教育界的AI禁令：一場必要的反思
「預測未來非常困難，尤其是關於未來的事情。」——諾貝爾物理學獎得主尼爾斯·波爾的這句話，恰好點出了當前教育界面對AI浪潮時的困境。
在科技倫理教授Patrick Lin的課堂上，學生們收到的第一份閱讀材料不是傳統的課程大綱，而是一篇詳細解釋「為什麼這門課禁止使用AI」的長文。這個看似矛盾的決定——在科技倫理課中禁用最先進的科技工具——背後隱藏著什麼樣的深層思考？
AI禁令的雙重策略：說服與威懾
Lin教授在課程設計中採用了獨特的雙軌策略。一方面，他透過詳細的解釋來說服學生理解禁令的合理性；另一方面，課程政策也明確規定了使用AI的嚴重後果。這種做法反映了當前教育界面對AI作弊普及化的現實困境。
「我不希望這些處罰成為學生認真對待課程的主要動機，」Lin教授寫道，「我希望永遠不需要處罰任何人——我不想在教室裡扮演警察的角色。」
這種態度凸顯了教育者的兩難：如何在保持學術誠信的同時，不破壞師生間的信任關係。
AI在教育中的矛盾定位
技術的雙面刃特性
AI技術，特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型，在教育領域展現出明顯的矛盾性。一方面，它可能只是另一個曇花一現的技術潮流，如同Segway、Hyperloop、Google Glass、NFT和元宇宙一樣，經歷短暫的輝煌後逐漸淡出。
另一方面，AI確實有潛力成為真正的遊戲規則改變者，徹底顛覆教育、就業和社會運作的模式。從當前位置看，這兩種未來似乎都同樣合理，沒有人能確切知道最終會走向何方。
職業準備與教育本質的衝突
如果AI確實將成為未來工作中的常規工具，那麼禁止學生在課堂上使用AI可能顯得過早，甚至是在損害學生的競爭力。沒有學會如何「駕馭」AI，學生在畢業進入職場時可能處於競爭劣勢。
然而，大學不是職業訓練所，不僅僅是為學生準備未來的工作。新的工作機會正在快速湧現，舊的工作正在消失，大學為你培訓的那份工作可能在某個時間點消失，甚至可能在你畢業之前就消失了。
就業市場的快速演變與AI的關係
不可預測的新興職業
回顧過去十年，許多現在流行的職業在大學時代幾乎不可能被預測：YouTuber（現在是TikToker和其他「影響者」）、社交媒體經理、無人機操作員、應用程式開發者、數據科學家、播客製作人、自動駕駛汽車工程師等。
AI相關的工作尤其快速出現和消失，因為技術本身也在快速演變。例如，AI提示工程從「2023年最熱門的工作」在兩年內變成了「過時」。
技能過時的速度危機
這種快速變化帶來了一個關鍵問題：我們應該教學生什麼樣的技能，才能讓他們在無法預測的未來中保持競爭力？單純的技術操作技能可能很快就會過時，但批判性思考、倫理判斷和創造性問題解決的能力卻具有持久的價值。
教育目標的重新定義
超越職業訓練的教育理念
大學教育的核心目標不應僅僅是職業準備，而是培養學生適應未知未來的能力。這包括：
- 批判性思考能力：能夠評估資訊、分析論點、形成獨立判斷
- 倫理判斷力：在複雜情境中做出道德決定的能力
- 創造性問題解決：面對新挑戰時創新解決方案的能力
- 終身學習態度：持續更新知識和技能的意願與能力
AI時代的核心競爭力
在AI能夠處理越來越多例行性工作的情況下，人類的獨特價值將更加體現在那些AI難以複製的能力上：
AI寫作的品質問題與學術價值
表面合格與深度缺乏的矛盾
即使AI生成的文字在表面上看起來合格，但它往往缺乏深度和原創性。Lin教授指出：「即使生成看起來或聽起來像AI寫作的內容，也可能因為沒有突出你真實的聲音而被處罰為糟糕的寫作，而且很少有人想要閱讀AI作品或任何聞起來像AI的東西。」
這種現象反映了AI寫作的本質問題：它能夠模仿形式，但難以複製真正的人類洞察和創造性思維。
真實聲音的學術價值
在教育環境中，發展個人的學術聲音和思考模式是學習過程的重要組成部分。依賴AI完成作業不僅剝奪了學生這個發展機會，也可能導致他們無法形成獨立的思考能力。
台灣教育環境的特別考量
本地化適應挑戰
對於台灣的教育環境而言，AI技術的應用面臨著額外的挑戰：
- 語言與文化適應：全球AI模型對中文，特別是台灣用語和文化背景的理解仍有限制
- 教育體系差異：台灣強調考試導向的教育模式與AI強調的過程性學習存在矛盾
- 數位落差問題：不同地區和社經背景的學生在接觸和使用AI工具上存在明顯差異
政策制定的平衡藝術
台灣教育機構在制定AI政策時需要考慮多重因素：
| 考量因素 | 支持使用AI的論點 | 限制使用AI的論點 |
|---|---|---|
| 競爭力準備 | 提前熟悉未來工作工具 | 可能學習到即將過時的技能 |
| 教育公平 | 提供額外學習支持 | 加劇數位落差問題 |
| 學習效果 | 個人化學習體驗 | 阻礙基礎能力發展 |
| 學術誠信 | 教導負責任使用 | 增加作弊檢測難度 |
AI搜尋時代的內容變現策略啟示
教育內容的獨特價值
在AI能夠輕易生成大量內容的時代，真正有價值的教育內容反而變得更加珍貴。這對內容創作者和教育工作者提供了重要啟示：
- 深度專業知識：AI難以複製的領域專家和實務經驗
- 個人化見解：基於獨特經歷和思考的觀點
- 互動學習體驗：即時反饋和適應性教學
- 社群學習環境：同儕互動和集體智慧
內容變現的新模式
AI時代的教育內容變現需要重新思考傳統模式：
- 從資訊提供轉向價值創造：在AI能提供基本資訊的背景下，人類教育者的價值在於提供情境化、個人化的見解
- 從內容消費轉向體驗參與：創造無法被AI複製的學習體驗和互動機會
- 從知識傳遞轉向能力培養：專注於發展AI難以替代的人類獨特能力
未來趨勢與實務建議
教育機構的應對策略
面對AI技術的快速發展，教育機構應該考慮：
短期策略（1-2年）
- 建立清晰的AI使用政策與倫理指南
- 培訓教師識別和應對AI生成內容
- 開發評估方法，強調過程和原創性
中期策略（3-5年）
- 整合AI素養進入課程體系
- 發展AI輔助的個性化學習工具
- 建立跨學科的AI倫理課程
長期策略（5年以上）
- 重新定義教育目標與評估體系
- 創造人機協作的學習環境
- 培養適應技術快速變化的終身學習文化
給台灣教育工作者具體建議
- 政策制定：建立分級、分情境的AI使用指南，而非一刀切禁止
- 教師培訓：提供AI識別工具和教學法的專業發展機會
- 課程設計：強調過程評估、專題式學習和真實情境應用
- 家長溝通：明確解釋AI政策的理由和預期學習成果
- 資源分配：確保所有學生都有公平的數位學習機會
結語：在擁抱與警惕間尋找平衡
Patrick Lin教授的AI禁令不是對技術的簡單拒絕，而是對教育本質的深刻反思。在AI技術快速發展的時代，我們需要不斷問自己：教育的真正目的是什麼？我們想要培養什麼樣的未來公民？
對台灣而言，這個問題尤其重要。我們既不能盲目跟隨技術潮流，也不能固步自封拒絕變化。關鍵在於找到適合本地情境的平衡點，在充分利用AI技術優勢的同時，保護和培養那些使人類獨特的思考能力和價值觀。
正如Lin教授所說，無論學生是否同意課程的AI政策，重要的是他們能夠基於充分的理解和批判性思考來形成自己的立場——這本身就是科技倫理教育的核心目標。
在AI搜尋時代，真正的智慧不在於知道所有答案，而在於提出正確問題的能力。這或許是AI時代教育最重要的使命：培養能夠在技術變革中保持人性核心價值的新一代思考者。
原始來源資訊
標題：Why We’re Not Using AI in This Course, Despite Its Obvious Benefits
來源：Substack.com
作者：lmatthew
發布時間：Sat Nov 22 2025 05:47:02 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
連結：https://emergingethics.substack.com/p/why-were-not-using-ai-in-this-course