《總校長的 AI 教育寶典》：AI 時代怎麼學，我把一整門課跑進自己的系統

我時常在想一個問題，就是有了 AI 之後，學習這件事還剩下哪些環節，是非我自己動手不可的？

AI 工具實在太好用了，好用到你會忘記本來要練的是腦袋，不是打字速度。你隨手一問就有一份看起來很完整的答案，可是那份完整終究是它生出來的，你只是把它搬了過來。我們把它複製下來，感覺自己好像懂了，結果過幾天要用的時候才發現腦袋其實空空的。

這門課的講師李海碩，本行是中英口譯，是台灣少數幾位多益官方講師之一，也當過好幾年 TED 演講的翻譯。現在他一邊是台中葳格國際學校的總校長，一邊做生成式 AI 創新學院的執行長。一個在第一線辦教育、又天天泡在 AI 裡的人，來談 AI 時代該怎麼學，我覺得他非常適合。

他把這套焦慮做成一門線上課，五十幾個互動工具、七個章節，從專注、護腦、速學、人機協作一路排到超越。我沒有把它當一堂課乖乖上完，比較像在拆一批原料。

拆到最後我發現，真正值得記下來的，是三個貫穿整門課的觀念，還有我後來把它們變成每天真的在跑的兩個做法。這篇先講那三個觀念，最後講我的做法。

先人後機，AI 是最後才登場的那個人

整門課我認為最重要的一句話是「先人後機」。用 AI 之前，先自己想過一輪，再讓 AI 幫忙，讓它當那個從旁提點的教練，別讓它整包把事情接走變成代工。這句話聽起來像廢話，可是真正做到的人很少，因為偷懶是有即時獎勵的，大部分時間你只要一問 AI，痛苦就立刻消失了。

在課程裡有說到，這背後是有根據的。自己先想一遍再去看答案，記得住的東西會比較牢，這叫生成效應，大腦對自己費力生出來的東西印象特別深。更明顯的差別在遷移，你把自己的答案跟 AI 的答案擺在一起比對，之後真正能用到別的情境去的比率也會高出不少。同樣讀完一份資料，先自己走過一次路的人，跟直接抄近路的人，帶走的東西差很多。答案其實兩個人都拿到了，差別就在其中一個先在大腦裡把那條路自己走了一遍。

我把這個道理想成一個機會成本的問題來提醒自己。或許每一次偷懶直接問 AI，省下的是三分鐘，付出的卻是一次真實的思考。這筆帳單當下我們並不會發現，但它是複利的，會在某天我真的需要自己判斷、腦袋卻一片空白的時候，一次全部到齊。想清楚這件事之後，那三分鐘其實就沒什麼好省的了。

想想一個要寫道歉信給客戶的上班族。他大可以把情況丟給 AI，貼上一封漂亮的信，再調整一下語氣，五分鐘結案，客戶那邊可能也看不出差別。可是下一次換個對象、換個狀況，他還是只能複製貼上，因為他從來沒真的想過一封道歉信要先理解對方的哪個情緒。反過來，先自己擬一版很爛的、卡住的、詞不達意的，再讓 AI 挑毛病、告訴他哪裡讀起來像在推卸責任，那封信才會慢慢變成他的能力，而不是他的下載紀錄。那份爛草稿看起來像在浪費時間，卻是他整件事裡真的在學的一段。

蘇格拉底式學習，讓 AI 只問不給

第二個觀念是把 AI 當成一個會反問你的老師。說到這種老師，蘇格拉底大概是最有名的一個，我想多數人都聽過這位古代的哲學家。他一輩子沒給過學生標準答案，只是一路問，逼你自己把想法講清楚，講到卡住、答不下去的地方，就是你其實還沒真懂的地方。

課程裡有個學生的例子讓我印象深刻。她用 AI 幫忙做作業，作業分數一路往上，正式考試的成績反而往下掉。原因是 AI 每次都把答案鋪得漂漂亮亮，她讀的時候覺得順、覺得懂，可是那份答案其實就只是讀起來流暢而已，離真的理解還差一段。等到考試要她自己從一張白紙生出東西時，她什麼也寫不出來。這叫流暢性幻覺，「看得順」被大腦誤會成「已經學會了」，這應該是用 AI 學習的人最容易掉進去的陷阱。

看得順跟學得會，中間隔著一整個你自己動腦的過程，而 AI 太會、也太樂意幫你把這個過程跳過。所以我現在用 AI，把它當成我的私人蘇格拉底老師，規定它不要給我答案，要它給我問題、挑我的漏洞。它問得越煩，代表我想得越深，那才是我打開它的目的。

六層金字塔，別急著蓋頂樓

這門課最後把整套學習能力畫成一座六層的金字塔。由下往上，第一層是注意力，第二層是保護你的腦不被 AI 掏空，第三層是學習方法，第四層是人機協作，第五層是人類的核心能力，第六層是希望與意義，也就是你到底為什麼要學。

這座塔有一條規矩不能破，就是不能跳層。下面那層垮了，上面蓋得再漂亮都是空的。注意力散掉，再厲害的學習方法都沒有用，因為你連坐定三十分鐘讀進去都做不到。不會保護自己的腦、凡事丟給 AI，所謂的人機協作就變成 AI 在做、你在旁邊看。

偏偏大家現在都急著學怎麼用 AI，很少人回頭顧最底下的注意力跟護腦，更少人去想最上面那個為什麼要學。可是地基只要一鬆，蓋得越高塌得越快。所以我在上這門課的時候，第一個盤點的就是最底下那兩層，先問自己這幾年的注意力是不是被手機養壞了、是不是越來越常把自己要做的思考整包丟給機器。「怎麼用 AI」這種大家搶著學的，我反而留到最後才碰。

接著，真正讓我停下來的是最上面兩層。第五層，課程拆成 EPOCH 五種能力，同理心、存在感、觀點、創造力、希望力，這五樣是 AI 什麼都會了之後，還是只有人才做得到的。第六層再往上，是方向，是你想拿學到的東西成為一個什麼樣的人。這兩層沒有工具、沒有數據、沒有捷徑，卻是它們決定了金字塔下面四層辛苦練來的本事，最後往哪裡去。

我在上一篇《終極學習系統》的結尾留了一個問題沒回答，一個領域學到精通之後，你想拿它變成一個怎樣的人。六層金字塔剛好把這個答案放在最頂端。學會一項本事，只是把工具磨利，工具要往哪裡揮，是另一件完全不同的事。同樣是把跨領域的知識學到通透，有人拿去讓自己顯得比別人懂得多，也有人拿去把一件複雜的事講到讓一個完全不懂的人也聽得懂、用得上。一樣的能力，長成了兩種完全不同的人。我給自己的答案落在希望力這一項。我要成為的，是那種能把知識變成判斷、再把判斷變成別人也用得上的方向感的人。光是知道很多沒有用，得是在知道之後，還有辦法在一團混亂裡替人指出一條路，而且自己相信那條路走得通。地基顧好、方法練熟、人機協作跑順，說到底都是為了讓我有資格站上這一層，去回答那個為什麼。

我的做法

這門課最大的收穫，是逼我把平常用 AI 的習慣整個攤開來檢查一遍。對我來說 AI 就是催化劑，能幫我想得更快、更深，可是「想」這件事本身還是得我自己來，也是最重要的一環。真正留下來、每天在跑的有兩個，一個是從先人後機長出來的「討論完再生成」，一個是蘇格拉底那套變成的「讓 AI 當提問教練」。

討論完再生成

我給自己立過一條規則，是最高的原則，任何要 AI 幫我產出的東西，都得先跟它把想法討論清楚，才准它動手生草稿。這條規則寫在我的工作流裡，是一道非過不可的關卡，繞過去就等於這件事我根本還沒做完。我把它擺在如此的上層，是為了對抗自己的惰性。人在趕時間的時候，理智是擋不住那個「先叫它生一版來看看」的念頭的，只有把它變成流程上一個過不去的門，才擋得住。

草稿一旦生出來，它就開始綁架你的思考。你本來大腦裡有五個方向還沒收斂，都還是模模糊糊的可能性，AI 給你一版看起來八成完整的東西，你的注意力立刻被吸過去改它的字、順它的句、補它的段落，那五個方向就這樣悄悄沒了，你再也想不起來自己原本可能往哪裡走。這是錨定效應在作怪，第一個進到你腦子裡的完整版本，會變成你後面所有修改的起點，你以為你在改進它，其實你只是繞著它打轉，出不去了。所以我讓 AI 登場的順序永遠排最後一個。前面我自己想、跟它討論，把題目聊到清楚為止，等我知道自己到底要什麼了，才讓它幫我把已經成形的想法落成漂亮的文字。

實際跑起來大概是這樣。我要寫一篇東西，會先不給它任何指令，只跟它對話，把我對這個題目的粗想法、還沒證實的直覺、甚至互相矛盾的兩個念頭，全部丟出來，讓它追問、讓它反駁、讓它幫我把糊成一團的東西一條一條地攤開。我一邊回它一邊會發現，原來我這裡沒想通、那裡只是情緒不是論點。這一輪常常花掉我整件事最多的時間，也是最有價值的一段。等討論收斂到我自己都能一口氣把重點講完、不用看小抄了，才是它生草稿的時機。

一旦我開始習慣直接叫 AI 生、我再改幾個字，我產出的東西就會越來越像 AI 自己也生得出來的東西，那到最後，我這個人就沒有存在的必要了。討論完再生成，守的就是那層只有我想得到、AI 想不到的部分，我想那才是我這個人最值錢的地方。

讓 AI 當提問教練

第二個做法，是這門課的蘇格拉底觀念落實到我工作流的樣子。海碩在課裡給了一張蘇格拉底的提問公式卡，教你怎麼讓 AI 只丟問題、不急著給答案。我把那張卡從一個課程練習，變成我平常用 AI 的預設姿勢。我用 AI 的方式後來慢慢反過來，以前多半是叫它幫我，現在更常是叫它來挑戰我。

多數人打開 AI 是伸手要東西，幫我寫、幫我查、幫我整理、幫我總結。這樣用久了會上癮，因為它每次都給你一份順順的、有條有理的答案，你讀完覺得自己懂了，可是那個懂，根本是被它的流暢騙出來的，跟前面那個學生作業分數上升、考試分數下降是同一件事。我後來改成反過來用。我把自己的觀點先完整寫出來，然後叫 AI 化身蘇格拉底教練，用最挑剔、最不留情面的角度來向我提問，找我論證裡的洞、舉我沒想到的反例、問我一時答不出來的問題。它越把我問倒，我覺得越有趣，因為那代表它幫我找到了我自己看不見的破綻。

這件事我後來把它做成了一套固定的流程，不是每次臨時起意想到才用。最固定的一個時機，是我每一季讀完一批書、想把它們煉成自己一套框架的時候，那正是最容易讀完就以為自己懂了的關頭。我要把一個想法真正想深的時候，會刻意切到一個只問不給的模式，讓 AI 全程只能問我，不准替我回答任何一題。被追問到答不出來的那幾秒鐘其實很難受，你會很想隨便講一個答案矇混過去，但就是在那幾秒鐘，你的大腦真的在思考，你的腦神經元正在連接起來，那就是你真的在變強的時刻。

把 AI 當對手還有一個真人給不了的好處，它沒有情緒、不會累、也不怕得罪我。你找一個真人陪你這樣一路互相挑戰，對方遲早會累、會開始客氣、會為了維持關係而放你一馬，可是 AI 可以陪你耗到你自己想通為止，半夜三點完全不會主動喊停（除非你的額度用完了）。用它來拿答案，我頂多多知道一件事；用它來當我的辯論對手，我多的是把一件事想清楚的能力。

回到最初那個問題

繞了一大圈，我想回到開頭問自己的那個問題，有了 AI 之後，學習裡還剩下哪些是我該親手做的。把課程上完後，我的答案愈來愈清楚，該親手做的就是「想」這件事。

前面三個觀念，其實都在守同一個東西。先人後機，是把想放在 AI 之前；讓 AI 當提問教練，是逼自己想得更深；六層金字塔提醒我，工具磨得再利，最後決定這些本事往哪裡去的，是最上面那個為什麼。AI 幾乎什麼都能替我做，只有想這件事它替不了，而一旦連想都外包出去，那個叫做「我」的東西也就慢慢不見了。

我把 AI 排到最後，寧可讓它當對手，也不讓它當代工。我這麼小心，是因為它太好用，好用到我一不留神，就會把最該自己想的那一塊也交出去。這門課真正留給我的，是在一個伸手就有答案的時代，重新願意為了某些事，自己先把那條路慢慢走過一遍。因為走過那一遍之後留下的東西，才是 AI 再厲害也替不了我的。