當 AI 模糊科系、跨域學習:科技部前部長陳良基分享人才培育轉變

作者 | 發布日期 2023 年 04 月 18 日 8:03 | 分類 人力資源 , 半導體 line share follow us in feedly line share
當 AI 模糊科系、跨域學習:科技部前部長陳良基分享人才培育轉變


隨著 AI 時代來臨,AI 取代人類工作的議題逐漸受到關注,但不可否認的是,AI 來臨有助於加速人類的學習成長曲線,如同網路剛興起時顛覆人們過往的學習模式與傳統教育制度。處在這個時代的我們,該如何穩住腳、抓住機會,成為具有橫向能力的人才?教育制度又該如何轉型,以因應變化快速的產業趨勢?

科技部前部長、台大電機系名譽教授陳良基認為,人才在人類歷史上是往前推進的洪流,人類每一次進步,都會帶動集體知識向上躍升,每當新工具出現之時,都會被散播、被普及、被接受,並將能量集中於新媒介,等待下一次的集體躍升。

他認為,AI 由於與過去熟悉的工具不同,將對人類造成很大的衝擊,它能讓一個人短時間成為某項領域的專才,就像全世界最厲害的老師日夜陪在身旁,促使人類的能力以千百倍成長,並帶動全體人類智慧往前邁進。

也因此,過去分技術、分科的想法在未來可能不太管用,教育體系也將改變,未來的人才分類、學習狀況可能與現在完全不同,難以用現在制度或「跨領域人才」代稱。他認為「只要觀念一打開,不會再折磨於是否跨領域學習」,所以 AI 的出現,會改變之後對教育模式、思維和人才的想法,而未來的學習過程應是對「工具的熟練程度」,學生們要知道如何透過新工具增進整體能力或專業能力。

傳統教育轉型,從填鴨式教學改為啟發式教學

為了讓教育更有彈性,台大很早就引進新的教學方式,讓老師能夠運用這套啟發式教學,讓學生的學習過程更有效率,且不限於任何領域。他也做過實驗,以商管院的個案式教學帶入電機系,從填鴨式教育改成啟發式教育,發現這能增加學生的學習動機,效果也更好。

同時,放鬆選課的限制,有助於降低學生學習障礙,並在通識課程方面增加與 AI 相關課程,再依照學生吸收狀況調整課程安排。陳良基指出,台大也同步調整學分制,過往教育部規定要上 15-18 週,但像創造力相關的課程可改為兩週集中火力密集上課,學習效果可能比每週固定上課要好。

此外,他們也組教學團去澳洲考察,借鑑國外經驗。陳良基說,澳洲已經大幅調整學制,大學 3 年即可完成學位,而大四是實驗課程,學生念完 3 年即可獲得大學學位,學生若想增強實作可於大四繼續進行,會獲得另一種學位,而研究所學制也有調整,讓真正有興趣、想專精的學生再往研究所讀,這也能成為台灣學習的教育模式。

陳良基也強調,即使 AI 時代來臨,現有教育扎根也非常重要,而且國民教育仍必須加強 STEM 領域(科學、科技、工程、數學),從國小開始引導,學生才有機會探索、了解興趣所在並啟發潛能。如果從小了解 STEM,面對新科技、新工具的時候才不會排斥,或者學習上有心理障礙,否則在時代往前邁進的時容易成為被淘汰的一群。

(Source:Flickr/woodleywonderworks CC BY 2.0)

如何培養 AI 時代下的競爭力?

隨著 AI 溝通師、AI 詠唱師等職業興起,陳良基認為,人跟 AI 的差異在於「感性」,機器人靠的是運算,缺乏人性,所以未來更了解心理學、溝通等感性需求,會是很重要的競爭力。未來操控 AI 的人,必須先知道人的心裡在想什麼,才能運用得更順,相較於今日懂的是資訊領域,以後可能更多是心理學、生理學或者跨域知識。

陳良基也建議,在面對 AI 時期洪流,學習曲線可能更快,學生目前應該檢視自己對本科是否有熱情跟喜好,盡量培養專業所需能力,了解 AI 工具如何運用在專業領域,以及哪些知識可先具備。

若想成為科技業所需人才,必須具備統計科學與資料科學知識,如同過去電腦時代建議學生要懂程式設計,現在必須了解 AI 背後的數據訓練,未來應用在工作跟場域時,才能了解如何管理資料,讓自己手中的工具和別人不一樣,並熟悉資料跟人工智慧的關係,在 AI 使用上更熟練。

(Source:Image by xb100 on Freepik)

未來到底需要怎樣的 AI 人才?陳良基以積體電路發明人 Jack Kilby 為例,表示 Kilby 設計出積體電路時,是為了解決電晶體的瓶頸,他只是將入德州儀器的菜鳥,也不是相關領域的專家,「但 Jack Kilby 善用知識傳統來面對問題,所以培育人才的重點應是先想像未來社會的雛形樣貌,思考未來有什麼問題需要解決,再回過頭來思考人才培育以及如何訓練,如此一來,才不會頭痛醫頭、腳痛醫腳、培育的人才不夠,這從長遠看都不是真正的培育人才」。

(首圖來源:科技新報)

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