有關未來的產業狀況、人力分配如何重整、AI 的出現是否會讓許多工作消失都存在許多變數，史丹佛大學 AIRE（AI, Robotics, Education）的 Li Jiang 李江教授早已投入下一代的 AI 與機器人教育，他分享了 AI Thinking 的重要性、如何理解 AI 的作業方式、合作與 AI 完成工作，可以幫助孩子在面臨 AI 時代的競爭中取得優勢。
認識 AI Thinking
許多人因為不了解 AI 也排斥新技術，但如果都不接觸這類工具，則會導致未來跟不上其他人的腳步。要從根本上改變這件事，我們必須儘早開始做 AI thinking 教育。透過 AI thinking，我們才有辦法知道人類與 AI 之間的差異，然後我們就會發現，人類能主責的部分在於從 0 到 1 的創新，而這正是 AI 做不到的，也是我們人類可以特別琢磨的優勢。
有關 AI Thinking 的三大重點
1. 理解 AI 如何運作
過往的 AI 其實是基於人類在電腦中訂定的特定運算規則或演算法而成，如今電腦的運算能力已經足以承受更大的資料量，也因此發展出其他方式，例如深度學習（deep learning）、強化學習（reinforcement learning）等等，都是會對現有資料做出最佳解，而後續如果資料變得更多，出來的結果也會更好（通常啦！）
2. 了解 AI 與人類的差異
做到上述的第一點之後，我們就能區分人類的能力以及 AI 的能力。有個例子，大家可能不太知道有個科學學門叫作結構生物學（structural biology），這個領域在研究蛋白質的結構，而世界上約有 100-200 種蛋白質結構，我們人類只找得到少於 1 % 的一小部分，但有個叫做 AlphaFold 的 AI（來自 DeepMind）在過去的兩年內預測出幾乎所有的蛋白質結構，並且放上網成為開源資料。這個案例在告訴我們，如果有機器可以做的工作，那就讓機器去做吧！我們人類只需要專注在人類可以做的。
3. 知道如何與 AI 協作
以上兩點達成之後，我們就有能力與 AI 協作，並使用 AI 去達成各種任務。這個階段的重點是去「創造」，從無到有的發明事物，而 AI 的幫助也能讓我們更好的創造。我們應該要教育下一代如何創新、如何生成新想法、如何用 AI 輔助人類等等。
我們是怎麼創造出新東西的？
創意是難以被傳授的知識，也有人認為創意是無法被教導的，但史丹佛的設計思考（design thinking）改變了這樣的這種情況。透過設計思考的方法，我們可以系統性的產出創新，這個方法論雖然不能讓人變得跟賈伯斯或是馬斯克一樣創新，但卻能讓自己突破原有的框架。
Design Thinking 的 5 個步驟
設計思考有幾個步驟，分別是：
- 同理（Empathize）：站在使用者的角度思考，理解真正的需求。
- 定義（Define）：大多數人一開始沒辦法輕易定義問題，所以我們要先行釐清真正的問題點。
- 發想（Ideation）：利用 brainstorming 做腦力激盪，發想可行的解決方案，並取得使用者回饋
- 原型（Prototype）：從上個步驟中挑選好的想法製作原型，模擬實際使用流程。
- 測試（Test）：透過使用者實際測試回饋，回饋可能有好有壞，再針對結果去做優化、redesign/reinvent.
如果最後發現成果沒辦法解決問題，則再回到前面的步驟重新定義問題，反覆操作，最終會得到可行的好創新。
我願意讓我的學生使用 ChatGPT
ChatGPT 之所以是一個很有趣的 AI/robotics 項目，因為大眾對於 AI 居然能夠用自然語法與人類溝通感到驚奇，除了聊天還可以用來寫 code，知道的東西也比普通人多。ChatGPT 絕對會改變教育的方式，現在的學生可以使用 ChatGPT 來寫作業了，而老師也要思考如何因應。其實我昨天才出了一項作業給學生，請他們用 ChatGPT 輔助完成一篇作文，下次上課的時候會來討論大家的使用心得及方法。科技進步是無法忽視或阻止的，我們必須隨著潮流前進。對我來說，我想了解 ChatGPT 會怎麼影響教育生態，我也會透過與學生們的合作來更加理解，也是我出這個作業的原因。
