李吉仁先生在歐洲荷蘭的鹿特丹看到一面牆上面有這麼一句話：
I have to change to stay the same.
我們如果希望能夠繼續往前進，都必須要持續的改變。
「ChatGPT 後教育大未來」這場線上對談由親子天下創辦人兼執行長何琦瑜親自主持，邀請嫻熟 AI 技術發展的前台灣 Google 董事總經理簡立峰，及關注偏鄉教育的誠致教育基金會董事長李吉仁對談，我事先報名線上論談，但因故無法即時參與，由於活動內容豐富充實，會後有許多詢問是否有提供回放服務，在與講師討論後，親子天下將回放上線，我也有幸能聽到精采的內容。
二小時的影片回放上線後，我也一直沒有好好的坐在電腦前二個小時看影片，隔了十天後，我想到可以將影片的聲檔用 Whisper AI 轉成字幕再閱讀。我以仍在使用中的桌機 Intel(R) Core(TM) i5-6400 CPU，竟然花了八個小時才將二個小時的影片語音轉文字。幸好這樣是值得的，因為我就直接看字幕文字，了解這場講座的內容，並做記錄文字摘要。每次聽簡立峰先生言之有理的演講或對談，我都覺得收穫很多，這次的文字記錄也幾乎是簡立峰先生說的內容。
「語言模型」是用大量網路上有的語言的數據資料，訓練出來猜字的文字接龍的，比如說你今天想知道今天天氣，後面會跟什麼字呢？「今天天氣很」會跟什麼字呢？可能是好或壞。他是大量在猜字，就是你給他一個前情提要，猜後面會出現什麼，這叫語言模型。語言模型過去還做語音識別，還做機器翻譯。類神經網路的出現，帶進了語言模型之後，加上我們過去二三年在網路留下大量大量的數據，ChatGPT 會這麼厲害是我們把它教會了。其實是我們把題目連答案都在網路上都給了他。如果我們今天重新出一個題目是在網路上沒有出現過的題目，那個答案也沒有，他未必可以考得很好。在這種情境下我們只能說，多數人想要問的問題答案都在裡面了。文字生成圖像是是大量的網路原來的圖像，都有文字描述，他只是把很多東西組合起來。
不會有一個服務性系統，在第一次推出的時候就提供這麼多的語言，答案是他沒有語言的概念。不同語言相同概念的語意，藍色跟 blue 經過 Chatgpt 學習，他會慢慢試圖它們是相同的東西。他已經沒有語言的概念了，他把全世界語言視為 talking。
Google 搜尋的時候，如果你覺得Google給你搜尋結果不好，你點了之後立刻回來再去看下一筆，Google 就覺得你沒有在看那一筆，就覺得那個答案不好，Google 會去學習，時間久了答案會慢慢一致。ChatGPT 現階段還是只能拿來做參考，不夠及時，他是舊的資料去訓練的，他不是搜尋引擎一直去抓最新的，所以你不能問他說我現在要到高雄要搭幾點的火車。你要把它用得好，其實是要懂哦！我們以為不懂，靠他來告訴我，其實你懂就可以判斷他給你的東西好不好，你會用得更好。
我最喜歡用數位相機當例子，相機其實是最早的生成式 AI，我們現在用相機拍的就是他聰明我們傻瓜。他拍出來的相片已經都不像我們了，越拍越漂亮。我們有被它影響到嗎？我們的生活過得更好。誰真正被他影響到呢？是攝影師。你要成更專業攝影生難度就變高。可是真正拍照是重點嗎？不是，構圖才是重點，美的概念才是重點，這些軟實力其實更重要。
把問題講清楚就是背景描述，描述越多都不會影響它，只會更好不會更壞。因為這不是關鍵字都要在一個網頁內出現，給的越多到最後，只是回答不出來而己，但不會給你更差的答案。我們的教育是讓孩子懂得問問題，其實是台灣教育比較困難的地方，因為我們的教學，孩子自己出問題的機會少，我們大部分孩子都在回答老師的問題，而且問題是老師事先教過他，所以孩子不是在回答問題是在記憶，在想老師告訴他了什麼。因為題目是老師想的，這是我們教育的致命傷，在 ChatGPT 時代是打到我們的要害，但是西式教育比較鼓勵問問題，反而比較合適。這其實是一個根本的大問題，這不是 ChatGPT 造成的，是我們自己教育造成的。
未來的孩子能力的培養，不見得要了解到那麼細節，可是要懂得用。之後越稍微寬一點的領域可能越好，但是這世界永遠要很多懂很深的人，所以未來比較困難的地方是栽培那些所謂的深度能力的人。因為他在過程中會有一個階段贏不了這些機器，他會很挫折沒有成就感。最後，想提一下是說說多元人才的教育可能會越來越重要。也許不是每一個老師都覺得網紅是一個孩子該追求的目標，可是網紅其實給我們一種概念就是一個人同時做好多事情。那麼我們拍一個 video 可能可以一個人導演又做製片又做編輯又做文案生成。那麼以後的時代裡頭可能比較像是這樣，你可以不用自己動太多的細節，機器可以幫你讓你的 scope 變得更大。
所以大致上的話，我們還是鼓勵傳統的教育方式還是對的，因為學習的動機永遠是最強。我想大家先當一個快樂使用者，我們自己先跟生成式 AI 互動，久了一點我們才能夠去決定，怎麼樣去教下一代的小孩。
最後的 Q&A 有一題是，教育系統的改變很慢啊，在系統還來不及改變的當下，我們家長或老師眼前可以先做些什麼？或者說先不要做些什麼？有沒有一個比較小的起點或者具體的行動？簡老師說最重要是一個人的學習力跟學習動機，因為當他一旦有學習能力，以後的變動他都有能力去應付，反過來他有熱情，才能持續。這一波的生成式ai的發展大家都很有感，但不等於他現在才發展，他整個的發展應該拉到大概是在網路時代 2000 年開始到今天，我一般都叫做 abc 時代，那abc是什麼？他的順序是 cba，是網路先有雲端叫 cloud，之後雲端累接的大數據叫 big data，之後來到今天叫 ai。所以是 Cloud Big data Ai。這整個過程都為了一個 d，叫做 digital transformation，就是所謂的數位轉型，其實就是用資訊科技，去改變或者典範轉移。當我們每一次接觸新的科技的時候，我們去怎麼去面對它？
在這個典範轉移裡頭，有一些基本能力，一旦沒有去學習它，沒有擁抱它，你可能到老的時候會發現差距非常非常大。其實就在我們看待一個生成式 AI，我們先看到她樂觀的這一面，就是我們去擁抱她，那你也一定是擁抱她之後，才會看到不樂觀有困難的那一面，以後你才能夠帶著你的小孩往前走。我們這樣講好了，數位相機拍照片很漂亮我們都知道，但是反過來照片拍了之後，你亂傳他的影響也很大。那麼如果爸爸媽媽都不接觸數位相機，不讓小孩子去拍照，你就永遠不知道，他的照片有些照片是不能拍的，拍了之後不能傳的，那麼要保護自己的照片，該怎麼保護。或者有些照片不能人家給你，你就往外傳。這些就是李老師提到的，尊重差異選擇相信，很多不管是品格或是素養，都是在運用這個科技中過程中會累積的。你對未來你的孩子對話的時候，他的世界肯定是跟我們現在不一樣，如果我們沒有去了解他，我們其實根本就幫不了他，甚至還造成他的困擾。
所以其實在每一個新的典範轉移裡頭，比較困難的是移民者，原生者都不會有太大問題。我們今天在擔心小孩，這件事有一點點是錯誤的，我們應該擔心自己。小孩自然系統會改變他跟著學最新的東西，我們其實應該擔心自己，幫小孩子先擔心自己好了，我們先讓自己成為快樂使用者，未來才有可能跟小孩子一起繼續快樂的使用。想一想說我們在用 line 的時候，你一開始也不太知道怎麼傳，那大家都接受了，他其實不是一個 0 到 1 的過程，所以我說2000年到現在，他可以來到 0.5、0.6 了，只是 0.6 到 0.7 而已，不要把他視為 0 到 1，不要那麼害怕。我們更應該害怕的是，過去我們為什麼不知道，我們更應該害怕說錯過了，如果你今天有留意到它，那你反而沒有錯過好。
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