人工智慧科技基金會執行長溫怡玲，持續以培育人才為核心，推動台灣產業AI化，身為文科生，她打破「學人工智慧，數理要很好」的迷思，並鼓勵大家了解AI的能與不能、學習如何定義問題，便永遠不會被機器取代。
從小我熱愛閱讀，只要紙上有字就讀，報紙、農民曆、哥哥姊姊書架上的書照單全收，所以《紅樓夢》、《未央歌》甚至林語堂的《京華煙雲》，都在國小時亂七八糟讀進腦子裡。因為讀了不少字，也很想成為一個寫字的人，於是十五歲時就立志成為記者。高三那年，在書桌上貼﹁政大新聞﹂四個大字，發憤圖強，很幸運考進新聞系，畢業後也順理成章進入媒體圈。
一開始跑立法院，接著進入財經領域，從網路報記者、週刊企劃再到月刊的編輯主管，中間也寫過幾本書、寫過一些腳本。但這些看似多采多姿的經歷，其實發生在媒體產業不斷衰退的環境背景中。而在媒體工作的同時，也經常應邀到大學授課，所以累積不少教學與教材編寫的經驗。
二○一七年人工智慧成為台灣產業熱門關鍵字，二○一八年時任中研院研究員的陳昇瑋創辦台灣人工智慧學校，被稱為「台灣規模最大的AI人才基礎工程」。當時因為需要有人協助品牌行銷與組織重整，因此我加入基金會擔任執行長特助，負責這些工作。一年多之後，陳昇瑋意外遽逝，於是我接下他的工作至今。
數理不好，也能學會AI嗎？
進入人工智慧領域，對於文科生而言的確有點難以想像：不會寫演算法的人，要怎麼理解人工智慧？
其實，這是台灣對於人工智慧相當大的誤解。一開始，從學校到產業界都有這樣的迷思：人工智慧屬於資訊工程師的專業，所以在學校裡該由資工、資管或電機系來培養人才，在企業裡就是由資訊部來負責。
但實際上並非如此。人工智慧最大的特性是應用範圍非常廣，不同產業、企業的不同部門都能夠使用，關鍵不在於演算法有多麼高深，而在於如何找到最有價值的問題，再使用AI來解決、創造價值。例如，很多企業都將停車場改為AI自動辨識車牌，這或許能夠節省少許成本，但能夠創造新的價值嗎？恐怕未必。
所以，AI能夠用得好，關鍵在於先問對問題；再來是必須收集足夠且正確的數據（data），確定這些數據能夠解答前面的問題。最後才進入寫演算法、訓練模型、驗證的階段。有趣的是，問問題及定義問題，正好是新聞系相當重要的訓練之一。
當然，剛開始接觸AI時，我下了不少苦功。第一步是將陳昇瑋所有的演講影片、專欄和訪談找出來。AI的演講通常很長，一場一個小時是基本，兩個小時也很常見，我邊聽邊整理筆記，列出關鍵字及重要概念。再比對他在報章雜誌上的專欄，找出關鍵字詞間的相關性。
完成基本功之後，我從這些內容裡找出十五項問題，一項項請教陳昇瑋，也同步參考他手上的七百多頁相關簡報。而這些內容後來被重新整理，成為我們合著的《人工智慧在台灣》一書。
而我之所以能快速且完整學習新知識，再轉譯為一般大眾能夠理解的內容，也是受惠於新聞系的教育。很多人問我，數學理化成績不好，也能學會AI嗎？最簡單的回答是反問：「不懂引擎的原理，也不會修車，能夠學會開車嗎？」
同理，我們大部分的人都是AI使用者，例如人人都有的手機，裡面早就有許多AI應用，我們也都使用得相當順暢。所以，就像開車不必懂得修車，但必須了解道路交通安全規則一樣，要學習的是了解AI的用途、侷限，以及可能造成的風險，像是假消息、侵犯個人隱私等，這也會是未來數位公民必備的素養。
找到比AI更厲害的能力
ChatGPT 出現之後，更多人擔心：以後學生的作業、報告全部由ChatGPT 這類大型生成式模型代勞，老師要怎麼考出學生的實力？其實，這個問題有點倒果為因，真正該問的是：老師們要教給學生什麼樣的能力？這些能力是否只能用文字來呈現與評估？
大家在這段時間可能看過媒體報導，ChatGPT 已經能高分通過律師考試，但新聞沒有說的是，如果拿小學生的常識題來測驗，ChatGPT 成績遠遠不及像律師這樣的專業考試。原因在於，網路上關於常識的資料並不多，所以ChatGPT 沒有學過。其次則是因為，專業考試大部分都有標準答案，而這原本就是AI比人類更厲害的地方。
一九九七年，IBM的深藍（Deep Blue）超級電腦打敗西洋棋王，據說被稱為人工智慧之父的麻省理工學院教授馬文．閔斯基（Marvin Minsky）對語言學家諾姆．杭士基（Noam Chomsky）說：「如何，人工智慧很強吧？」杭士基回答他：「舉重比賽中看到推土機比人類厲害，有什麼好興奮的？」
現在的ChatGPT 看似無所不能，甚至比人還厲害，但其實那是因為它讀了一般人要活九千五百次才能夠讀完的資料，而且使用許多昂貴的電腦、耗費大量電力才能產生的結果。即使如此，它的內容還是有很多錯誤，同時，就算看起來似乎對答如流，仍然只是AI，是數學函式計算出來的機率。
也有很多人問我，以後是不是應該從小培養孩子學寫程式？其實，程式與技術的變化非常快，現在學的，等到孩子長大之後可能早已過時。所以，與其一窩蜂學寫目前熱門的程式，不如更深一層了解程式語言背後的邏輯，學習如何定義問題、拆分問題，並且找方法來解決問題，這樣的能力，永遠不會被機器取代。
就像人類不需要與汽車賽跑一樣，汽車不該是對手，而是我們的工具；同樣，了解AI的能與不能，它能做的就善加使用，而我們可以做更有價值、更具創造力，而且自己真正想做的事情。讓每個人發揮自己的天賦與價值，這是AI時代我們必須共同努力的方向。
本文節錄自《AI如何重塑教育：ChatGPT來了！讓孩子活出熱情，啟動真探究的內在學習》，由親子天下授權轉載。
