一場沒有實驗過的教育變局——簡立峰的5個提醒：孩子最該練的，是AI學不會的能力

台灣 AI 趨勢的關鍵轉譯者簡立峰接受《親師關鍵字》Podcast 專訪，這位 AI 趨勢轉者與我們坐下來談一個全新的教育現實。當生成式 AI 鋪天蓋地而來，孩子們正在將大腦外包。我們該如何看待這場未經實驗的教育變局，以及台灣如何把握僅存的黃金十年？以下是這次對談的精華整理。

Q：你從 Google 退休時，生成式 AI 還沒爆發，但你卻能一直站在技術最前線，成為趨勢轉譯者，是如何辦到的？

A：我退休前的角色，其實就是一台 ChatGPT。職場三十多年，我每天就是回答各式各樣的問題，大部分是一對一的會議：先傾聽、理解對方，再給有效的建議。這個過程最大的好處是收集問題，我比較容易知道大家在關心什麼。

退休後我幫忙的對象更多元，產、官、學、研都有，前二十大上市公司裡至少十家，我不是董事就是顧問。我能看到很多問題，再從問題裡慢慢形成看法。

我也有個習慣：用 Google 搜尋時設定「一小時內」，我只看最新的資料。如果要談一個趨勢，一天更新好幾次，世界上剛出來的東西我就知道了。

學習最有效的方法，其實是讓別人對你有需求。當你能教別人，你就不怕被考，才是真正的學會。

Q：生成式 AI 出現後，你的角色有什麼轉變？

A：我自己的角色其實沒那麼重要了，因為大家都可以問 AI 。但我的視角倒過來了。以前在 Google 我有團隊，以一個公司團隊角度看得到世界科技的深度；但現在退休當顧問，大部分面對是台灣企業團隊的挑戰，我看到的是台灣的問題大過世界的突破，但是有了不一樣的廣度。

這也是我第三人生本來設定的重心。我的第二人生是把世界帶進台灣，第三人生是把台灣帶向世界。

提醒 1：小心大腦外包——與其限制孩子用 AI ，不如用專題規範能力

Q：今年中小學生大調查，用過 AI 的孩子超過九成，但超過一半答不出「AI 答錯了誰負責」，對演算法的戒心也低。

A：這是最難的地方，因為教育要經過實驗。聯合國教科文組織的主席說過，AI 是沒經過實驗，全世界就開始用，而且從小一到博士班全面性地用。

更麻煩的是，AI 模型幾乎沒有為各國的教材和文化、語言優化。AI 大數據訓練資料以中國、美國的內容為主體，台灣是相對的少數語言，我們的教科書到底有沒有被學進去，我們都不知道。所以大家只能從錯中學，因為現在根本不知道什麼是對的。

但我們可以回到人學習裡永遠不變的東西：熱情，還有學習的環境。能營造一個讓孩子喜歡學、喜歡用的環境，大抵就不太會出錯。

細節上最難的，就是大腦外包的挑戰。這太難了，就像用了導航，路就忘了。小一、小二的孩子最難，因為我們本來該訓練他釣魚，卻直接給了魚，那條魚就是 AI 。其實用 AI 也可以學釣魚，只是我們還不知道怎麼用 AI 學釣魚，這套知識還沒建起來。

數學是經過兩百年演進的學科，我們知道小一該學什麼、沒學代數不能學方程式。但這套建構式的學習，一用 AI 就被打破了，語文、社會、自然可能都有同樣的結構問題。

所以我們會活在一個並行的世界。傳統教育和傳統評量還是要存在，只是考試可能不能帶 AI ，改成口試或現場筆試。回家作業也要改，我覺得專題式學習（Project-based）會越來越重要：我們管不住 AI 的使用範圍，但管得住專題的範圍。

與其限制孩子能用 AI 到哪裡，不如用他的產出（他是怎麼用 AI ？）來規範他該長出的能力。

提醒 2：比成績更該擔心的，是那些消失的人際摩擦

AI 的滿滿情緒價值放大了保護圈，缺乏真實碰撞的孩子，正逐漸失去在摩擦中鍛鍊情緒力的機會。

Q：對比較小的孩子，我們的調查發現，三年前只有 6% 的中小學生說有心事「自己消化」，現在這個比例到了四分之一（25%）。你怎麼看？

A：這個我感受非常強烈，而且恐怕不只是 AI 的問題。我在職場每個階段都發現，越年輕的同事越害羞，口語表達越來越弱，但透過電腦的文字表達越來越強。

我去一場全國高中生程式設計比賽演講，主辦的學生站得遠遠的，沒人敢靠過來。我把手機拿出來，用訊息跟他們聊，大家就全活躍起來了。我們好像除了吃飯，嘴巴都快沒用了，所有人都變成用手指頭對話。

上一輩在充滿人際摩擦和衝突裡長大，我是眷村長大的孩子，相處都是先從摩擦開始。現在的孩子很怕衝突，而 AI 的設計又有滿滿的情緒價值，等於把這份保護放得更大。

當你在真實環境裡得不到鼓勵，適應的難度只會越來越高。這不只是中小學生的事，對職場也是挑戰。

提醒 3：當 AI 接管記憶與計算，六歲前長出的能力反而珍貴

Q：所以未來跟真人交往的能力，反而變得珍貴？

A：永遠是。回頭看人的能力，以前我們講在學校要學「德智體群美」，而 AI 這次真正能幫我們的是智育，也就是我們在學校花最多時間學的東西。

過去我們在六歲以後、在學校體制裡反覆練習的記憶與計算，這些知識的掌握度 AI 幾乎都更強。這並不是說學校的學習沒有價值，而是當 AI 在智育上可以做得比人類更高效時，我們過去耗費大量心力量化、堆疊的學科知識，其核心意義必須被重新翻轉。

相反地，六歲以前長出的能力，AI 都不會，而且漫長歲月裡可能都練不出來：那些是眼耳鼻舌身體，五感綜合的能力。譬如水電師傅的手藝、護理師的同理心與細膩照顧的能力。

大家可能不知道水電師傅有多難，他每天去不同人家裡，要在最短時間內把東西做完，這些 AI 都做不到。

所以面對AI 要記得：它不是取代人類所有能力，只是某些能力特別強。

我們是要用 AI ，不是被 AI 取代。

提醒 4：台灣不必跟著 RUN，但要小心溫水煮青蛙

Q：今年黃仁勳到卡內基美隆、蘇姿丰到 MIT，兩位都跟畢業生講「RUN」。你怎麼解讀？

A：那是美式教育、贏者全拿的想法：動作要快。美國是大市場，贏家很短時間就分出來。但台灣是海島，海嘯來得比較慢，市場也小，贏家並沒有全拿，所以我們不一定要那麼急。

我們這次的優勢，是極少數因為 AI 而富裕的國家，資本市場的錢間接帶動社會富裕。加上少子化，人本來就少，大概也沒條件隨便裁人。但正因為壓力小，要很小心溫水煮青蛙：真正的風險不是跑太慢，是壓力小到讓我們不再重視。

整個台灣社會把 AI 真正用在生活和工作上的人，比例還是不高。家長如果自己沒在工作上用，就很難帶孩子走進這個世界。

AI 最大的價值是讓人變聰明，不是變有效率，英文叫 Work Smarter, Not Harder。如果你只在家裡跟它聊天，那只是情緒出口，知識並沒有變多；在工作上用，職場同事反而是最能幫你提升的人。

Q：你用 AI 學新東西的方法是什麼？

A：我現在都用問問題直接學習法，一路問到懂為止。比方黃仁勳推的新晶片架構 Vera Rubin，它比較強調 CPU 而不是 GPU，因為 AI 來到代理（Agent）的階段，代理需要一個像人腦前額葉的東西。

你要知道，問 AI 一次叫一個提示（Prompt），但請它上網買張票，背後要進行幾萬次提示，算力要多上萬倍。所以代理其實很貴。大家不用擔心 AI 代理馬上席捲全球，它反而在高階工作上容易落地，低階工作你付不起那個錢。我就是不斷追問它的設計、缺點、競爭者，而且它都有出處，我可以再去讀，用最短時間解決我要的問題。

觀察投資銀行為例：AI 代理工具進入後，業界預估從業人員可能少掉一半。以前五到七人做一週的簡報，現在三個人幾小時就能完成。被影響的，反而是大家認為最高大上的工作。

Q：面對少子化大家都很憂心，但你說台灣正要踏入「黃金十年」。為什麼？

A：台灣搶救少子化已經有點太晚，能做的就兩條路：讓外國人進來，或用機器人。一年出生不到九萬人，要支撐全世界的 AI 硬體生產，並不現實。

但 AI 先帶來了財富。所謂黃金十年，是因為一個國家走入高齡化，代表它富裕到人能健康活得久，腦袋都還在，這是夕陽餘暉。任何高齡化國家都很難再進步，唯一的辦法是引入移民。德國、法國熬幾年會過去，台灣因為沒人敢做這件事，二十年後如果外國人都不來，就會知道誰錯了。

不過台灣比日本幸運的是，AI 早了三十年到。日本高齡化後，連過去領先的內容產業都被南韓、中國接手，網路和 AI 產業也很艱難，核心就是缺乏年輕動能，而它是 G7 裡最晚開放移民的國家。

提醒 5 ：給父母——你先改變，孩子才會跟上

Q：最後請你總結，身為大人，在教養上該怎麼幫孩子準備這個更國際化的未來？

A：AI 正在把語言的牆拆掉。現在什麼都能即時翻譯，海外工地接下來都能講母語。所以語言這件事，台灣家長未來比較沒有壓力。

但我們的視野和生活腳步要走出去，也要讓別人走進來，還要迎上前去：當外國人來台灣消費，能跟他做生意的人就拿到第一桶金。家長先調適自己，大部分的傳統教育都還是要改變。家長先改變，孩子才更容易改變。

所以要有心理準備，面對的是一個很不一樣的未來。

非常不一樣。但要很興奮，我們是人類史上第一代，能擁有這麼高智慧的工具伴隨一生、為我所用。資深的人也有優勢，因為你有能力辨別它的好壞。最重要的是：

AI 是來讓我們實現夢想，不是來剝奪夢想，我始終這樣相信。

（本集完整內容收聽請見「親師關鍵字」Podcast）