數十年來，台灣學術界有一個非常糟糕的現象，就是一切跟著外國（美國、日本、西歐）。外國不動我不動，外國動了我就動。一切以「先進」的指導為主，自己一絲半點的主動與自信都沒有。

眼前就有一個最明顯的例子，就是AI時代來到了，學校的「教」與「學」該作什麼因應？我沒看到教育界對這個問題作出積極的回應，主要是，美國的例子還沒出現啊！我們怎麼可以跑在美國老大哥前面呢？何況，也沒有那個能力，更沒那個膽。

然而，AI的挑戰不是明擺著嗎？

第一、傳統上課的方式還能維持嗎？AI完全可以取代老師。教學與回答問題都比多數老師做得好。

第二、傳統形式的作業還有意義嗎？AI完全可以代作了，老師也分辨不出來。

第三、考試，AI不能取代。但問題是，以前考試，是要評量學生是否學會了某一個東西。但AI帶來的顛覆是︰「我幹嘛要會？我的僕人會就好了。」是的。多數的大學教育是在教一種技能，少數的才是為研究進修做準備。學會技能，是為了進入職場。現在，職場需要的技能，我的AI都能搞定，這與我自己會有什麼不同？我只要會用AI就好了。「『學會』對我來說沒必要」，這是AI給教育帶來的最根本顛覆。

第四、各級的論文寫作還有必要嗎？如何考核？論文代表的是研究成果。而研究的主體是人，AI只能是助手。所以，論文是考核研究者是否真實掌握有意義的研究成果之主要憑藉。但現在，論文可以由AI來（協助）完成，於是「論文」並不能真的代表研究者的真實水平。那麼該如何考核研究者的程度呢？以學位論文來說，原先兩個小時的口試，是否該延長為兩天？原來不必口考而只要書面審察的論文（如各級教師與研究員所寫的論文）是否都要改為口頭審查？這其中牽涉的各種的問題絕不簡單。

如果我是校長或教育單位的負責人，我會認為事態非常嚴重，不知道相關的研議討論會開過多少次了。而現在，則完全一片靜悄悄，若無其事。何則？因為美國也還沒動啊！

我不得不來作一個中學生的作文︰「如果我是教育部長」。

一、基礎教育課程，全面引入AI教學，務使每個學生都能公平地享用同等能力、同等方便的AI服務。然後，課堂時數適當減少，改以討論為主，上課為輔。減少的部分，改為由教師督導下的AI自學。

二、基礎教育的作業，改為在校完成。以前在學上課，回家做作業。現在，必須試驗部分倒過來，在家學習（一開始還是在校，由老師帶領開頭，佈置學習方法），在校做作業。目的在防止學生以AI代做作業。

三、考試尚可維持目前的方式。

高等教育（大學及以上）方面︰

一、全面檢討實用型與理論型的分流。在過去，不論學生將來以就業為主或是以研究為主，都要相同的基本功。但現在則不一樣了。以電腦課程為例，過去，電腦教育的目的在於教會學生使用電腦；而使用電腦的方式就是寫程式，所以不論將來要從事電腦科學的研究，或只是使用電腦而已，都要學習寫寫程式。現在，如果只是以「使用電腦」為目的，則完全不必學習寫程式。（當然，你也可以認為仍有必要，這是另外一種思路，可以討論。）也就是說，「研究型」與「實用型」的教學必須分別。這是與現行體制最不一樣的地方。

二、各科系都要重新思考本科系的教育目標、方式，以及考核方式。不能再拘泥傳統的方式與條件。

三、所有書面報告的作業形式，原則上都應停止。原先的集中教學、個別作業，集中考核的方式，可考慮改為個別學習，集中報告討論，集中/個別考核。

四、部分課程原來「學期制」的設計，考慮廢除，改為重點滾輪式，賦與學習與考核更大的自由度。（每個學生進度可以不同；每個學生在同一課程之開始與結束的時間也不必一樣。）

五、學位論文考核，目前分資格考與論文兩階段。考慮在資格考部分即加入多次的口試，而論文口試時間應為目前的n倍以上。（個人以為n＞5，應由各科系自訂）

關於學術體系內的研究方式，目前都以「論文」為準。今後，必須限制發表論文的數量，而加重對「質」的考核。過去以高職階審核低職階論文，應加上低職階以及學生加入口試；經由學生提問，能更好的測試論文寫作者的對其論文內容的精熟程度。

以上純粹是個人隨意發想，各位不必當真，亦不必回應。重要的不是我的想法，而是必須來個全體教師與學術研究者的大討論，共謀因應AI時代的教學、作業、考試與研究成果評量的問題。玆事體大，2025年可說是個AI年，精采紛呈，而各大學與教育部居然毫無動作，我非常不能接受，而且覺得非常可恥。這是我對台灣教育部與台灣主流文科學界的一貫看法，就是可恥、無能，毫無思考能力；說白了，就是無恥的西方跟屁蟲！而且是個自以為是的、驕傲的跟屁蟲！完畢。

諾貝爾經濟學獎得主D. Acemoglu和S. Johnson出版《權力與進步》（[1]），審視歷史上科技進步與經濟繁榮之間的關係，其結論是，科技進步未必造成經濟繁榮，有可能只造福少數有權力者，而並不惠及一般大衆，假使科技的進步方向不適當。現代的數位科技就是如此，既加重貧富不均，又損害民主制度，而發展中的AI可能使情況更惡化。

歷史學家曾認為，5世紀西羅馬滅亡後約1千年的歐洲中世紀是黑暗時代。不過20世紀的研究逐漸扭轉這認知，發現歐洲一直有不少科技進步，直到18世紀中開始工業革命，迎來科技的大突破。雖然持續有科技進步，造成生產力的提升，但增加的產出大多由貴族和教會所獨享，而平民的收入少有增加，還生活在被工業破壞的都市污染環境中，直到19世紀中，平民發動很多抗爭，逐漸獲得政治權力，生活才逐漸獲得改善。歐美人民大幅改善生活是在二次大戰前的20年和戰後30年。

進入數位和網路時代，歐美人民已經大致擁有平等權力，但貧富不均卻愈趨惡化，因為數位科技大多被用於自動化以節省勞工，及監控勞工以增加其產出，而較少用於產生新的工作和應用，及增加勞工的知識和生產力。發展中的AI科技更強調自動化，看來很可能使情況更惡化。造成這些現象的原因在於，新自由主義的經濟政策主張放鬆管制、支持大企業、壓制工會的發展，而企業以削減成本和追求利潤為無上的目標。

互聯網和社群平台在初興起時，被視為有益於選舉民主制度，能夠促進政治討論，及集結群衆反對不民主的政權，「阿拉伯之春」就是一些實例。不過後來情況翻轉了，不民主的國家監督及整治其互聯網和社群平台，於是不受其害。民主國家的社群平台上卻充斥大量的虛假資訊、極端言論，並且形成排他的同溫層群體，導致政黨間的衝突加劇，民主制度於是很難運行。這些是因為社群平台的主要收入是廣告，而虛假資訊、極端言論、衝突性言論能增加點閱數和廣告收入。

書中建議要讓數位科技重新導向，以改善上述的不利現象，包含三方面的努力：
一、改變敘事觀點及價值規範
二、培養制衡力量
三、提出政策解決方案

近幾十年，美國的貧富不均愈來愈嚴重；近十幾年，美國的民主制度是每況愈下。這段時間正是數位科技的時代，因此作者主張，美國的數位科技發展加重了貧富不均及損害民主制度，似乎不算新鮮。書中提出不少具體的建議以重新導向數位科技和AI，但現在的川普政府顯然不會採納（川普基本上贊成新自由主義的經濟政策），而只能由民間推動，則進展必定有限而緩慢，美國於是只能繼續承受貧富不均及民主崩壞的折磨！

[1] Daron Acemoglu,  Simon Johnson《權力與進步：科技變革與共享繁榮之間的千年辯證》天下文化，2023。（Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity, 2023）

我詢問Google很多關於落葉的問題都得不到有意義的答案。最後，我問：「生活在落葉中的小動物，牠們死去的屍體比落葉有營養嗎？」終於得到我認為有價值的答案。下面是Google的答覆。

「是的，與單純的落葉相比，生活在落葉中的小動物死亡後的屍體通常含有更多的養分。落葉的養分主要來自於植物的分解，而小動物的屍體則提供了額外的氮、磷、鉀等元素，這些都加速了土壤養分的豐富化，對植物生長更有利。」

這裡發生兩件有趣的事。

首先，我的問題引出了「生活在落葉中的小動物」以及「牠們的屍體」，這是致勝因素。換言之，你必須問對的問題，才能從Google得到有價值的答覆。這是因為Google已經超越從關鍵詞比對來搜尋相關資訊，而會根據你的問題去做模式比對（pattern matching），找出相關的文字訊息。

其次Google不但會根據你的問題尋找相關資訊，而且在答覆時會重複你的問題，甚至將你的問題作適當的修辭。這對於我未來寫作提供了有價值的參考。

科學家早就說過，問對了問題等同於得到一半正確的答案。事實上，自然界（或人的社會）本身就是一個大資料庫。你是否能從那裡得到有用的資訊，完全看你是否懂得去問適當的問題。而科學家使用假說來發問，然後使用理論推導或實驗來嘗試從自然界索取答案。

當然，Google能夠提供的只是別人已經準備好的針對某些問題所提供的答案。然而，這已經比過去你能夠從媒體、道聽途說、甚至圖書館得到更多有用而且花費低廉的訊息。這對很多人（包括我）已經提供了極大極多的便利。

然而，這也是AI目前的侷限所在。它只能從人所提供的文字資訊去尋找並且合併這些資訊。而且，在尋找或合併的過程裡，AI使用的只是模式比對的方式，但不去判斷這些資訊是否相容，也不問哪些資訊確實符合你的所需，而哪些其實無關，因此可能做出一些天馬行空的回答。