，其實是透過比如說我碰到一個東西，然後這邊會痛，所以我知道這個東西是危險的，這個認知你除非你把它變成文字，然後放在資料裡面，模型才可以學到說什麼東西是危險的，但是如果你沒有把這個經歷，這個不是文字的東西寫成文字放進去，它其實就沒有辦法學到，但是人是可以在各式各樣的感知中去做學習。 

黃：所以人類有五感，有觸覺、聽覺、味覺這些……

陳：對，所以除非把這些全部東西都變成文字資料餵進去，它才有可能可以跟人一樣學到這麼豐富的多元的知識。

黃：這也是大家在想說「人之所以為人」到底還剩下什麼？傳統的教育是比較填鴨式的教育，現在發現你要再怎麼填鴨，你都贏不過AI了，對不對？它的記憶力就是比你好，它就是過目不忘嘛，對不對？那所以到底人還剩下什麼？您剛提到一個很重要的重點，我們還有五感，我們還有感覺的能力，對不對？

陳：而且還有另外一個很重要的就是，過去的確很多考試啊或教育是相較之下比較填鴨的，那我們就會發現我們在訓練學生他去練習這塊記憶力的能力，相較之下就沒有那麼符合現代的潮流，因為他可能出去工作之後很多東西不用記得，我隨時就可以查到，或是我隨時就可以用AI來幫我達到，所以他所需要具備的能力反而會變成更上一階層，最下面可能是簡單的記憶，然後在上面可能是要理解，接著是分析，然後甚至到後面可能就是我要評估現在這個內容它的正確性啊、它的好壞、它的優劣，所以我覺得像ChatGPT這個工具的出現，它其實是push（促使）大家從下面的這種記憶、背誦、組織，可能再往上提，提升到評估它的正確性，可以判斷哪些資訊是對的，哪些資訊是錯的，甚至是我會適當的拆解問題，才可以用好的方法問出我想要的內容，所以這些能力都是過去的訓練，或是過去的教育裡面比較欠缺的，那現在我會覺得對於未來的世代，可能需要做一點這樣的調整，或是做一點這樣的引導，才可以讓它更符合在下一個世代生存上面的條件。

黃：剛剛縕儂老師提到至少有兩個重點，我們在面對ChatGPT的生成的內容的時候，第一個重點就是我們要怎麼樣去判斷它的對或錯，對不對？因為它那個是隨機的，AI覺得接龍……文字接龍怎麼樣接得順，它是隨機的，對不對？所以它是不一定是正確的。

陳：對。

黃：然後另外一個重點就是我們怎麼拆解我們的問題，然後讓AI更可以答出我們想要的答案。

陳：對。

黃：那我們先來說這個評估正確與否，這為什麼是AI，生成式AI會有這種好像大家會覺得它一本正經的胡說八道的這種狀況？

陳：其實你可以把它想成是你讀了非常多書嘛，然後現在這些書你都不能再看了，你把這些東西記在你的腦子裡，所以如果你這個資訊真的出現了非常非常非常多遍，你的確是可以接的正確，因為它就已經深深地印在你的腦海中，你覺得這樣接就是非常地合理、非常地適當，可是可能有一些資訊是沒那麼確定、沒那麼明確、有點模糊，所以你有可能不小心就接了一個其實與事實是相違背的，因為你沒有辦法再去查找嘛，你只是記在你的腦海中，那因為生成式AI有一個非常重要的能力就是腦補，其實腦補是非常重要的，因為你希望它給你一些有創意的東西，它需要能夠某種程度可以自在自由的發想，它也需要給你一些brainstorming（腦力激盪）的素材，那你需要它很有創意，你就希望它腦補多一點，但是它腦補多的時候，就有可能很多腦補出來的、幻想出來的資訊其實是錯的，你又希望它需要有創意，但又希望它不要……

黃：違背事實。

陳：對，違背事實，但這兩件事其實完全就是矛盾的，它一定……如果它完全是要符合事實，它相較之下就沒那麼有趣，它也不會那麼有創意的給你一些比較新的內容，它就會比較無聊一點，所以它的使用情境跟狀況本來就是根據你的產品，或是你最後怎麼應用它有差異，那我覺得只要你希望它有一定程度的生成性，一定多多少少就會有一些違背事實的部分，所以要如何有效率地去評估哪些資訊可以使用？哪些資訊不能使用？或是我要再做後續的追問去查核，然後去問它細節，這才是我們需要下一代具備的能力。

黃：嗯。

陳：那這件事情其實過去的教育其實都沒有著重在這一塊，所以學生的追問能力啊，或者是問問題的能力都是比較薄弱的。

黃：所以針對這個部分家長或老師可以怎麼教呢？

陳：一開始對於家長或老師，你其實是要給學生空間讓他們先探索，因為其實對於老師或家長他們可能也不知道這個AI的工具怎麼用嘛，所以你可以跟學生、跟小孩一起試試看，那你其實可以在過程中漸漸的會發現說，欸什麼情況他會比較適合用它？什麼情況它比較容易錯？那我怎麼問它會比較符合我的需求？你可以從這些經驗中大概會學習到一些pattern（模式），那你可能這就會變成你的一個能力，這就變成你的知識跟你的技能，它其實是有價值的，因為你可能就會比另外一個沒有練習過的人更快速可以問出你想要的答案，那舉例來說現在它可能可以產生還不錯的程式碼，那大家可能就會想說，那工程師、軟體設計師……

黃：是不是要失業了？

陳：是不是已經沒工作了？但其實不會，因為你要知道你的程式通常都是非常長的、很大，你要怎麼把它適當的切成小塊，然後讓它去直接產生這一小塊裡面的程式碼，這件事情其實是重要的，因為它其實不太可能直接你大致上的簡單描述，它就可以產生豐富，然後完整又符合你需求，又執行正確的程式碼，你一定一開始可能就會錯，你就要去學習說我要怎麼拆解？我這邊怎麼先問、這邊詳細地問，然後把這邊確認對了之後，然後再去問第二塊，所以它是可以幫助一個很好的工程師，更快速地寫出好的程式碼，但是如果有一些工程師，它可能只是做非常基本的程式的就是撰寫，這種程式設計師就比較有可能會被AI取代，所以每一個人的能力就因為這個工具的出現，需要再……

黃：再提升。

陳：對，才有辦法。

黃：因為寫程式可能不是每個聽眾都聽得懂，縕儂老師可不可以舉一些比較大家聽得懂，比較淺顯易懂的例子來告訴我們要怎麼樣正確地運用ChatGPT，得到比較正確，然後我們想要的答案。

陳：好，那舉例來說如果我們寫一個文章好了，那這個文章你有很多種寫法嘛，比如說我可能會希望它是有特殊結構的，那這時候如果我只跟它講說，請幫我寫一篇跟教育相關的……教育及AI相關的文章，它可能就開始寫，然後就……你沒有規範它，所以它就開始隨意的描述。

黃：天馬行空。

陳：天馬行空的描述，它可能寫了一個故事是跟教育也跟AI相關，但是它可能就是一個小孩子聽的故事，但您可能想要寫的不是這類的，你可能希望它可以探討更多會遇到的難題啊挑戰，那這時候一個比較好的問法會是什麼呢？比如說我可以先寫一個簡單的草稿，然後我讓它去擴寫，比如說我可能只寫了三段的第一句，每一段的第一句，然後就說根據這一句你能不能夠再給我一些……你能不能擴寫成一百個字？所以每一句可能就會變成一大個段落，然後再從它產生的段落中，然後再去確認，它有沒有符合你想要陳述的內容，然後這樣整篇文章可能就會更符合你原本想要的，那如果你原本是完全沒有任想法，那的確是可以先讓它產生一個基本的，然後再……你就再根據你的需求，請它去調整這邊的細節，比如說你希望這一段可以多講一些跟技術面相關的，這邊多講一些跟產業面相關的，然後去控制它，所以就有點像是，當你沒有做任何規範的時候，它就會……小孩就會很不受控，你這時候就要先限制它說你這邊……你可以在這個區域中活動，那它可能就會有一點自由空間，然後你在這邊有了你想要的內容之後，在這邊再去讓它第二個自由空間活動，那你就有第二段出來，所以這三個段落其實一開始你還是必須要先思考好，再讓它去在裡面各自發揮。

黃：是，就有點像我們寫作文之前要先擬好段落大綱？

陳：對。

黃：然後我們要把這個大綱告訴ChatGPT我這段想要寫什麼。

陳：所以像現在有很多人可能會說作家，或是可能就會失業，但我覺得其實如果是非常優秀的小說家，或就是創作者，他其實是可以利用這個工具得到更好的……

黃：靈感。

陳：靈感或者是成果，因為它最主要的核心可能是在於它怎麼去規劃這個劇情，它的創意，但是它只要劇情的大綱規劃好之後，AI是可以快速幫它把一些細節補全，比如說你這段就是希望它能夠描述主角A跟另外一個人在黑夜裡面討論，就讓它把這個劇本寫出來，那你只要給它這個大綱，它可能就可以把一些細節寫出來了，你只需要去修改它就可以了，所以可以省非常多的時間，但是整個劇情其實還是原本這個創作者自己去編寫的，它可以花更多時間在編寫完整的劇情上面。

黃：是，但我們幾乎已經可以……因為AI上屆的ChatGPT-3，它好像說之前已經把2021年6月之前，所有的人類的公開資料都已學習進去它的資料庫裡了，對不對？所以其實我們是可以要求它說，你用一個某某作家的風格來寫一段文章或是小說。

陳：對。

黃：那所以……比如說我們是不是可以用金庸的風格寫一段什麼樣的故事？那它都已經可以做這樣子，我們叫它創作嗎？

陳：我覺得是有點類似創作沒錯，但是它學到的是比如說文字用字遣詞的風格，但是它裡面的劇情有不有趣？是不是吸引人？其實就要看你能不能夠指引它、讓它寫出有吸引力的這些內容，因為它有可能文字的風格的確是像金庸的，但是如果內容不有趣，大家也不會想看，所以一個比較好的方式可能是，你已經先寫好一個故事了，然後它是你的風格，但是你希望它改寫成金庸的風格，但是劇情是一樣的，那這時候就變成你的劇情，然後再融入金庸的寫作風格，變成是一個新的作品。

黃：所以還是要靠人類的創意來教AI？

陳：對。因為它是接龍嘛，所以它接出來的東西一定是過去常見的，所以它接出來的故事跟劇情，可能就是中規中矩，很難有太有創意的部分，就是它可能無法無中生有發想到真的很有趣，然後又很引人入勝這些內容，所以如果是最頂尖的這些創作者，它其實最有價值的其實是在它自己的創意跟它的思考的這些內容上面，那這邊其實還是人可以多著墨一點，然後讓這些文字的細節讓AI來幫忙。

黃：是，所以我們想像中假設它現在還是一個當紅的作家，它是不是可以請AI來訓練自己？把自己以前的幾十本，甚至有的作家、著作等身，幾百本著作都讓AI來學習之後，它以後寫文章、寫小說，它就只要給它一些創意，這個AI就可以幫它寫出它的風格、它的文筆的小說出來了。

陳：我覺得可以誒，就是……而且現在也有很多創作者會利用AI這些工具給它靈感，因為有的時候你可能寫到一半就會不確定這邊怎麼接會比較好，那這時候你就讓這些AI幫你多接一點不同的接法，你就可以在裡面挑，或者它可能……雖然它接的都是可能過去常見的，可是說不定其實它可以刺激你一些想法，讓你可以從這些選項裡面去發想說，這樣子走向可能還不錯，所以等於是一個人機協作的狀態。

黃：是，我剛剛就想到一個很有趣的，假設我今天要寫一篇文章或是一個故事，我可能寫了幾個大綱之後，就可以叫ChatGPT試試看說，如果是金庸，它會怎麼寫這個故事？

陳：對，對，對，可以，可以。

黃：那如果是這個……徐志摩，它又會怎麼寫這個故事？多嘗試幾種、多觀摩幾種。

陳：對，我覺得可以，沒錯。而且我覺得在這種情況其實也蠻有趣的，所以學生啊或者是小朋友看了這些也會引發他的興趣，就他會發現說欸我可以這樣子設定，然後讓它產生的內容，有一些它想要的風格，那這時候它就也會引發他的興趣，他會去嘗試，然後也會去瞭解說，怎麼設定它？怎麼限制它？才會達到他想要的這個效果，所以這其實是一個還蠻正向的，也是個人化的一個學習的方式。

黃：是，因為我們……其實我們的寫作其實大部分都是學習來的，對不對？也是因為我們看很多不同的作家的作品之後，然後慢慢形成自己的風格。

陳：對，對，對，對，對，沒錯。

黃：所以我們在善用……就是這是善用AI的一種方法啦，那還有什麼樣的方式？比如說數學呢？我們又可以怎麼樣靠AI、ChatGPT來引導出我們想要的答案？

陳：現在GPT-4，就是近期就是出了GPT-4嘛，雖然它沒有提到很多它的細節，它沒有提到它用了多少資料啊，或是它的模型有多大，它這些都秘密地隱藏起來，但它有告訴我們說，它跟前一代的GPT-3大概效果提升了多少，那一個……幾個比較顯著的點，可能是在於它在很多專業領域的考試上面，分數就是大幅增加。

黃：真的可以通過律師考試、醫師考試。

陳：對，然後就變成非常的高，所以這其實有另外一點讓我們可以反思說，這些考試的形式是不是其實需要某種程度的調整？因為你只要把這些東西記起來，這個考試就可以考得很好，那它真的是一個很好的律師嗎？還是其實有很多律師需要的能力，在這個考試裡面是沒有考到的？這是一個考試跟我們需要的能力上面的反思，那我覺得在數學上面的應用，其中一點它也有demo（樣本），它是寫說比如說一般我們在學生在學習數學的時候，比如說我們有買一個參考書好了，這個題目我可能不會，它是一個應用題，它可能會說小明有五顆蘋果，然後被狗狗吃掉二顆，現在有幾顆這樣子，那教科書如果它詳細一點的話會有一個公式，五減二等於三這樣子，答案三，那如果比較簡單一點的它就只有三，那你就要自己去思考說是為什麼會變成三，那當然如果你看到五減二等於三，你就會帶入說，因為原本五顆然後吃掉二顆這樣，但是一個更好跟如果你有請一個家教，它其實是可以用適當地方式去引導你思考出這一個公式的，而不是直接給你看，因為直接給你看就變成我就是看了公式之後我才把這些東西連接起來，但是如果一個新的題目出來，說不定我不一定能夠自己想到什麼公式才可以解新的這個問題，所以更好的教育方式可能是引導你可以藉由這個內容去思考出這個對應的公式，比如說剛剛的這個題目，我可能就會引導說原本有五個蘋果，如果狗狗吃掉二顆，那會怎麼樣呢？蘋果會變多還是變少？可能會變少嘛，那變少的話是不是就要用減，那這時候它可能會寫出五減二的這個式子，等於是這邊是藉由引導後，它才產生這樣子的想法，然後再把這個公式產生出來，然後再到後面，所以這是一個互動的過程，那我也會根據互動的結果可能會有不同的內容，我會因為你的回答而給你不同的後續的feedback（反饋）。

黃：是，所以ChatGPT雖然是一個無所不知的一個這個百科全書，但是我們對待它跟它溝通的方式，其實要像跟小孩溝通的方式，對不對？

陳：對，而且它就等於是跟它溝通的這一個人的互動方式，ChatGPT也是可以完全的客製化，你希望它講得很細，它也可以講得很細，你希望它很快速地得到答案，它也可以，所以每一個人他使用它的情況都會變得很不一樣，這才能真的達到一個客製化的個人學習的一個助理的角色。

黃：是。所以我們現在面對ChatGPT的態度要把它當成一個客製化的個人助理，甚至是客製化的個人家教的方式來面對它。

陳：對，但是這個就是它的優勢的地方，不過同時也要注意剛剛說到的，它很多東西有可能會錯，雖然它是老師、它是家教，可是你不能完全聽信它所說的所有的內容，你還是需要適當的保持疑惑，就是為什麼這邊講的好像跟前面講的有所出入，是不是這邊有問題？所以像學生也不能一味的只相信老師教的，因為其實老師本來就不是全能的嘛，但我們過去的教育可能就是會把老師當成就是完全正確的，什麼東西就問老師，老師說的一定對，但其實不是，我們應該要保有一定程度的質疑的能力，然後去確認、反覆地問，然後確認它的資訊跟你得到的資訊是符合的，那你才可以接收這樣的知識，所以你對待這些AI的工具其實也是用同樣的方式。

黃：縕儂老師剛剛跟我們談了ChatGPT跟AI發展帶給教育的挑戰跟機會，我們會繼續聊由AI版的陳珊妮，其實是AI演唱的這個陳珊妮調教出來，用她的歌聲，但是其實是AI唱的〈教我如何做你的愛人〉，其實現在AI可以學人唱歌，學到這樣唯妙唯肖，然後連呼吸聲輕重，甚至是有感情的，這首歌曲公佈一個多禮拜在網路上沒有任何人發現，它不是陳珊妮唱的，甚至陳珊妮的好朋友啦，這個它的配曲、配樂的也都沒有人發現這不是它唱的，所以AI現在已經這麼厲害了。

陳：對，因為你看現在ChatGPT產生很多文章，你真人一定也分不出來它到底是AI產生的，還是真人寫的？有的時候可能AI寫得還更好一點。

黃：是。

陳：那我覺得這邊其實就會衍生一些著作權的問題，像是大家可能就會想說，欸我隨便用ChatGPT可能就產生一篇文章，或是一個故事，我可不可以claim（宣稱）它這是我的著作權？那其實現在各國的法律都有類似的一個標準，它們的標準其實是界定在這個人他所付出的努力有多少？

黃：是。

陳：譬如說你可能只是很簡單說：「你幫我生一個跟AI相關故事。」那這時候它生了一大篇故事，這時候你可能就比較難去claim說這是你的著作權，但如果就像剛剛說的，你可能已經有一個故事的劇情、大綱、走向，然後你再讓它慢慢地擴寫成一個完整的故事，這時候其實人家是很難輕易地用一、兩句互動就產生跟你一樣的這個內容，所以這時候你就可以claim這是你的著作權，所以如果我們以這個歌曲來對比的話，這個歌曲如果它一開始就是直接生成出來，沒有做任何的調整，那這個時候陳珊妮老師她可能就很難去說這是她的著作權，但是因為它有客製化了很多，這邊可能要輕啊，這邊要重的一些需求，所以最後這個成品，她的貢獻度是很足夠高的，她就可以claim說這是她的著作權。

黃：是，對。因為智慧財產權保障的還是人類的智慧活動，所以如果你只是真的都用AI工具，就像您說我只給它幾個關鍵字，它就畫了一幅畫，它就寫了一篇文章，它就唱了一首歌，那我可能就很難主張說，那是我的著作權，但如果像您說的，我們是給了它非常多的條件，甚至一步一步帶著AI的工具做出來的，我們只要把這個過程紀錄下來，那就可以未來假設真的有著作權爭議的時候，在法院上就可以說，這個我是應該要有著作權，不過當然這個各國的很多案例都還在官司訴訟中。

陳：因為界定到底什麼叫做足夠多，是一個很抽象的定義，那這個界限本來就有點主觀，所以還是……未來我覺得還是會根據一些現在的判法來去知道說，大致上的boundary（邊界）在哪裡？

黃：對，因為以前傳統的法律沒有預測到有一天AI可以這麼厲害，所以各國也都在……各國的法院、法官當然也都很苦惱，立法者也都在開始討論說，那現在到底針對AI要不要制定相關的法規。

陳：嗯，我覺得一定是要的，所以其實法律的調整這件事情，其實因為大部分都是比較慢的，因為這AI的演進又非常非常地快，所以法律現在的修改速度其實跟不上現代技術的變遷，所以法律這邊一定要趕快追上來，不然就會很多其實是在法律完全沒有cover（涵蓋）到的範疇，然後在那邊發展，那也會有很多疑慮，像是很多創作者就會覺得我的東西拿進去訓練了，它可能隨便就可以產生一張有我的畫的風格的東西，那我的畫是不是就沒有價值了，他們就會有這樣子的疑慮。

黃：對，就是在抄襲跟學習之間其實有很多需要思考的空間。

陳：很難拿捏。

黃：對。就是當AI學習了1萬張、10萬張畫以後，那10萬張畫的人可不可以主張這個AI侵犯我的版權？但是我們人類在學習的過程其實也都是看了很多畫，所以我們才會畫。

陳：沒錯，沒錯。

黃：我們也看很多的文章，所以我們才會寫作文。

陳：對。

黃：所以這個學習跟抄襲，那中間有一些界線，那因為AI的出現以後，這個界線是更需要更多的討論。

陳：對，對，對，對，對。所以在教育上面其實很多這個推出之後，為什麼那麼多大學會很緊張，就是因為過去不是有很多抄襲的疑慮嘛。

黃：是。

陳：那這時候我只要把這個叫AI幫我改寫，好像就沒有抄襲，就沒有文字完全雷同了，那這樣子到底算不算一個抄襲呢？那這時候其實我們就要考慮的點是抄襲的這一個定義是什麼？這件事情可能就要重新的拿捏，比如說過去我們對於抄襲定義可能是有多少個字重複叫做抄襲，但現在有多少個字重複其實就已經沒有辦法判斷了。

黃：對，因為生成式AI你每次問它，它都會有不一樣的答案出來，對不對？

陳：對。所以反而就變成我能不能夠去評估裡面的這些精神跟裡面的這些概念，是不是重疊的？來去評估這是不是抄襲，所以現在的這個法律的制定，為什麼要跟著一起變動就是很大的原因，因為如果它還是根據過去這樣子判斷文字的重疊性，那現在就一定抓不到抄襲。

黃：完全抓不到，是，那有沒有可能比如說ChatGPT它自己是有出了一個版本來偵測是ChatGPT寫的，可是當它自己已經可以出一個版本來偵測的時候，就表示AI其實也可以把這個偵測破解的方法放入它下一階段的訓練model（模型）裡，對不對？來躲過偵測。

陳：對。而且它現在這個偵測的模型的作法是它拿一篇全部都是AI生成的跟一個人寫的嘛，然後去讓它去學習說，好，看這兩篇，然後你要去判斷說這個是AI寫的，這個是人寫的，類似用這樣的訓練方式，但是它的效果在於，如果這一整篇大部分可能是AI寫，但是有很多是人改過的，那這樣子它可能就偵測不出來了，所以你當然學生如果它真的要逃，免得被抓到的話。

黃：寫論文的時候要躲過這個偵測。

陳：它就跑一下這個模型，然後去把一些內容改一下，它可能就抓不到了，而且我覺得這樣子的偵測性，它就算它的效果很高，其實也很難真的拿來當成是一個證據，證明說你有抄襲，因為它輸出的是一個機率值，比如說它輸出99.9%，那我也只有99.9%可以說AI說99.9%，你是用AI生的，對，不是自己寫的，但你還是有0.1%的機率，你真的是自己寫的，但我們不能因為就是只有一點點機率，我就說你絕對是抄襲。

黃：任何人在被推論有罪之前都是無辜的。

陳：對，都是無罪的，而且它是沒有辦法產生證據的，因為過去的證據就是，誒這邊是重疊。

黃：這本書你就是很明白。

陳：對，但是現在你沒有辦法判斷，所以就算有這個工具可以偵測你是不是抄襲，其實也沒有用，因為就算它輸出你很高機率是抄襲，你也沒有辦法明確就說它有證據就是抄襲，你只能說……

黃：也沒辦法百分百。

陳：高機率可能是。

黃：所以面對這種狀況，臺大目前是開放的擁抱AI的態度，對不對？

陳：對，因為我們臺大就是認為說，其實這個東西是沒辦法禁的，而且很多工具世代的演變，本來就會存在那邊，就像Google搜尋剛推出的時候，大家可能想說你這個東西是Google出來的，不是你自己寫的，那這樣子就……難道你就不能使用Google嘛？那其實感覺好像不太合理嘛，這是一個很好用的工具，所以我們應該要更開放地讓大家知道說這個工具它很好用，那大家可以都去使用看看，那你就會瞭解說，它什麼時候是適合用，什麼時候不適合用，或者是它還是有很多的問題，讓大家可以在用它的過程中去訓練那些你可以……人還是可以做的事情，所以有一些老師甚至是會把ChatGPT的使用，放入它教學的素材的一部分，比如說老師可能就會說，好．你現在這個你要寫個作文好了，那這個作文你最後是要讓ChatGPT產生，但是它要看到你跟它的互動過程，讓你知道你會怎麼問它，你會要它寫什麼？你會怎麼去叫它組織？怎麼擴寫？你這邊的互動模式變成是老師希望你訓練的，只是現在老師就更辛苦，原本只是要看最後的作文，它現在還要看你跟它互動的過程，然後看你這個學習的軌跡，是不是符合它希望能夠訓練你的能力。

黃：是，我們剛剛在談到說家長的心態，你說一定要算是跟老師一樣、學校一樣，就是要保持開放的心態，對不對？

陳：對。

黃：那家長自己怎麼學？要怎麼教小孩？可不可以再多幫我們舉一些例子。

陳：我覺得家長就像剛剛說的跟小孩一起用用看，然後我覺得小孩其實有的時候會從它吐出來的結果中，開始去思考要怎麼……就它可能也會引發他的一些興趣，讓他知道說，誒我試了A跟試了B，會得到不同的效果，他就會知道我怎麼限制它會比較符合他的需求，那我覺得小孩的學習性其實是比家長來得更好的，因為畢竟現在我覺得小孩需要具備的一個很重要的能力，就是終身學習的能力，因為這些技術的進展都非常的快，如果你是打算學完這個之後，之後就吃一輩子，我覺得在這個世代可能已經不太適用了，可能過去還可以。

黃：以前可能可以憑著這個考大學聯考的時候的能力就可以一輩子受用。

陳：對，一輩子受用，但現在可能就沒辦法了，你可能剛一出社會就發現很多東西都不一樣了，對，很多新的東西，所以與其讓他……你一直帶著他去學這些，你應該要讓他具備他有足夠多自己探索的能力，以及從新的東西，他可以學到他的新的能力，他才能夠具備這個釣竿，而不是只是給他魚吃，所以我覺得給他更寬廣的空間，其實是更需要的，家長其實要學習放手，因為我覺得臺灣家長可能很多都會比較希望我可以帶著他，但是有的時候他其實可以走得比你快，你應該是給他空間讓他走，而不是你一定要帶領著他，因為他有可能走得比你更快。

黃：是，但是家長還是要提醒小孩這中間的ChatGPT或AI的限制，對不對？就像您剛剛說的正確性……

陳：對，就是你給他這個空間，然後他發現了一些狀況之後，你也可以從中去引導他說，誒所以你看它在這些情況是OK的，這些情況不OK，那你們就也一起成長、一起學習，知道什麼時候應該要用，什麼時候要確認它的真偽。

黃：是，ChatGPT最近像您剛剛提到的它推了第四代，ChatGPT-4變得更厲害了，然後此外呢ChatGPT推出之後，也多了非常多的外部工具，可以讓人這個開外掛，有哪些好用的工具？請縕儂老師跟我們介紹一下。

陳：好，這個是近期蠻新的叫做ChatGPT的Plugins（外掛程式），對，那Plugins就有點像是外掛的感覺，就像你可以在你的App Store，然後可以安裝很多不同的App，概念有點像，那它的概念是什麼呢？比如說ChatGPT它現在是一個很會接龍的模型嘛，但是假如說它雖然很會接龍，可是它可能不一定很會算數，就是比如說它不會算一萬的二次方之類，這種比較複雜，那誰很會算數呢？是不是就計算機很會算數，所以好，現在假如說你是一個數學題目，我把這個式子已經寫出來，但是我最後的值到底是什麼？這時候我不一定要用接龍的方式自己去學嘛，因為我要把所有的算式全部都背起來，或從資料裡面看到，不太可能，那分明就有一個工具，計算機這麼的好用，我就直接去按計算機就好了，你人也是這樣做的，所以ChatGPT現在Plugins的能力就是我們可以安裝一些工具，其中一個工具可能就是計算機，所以當它看到一個數學題目，它把公式列出來之後，它就知道這個時候我要用計算機，對，然後它就去使用計算器，然後算出最終的答案之後，它再拿回來，所以這是一個它的使用情境，那另外一個使用情境可能是像過去我們會知道它的訓練資料，可能比如說它現在出了之後，它的訓練資料就是現在之前的，所以之後比如說一個月發生的事情，它可能就不知道了，比如說又發生了什麼戰爭、會有什麼變動，它可能就不知道這些新的資訊，那如果我們是一個很好的模型或實用的模型的時候，我當然會希望它可以追到最新的資訊，那這時候我們怎麼……平常是怎麼拿取最新的資訊？我們當然就是用搜尋引擎，去搜尋最新的新聞啊，搜尋最新的資訊，那這時候搜尋引擎就變成一個很好用的工具，現在假如說我問它說：「最近微軟的股價跟Google的股價有什麼差異？」對，那這時候它可能就可以用搜尋引擎去搜尋微軟股價，那這時候可能就會有微軟股價的資訊，它就可以在看著這個資訊回答說：「最近微軟的股價漲了幾percent（百分比）。」那這個它的回應其實是根據它用了外部的工具回給你的，跟人其實是一樣的，就像我問你說：「叉叉臺積電股價現在多少？」你沒有背起來你也不知道嘛，那你就會去查，你查了之後，你就會再看著結果回說：「最近又漲了幾percent。」 

黃：所以這個Plugins是可以自己來調配它要嫁接什麼嗎？還是它本來就已經接好了一些軟體？

陳：它裡面有一些內建的。

黃：選擇？

陳：對。然後當然我覺得未來的發展就會是……很像是大家都可以開發專屬的App一樣，你可以開發專屬的Plugins，然後嵌入在現在這個ChatGPT的平臺上面，所以比如說你在跟ChatGPT聊天的過程，你可能會建議它幫我規劃一個兩天的行程，你想去新竹玩兩天的新竹行程，那這時候它可能規劃說你在這邊騎腳踏車啊，然後這邊可能可以在這邊住一晚，那這時候你就可能會需要訂住宿嘛，那它可能就可以介接一個訂住宿，比如說Agoda（提供在線酒店預訂服務公司），然後就幫你去預訂住宿，所以這邊如果有這個Plugins，它就可以連接到那個Agoda的那個……比如說它的chatbar（聊天欄）上面，然後幫你訂完住宿之後，你還是可以用對話的方式跟它互動，然後去連接外部的各式各樣的工具。

黃：哇，那它的功能就更強大了。

陳：對，你就可以把它想成就像是平臺，上面有很多小App一樣。

黃：我們真的就有……就像一個秘書了。

陳：對，對。沒錯。

黃：是。那剛剛您提到，所以家長在教小孩的時候，要用比較開放的心態，然後甚至有的時候就放手讓小孩去，但我們要適度提醒他有一些限制，對不對？生成式AI的限制，那包括剛剛您說的，我們說到它的資料不見得是正確的，因為它是接龍嘛，是比較隨機的。

陳：對。

黃：然後跟它原本學習的對象也是這個網路上所有的資料，本來也就是真真假假、混雜的。

陳：對。

黃：那另外一個我們比較擔憂的限制是它有可能偏見，對不對？它可能會擴大人們的偏見，為什麼會這樣子？

陳：因為……舉例來說，比如說我們在網路上一開始ChatGPT出的時候，就有人測試過這是一個明確有偏見的一個佐證，比如說我們現在它很會寫文章嘛，那我現在如果我有一個，我下面有一個下屬，我現在希望能夠幫它提升、升遷，那我需要幫它寫一個有點像是推薦信的東西，這時候我如果跟ChatGPT講說，請幫我寫一個……優秀的一個……它的例子是construction worker（建築工人），就是需要搬東西到建東西，就是勞力比較吃重的，然後它裡面產生的這個內容，它英文的，然後全部的主詞都是用He，但它其實就是假設這一定是一個男的。

黃：假設要做粗重工作的一定是個男人。

陳：對，然後如果你把這個一開始寫推薦信的這個對象換成是kindergarten teacher，幼稚園老師，全部都變成女的了，就變成She，但這其實就是一個刻板印象。

黃：複製了刻板印象。

陳：對，但是的確是因為過去我們的資料裡面，可能做這個工作的就是某種性別的居多，所以它自然而然會覺得，它看到的資料就是只要是kindergarten teacher，它就是接She啊，所以它當然就會比較容易接出She，這也是很合理的，那這樣一來我們產生的資料不就又加深了我們原本舊有的這個領域的這些刻板印象嘛，所以這些東西它是完全會學進去的，那我覺得要改善這件事情其實也是可行的，但是第一件事情是我們需要意識到有偏見存在，所以像這個ChatGPT它第一版推出，然後網路上有人開始發現它這個issue（問題）的時候，他就把它回報，然後有report（報告）出來，所以現在你去試，它已經完全不會了，它就會產生They，就是可男可女，就是一個中性的詞彙來描述，所以你要有意識到有這個狀況，所以它才可以在模型裡面去改善這種狀況，讓後續產生出來的內容不要有歧視的字眼，所以這是一個比較中立的性別歧視問題，但是其實各式各樣的刻板印象，或是bias（偏見）其實都會存在我們的data（數據）裡面，那還有一個比較有趣的例子是我有試出來的，它是比如說我問它說：「在AI這些領域有哪些公司比較有potential（有潛力的）？」這樣，然後它就回我說它認為是Google跟Microsoft（微軟），以及OpenAI（人工智慧實驗室），但OpenAI其實是一個相較之下比較小的公司嘛，所以在過去大量資料裡面訓練，其實它可能不太容易去接出這樣的結果，那我覺得它會這樣子回答，其實是來自於剛剛有說到，ChatGPT它是有讓人去寫一些人想要的回答，所以OpenAI裡面的人可能就是寫了一些比較……它比較喜歡的回答，可能有提到OpenAI然後介紹這個公司，所以它社會化過程中，它發現我這樣子回答人好像會比較喜歡，所以它就漸漸的就會這樣回答，所它就有點像是你給它什麼樣子的方向去調整它，它就會長成什麼樣子，所以如果訓練它的這個資料或訓練它的這個面向，是有某種程度的bias，它自然而然也會學到，就跟小孩一樣，如果它怎麼做它就是會得到好處，它就知道我就是要這樣做，雖然這個方向不一定是那麼的對的。

黃：是，這就是我們在使用的時候，可能家長跟老師都要特別注意的。

陳：對。所以它畢竟原本資料裡面本來就不是完全公平的，所以就要特別aware（意識到）到有一些東西其實是需要特別注意。

黃：是，所以關於AI在接下來學術界、產業界的發展，您自己的……您的預期呢？

陳：我覺得這一波其實會有很大很大的變動，首先在產業界我覺得變動是特別大的，因為對於產業界來講，它不像是學術界我們大概在2、3年前其實就已經有知道GPT-3了，然後它漸漸的演進，我們其實都有陸續的是有看到，當然現在這次還是很驚豔它的成果啦，但不像是產業界可能突然，所以大家會以橫空出世來形容，就是怎麼突然出現一個這麼厲害的一個AI，它其實也不是突然出現，它就是漸漸演進到現在變得那麼的好，對，所以對產業界來講，有很多領域過去可能覺得我跟AI還有點遠，但現在就會發現，因為全部你都可以用語言去做溝通了，所以各個產業就會想說，是不是好像AI已經快要取代我們了？是不是可以把它接上去？可以開始去思考說AI能不能夠去導入到各個產業，那我覺得最直接會影響比較多，跟比較快可以導入的可能是文書處理、工作相較之下比較大的，不管是整理資訊啊，或者是改寫資訊啊，統整資訊這些，其實都是這種ChatGPT非常擅長的工作，所以如果現在這些產業可以藉由這些工具，可以讓他們花更少的時間可以得到更好的成果，其實是可以成長得很快的，這其實也是一個優勢的地方，但是劣勢可能就在於，如果你做得沒有它寫得好，你就很有可能會被淘汰，大家能力就必須要提升，所以像現在有一些幫你文章做編修的這些工作，就相較之下就比較弱勢，因為現在ChatGPT可能就可以幫你改寫得很好，所以這個領域就比較有可能受到比較多的取代性，或是比較就是需求可能就會減少，就你真的要做的比AI好很多，你可能才比較有競爭力。 

黃：你的價值才會被看見。

陳：但在學術界的挑戰有，但是也有它的優勢，就比如說現在這個技術，我們知道它還有很多侷限，它跟事實不相符啊等等的，然後一些bias的問題，所以你會因為這個工具的出現，來去更多可以探討的面向，但是也會有難處，比如說你可能原本做的一個研究，你發現ChatGPT就明顯比你原本做的好非常多，你再研究好像就沒有那麼有說服力繼續下去，你可能就要找尋一些替代的方向，比如說同樣的題目，但是我能不能用很小的模型，用非常低的成本我就可以做到還不錯的效果，那這樣子ChatGPT雖然它的效果比你好，但是因為它的成本很高，所以真的在產業上導入的時候，可能很多還是會選擇你的小模型，因為你的成本就是比較低，你可以有一些這些claim，但如果你的成本也沒有比較低，就沒有人會去使用，你就沒有說服力了。

黃：是，回到了那個老師跟家長，您覺得ChatGPT帶來的在教育上的機會是什麼？

陳：我覺得在教育上的機會，我覺得最大的一點其實就是個人化的這件事情，個人化的互動跟引導，因為過去我覺得臺灣的學生比較不會追問也不會問問題，但你其實……其實問問題是一個很難的技術，因為你需要有一定程度的理解，你才知道要問什麼，不然你就問不出問題來，所以問問題其實也某種程度上需要一定的基本功，所以當你發現說這個工具，你第一開始你就要知道你要問什麼，你亂問你就覺得它回答得很爛，好像就沒有什麼用，那其實就是你不會問，所以他就會知道，我要把我的基本功搞紮實，我才知道怎麼問問題，那我的問題才可以藉由不斷的追問，然後讓我的這個成果越來越好，也可以引發他的動機，讓他去知道要補足他的基本功，跟他要練習他追問的這個能力，所以這裡對教育的優勢其實就是在於能夠引發他的這些個人化的興趣，以及知道實際上的應用，為什麼基本功重要，如果你沒有基本功，你連叫AI幫助你都無法幫助。

黃：都不知道怎麼幫助，這邊可不可以再幫我們舉一些比較生活化的例子，我們怎麼樣藉由ChatGPT一步一步地問出我們要的東西？

陳：我自己使用的情境，比如說像我有的時候會去開一些課程或是演講，這時候我就會請它幫我先擬一個演講大綱，這時候它可能會擬出現在我要講一個ChatGPT跟AI的演講，如何影響產業的演講，所以它的第一段它就會說，你可以先介紹AI是什麼，然後ChatGPT是什麼，然後會有幾點相關的內容，那下面可能就會說它這個ChatGPT可以應用在比如說翻譯上面，可以用在文章改寫上面等等的，它就會有幾個下面的實際使用的案例，那這時候我就可以再多問說，它怎麼應用在翻譯上面，因為它可能只寫說ChatGPT使用在翻譯領域，就這樣一個……一點，但是如果我對於這點不熟悉，我希望它給我多一些細節，我就是要追問它嘛，或是它有一些使用好像太過抽象，它說ChatGPT使用在教育，那教育什麼？是教育它翻譯嗎？還是教育它寫作文？還是什麼？我可以在明確地問它說ChatGPT是如何應用在教育的產業呢？然後讓它給我一些更詳細的描述，幫助我去修改我這個大綱，跟裡面要講的內容，對，那這個其實是for（供）如果我要去做一個課程演講，或是一個課程的設計，可以使用的一些材料，那我覺得每一個人的使用情境都還蠻不同的，我有聽說有一些人是把它拿來，就是像剛剛說的，雖然它沒有辦法去考廚師考試，可是它可以給你一些建議，比如說麵包怎麼烤會好吃？什麼麵包應該要大概幾度、怎麼烤？它可能會有一些常見的一些食譜，那你可以根據它的食譜，然後再去做你的……就是你可以烤，比如說你這次烤出來你就覺得太硬了，你就問它說我上次照著這個你的食譜這樣子太硬了，它可能說太硬通常是這個溫度太高，所以這個溫度可以再調低一點，你就可以得到一個根據你的麵包客製化的食譜，對，它就會比較符合你的需求，然後也不會那麼的制式，所以它就跟一般你在網路上搜尋到的食譜會有一點不一樣，它會根據你的狀況去客製化。

黃：是。所以我們最後請縕儂老師跟我們分享一下，身為家長，很多家長很焦慮說不知道怎麼教小孩，他未來才比較不會被AI取代，所以下一代喔怎麼樣比較不會被AI取代，是需要具備哪些能力？

陳：我覺得最重要能力其實就是終身學習的能力，因為雖然現在是AI非常的盛行，但是未來你也不知道會有什麼其它的技術出現嘛，所以現在不被AI取代，你有可能未來會被其它技術取代，那我們不知道這個技術到底是什麼，但是如果你有具備終身學習能力的話，你永遠是可以微調你的工作的、你的能力的，所以你如果一直是具備這一個很快速學習新事物這樣子的能力，你就可以……有什麼新東西出現，你就去把它學好，然後具備能夠利用這個新工具，然後甚至是可以提升你原本工作這個最後的成果這個技能，它其實是你的工具變成你的一個加成，你的武器，幫助可以讓你的工作做得更有效率、更好，所以你自己的能力反而獲得提升，而不會是變成被它取代，所以我覺得讓大家具備這一個終身學習能力其實才是最重要的，所以適當的給他們空間，甚至是引導他們對於各個新事物有好奇心，能夠有探索力，其實是更重要的。

黃：是，好奇心跟探索力，面對這個新科技，大家抵抗其實也沒有用啊，因為你抵抗、你不會、你不學，別人就會、別人就會學。

陳：對，所以很多人會說：「你不會被AI取代，你會被會AI的人取代。」

黃：對。尤其這個科技的發展其實是阻擋不住的，就算你不去理它，它還是會一直往前進，對不對？

陳：對。

黃：是，非常謝謝縕儂老師今天的分享。

陳：謝謝。（校對：李建甫｜更新：2023/06/16）