【應用數學系訊】

從生成式AI出發，重新思考學習的本質
為協助同學建立對生成式人工智慧的正確認識，政治大學應用數學系副教授兼學務長蔡炎龍以「別讓AI替你思考——讓它幫你變強：生成式AI的原理、迷思與學習策略」為題，帶來一場兼具知識性與反思性的專題演講。炎龍老師現為政治大學應用數學系副教授兼學務長，長期投入 Python、數據分析與AI教學，亦持續推動相關課程與知識普及。

演講一開始，炎龍老師即點出本次分享的核心問題：當AI已逐漸進入學習、寫作與工作場域，我們究竟應該如何使用它？是將它視為可以取代思考的工具，還是當成幫助自己成長的助手？這不只是技術問題，更是每一位學習者都必須面對的學習課題。

AI並非真正理解，而是依照資料進行預測
談到生成式 AI 的本質時，炎龍老師以「呆萌型AI機器人」作為比喻，說明現代AI模型其實是根據輸入與輸出形式進行函數學習的系統。它看似能回答問題、撰寫文章，甚至進行對話，但其本質仍是透過大量資料訓練後做出預測，並不等於真正擁有理解能力。
炎龍老師也提醒，了解AI，不只是知道它能做什麼，更重要的是認識它做不到什麼。若對AI抱持過度幻想，便容易誤以為它能替代人的判斷、思考與內化；然而，這些恰恰是學習過程中最關鍵、也最無法被取代的部分。

以八哥辨識為例，說明AI學習方式的限制
為了讓抽象概念更容易理解，炎龍老師在演講中以臺灣常見八哥的辨識為例，說明AI的訓練方式。他指出，若要讓AI學會辨識某一個類別，往往需要大量且具標記的訓練資料，甚至一個類別大約就需要一千張照片。這顯示AI並不是像人類一樣「看一看就懂」，而是必須透過龐大資料累積，才能建立基本判別能力。
更重要的是，即使 AI最終能將圖片歸類，它其實也不真正知道自己辨識的是什麼。正如演講中所說，電腦不知道那是「家八哥」或「白尾八哥」，它只是根據訓練結果，將輸入對應到某一類數據。這樣的例子生動說明，AI所做的更接近「依經驗輸出」，而不是「真正理解」。

可與老師討論想法，但學習不能只停留在複製答案
除了介紹AI的原理，炎龍老師也將討論拉回教育現場，提醒同學不應把 AI 視為代替自己完成學習任務的工具。演講中提到，無論是心得、報告，還是習題作答，若只是直接使用AI生成內容，甚至把AI給出的答案背下來，表面上看似完成了任務，實際上卻可能失去學習最重要的意義。
炎龍老師特別指出，真正有幫助的不是得到一份看似完整的答案，而是把內容「理解」後轉化成自己的知識。即使是現成的解答，也未必完全正確；若沒有經過思考、判斷與消化，最終留下的可能只是對答案形式的模仿，而非真正的學習成果。
因此，AI可以作為整理思路、協助發想、幫助釐清問題的工具，但真正的分析、判斷與完成，仍然必須回到學習者自身。老師願意和同學討論想法，但無法替學生完成應該由自己建立的理解與能力。這樣的提醒，也讓在場師生重新思考：在AI時代裡，什麼才是無法外包的學習核心。

在AI時代，更需要培養提問與判斷能力
炎龍老師也強調，AI時代中最重要的能力之一，是學會「問個好問題」。因為AI的表現，很大程度取決於人如何提出問題、設定方向與判斷結果。換句話說，AI並不是讓人停止思考，而是要求人更精準地思考。
當工具愈來愈強大，學習者更需要具備辨識資訊、判斷內容與整理想法的能力。若只是依賴AI提供現成答案，便可能在快速取得內容的同時，失去建立深度理解的機會。這也是本次演講最重要的提醒之一：科技的進步，並不會減少思考的重要性，反而更凸顯獨立思考的價值。

善用AI，而非被AI取代
整場演講兼具知識性與啟發性，不僅幫助師生認識生成式AI的原理與侷限，也進一步引導大家反思科技與學習之間的關係。面對生成式AI持續發展的趨勢，如何將其作為輔助工具，幫助自己學得更深、更廣，而不是讓它直接取代自己的思考，正是當代學習者的重要課題。正如本次演講主題所傳達的精神：不要讓AI替你思考，而是讓它幫助你變得更強。

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