從偽造文獻到教學革命　AI素養正在重塑教育現場

近日，中山大學社會學系的葉高華（kohuayap）教授在threads發表的一篇脆文，提及某國立大學的某碩士論文參考文獻中發現了包括他自己在內數篇經由AI聊天機器人「偽造」的期刊論文。葉教授特別提醒各位教授們：「你學生交出來的參考文獻是不是AI捏造的？你得留意了！」

回到2022年11月30日，那確實是人類歷史值得標記的一天。OpenAI推出聊天機器人 ChatGPT，正式在全球消費者面前揭開生成式AI時代序幕，AI在醫療、生技、法律、工作場所自動化、軍事等領域均引發極大的震撼，教育領域自不例外。

毫無疑問，隨著AI技術不斷演進，從初級教育到高等教育正面臨深刻變革。紐約市公立學校系統在2023年1月禁止了ChatGPT，但幾個月後又撤銷了這項決定。一開始的問題是「作弊」，也就是「代寫作業」引發了教師的反對。但不到半年，紐約市教育局校長（Chancellor of the New York City Department of Education）班克斯（David C. Banks）的態度出現180度的大翻轉。他表示，一開始是基於對生成式AI的恐懼，但「這種下意識的恐懼和風險忽略了生成式AI在支持學生和教師方面的潛力，也忽略了我們的學生正在參與、並將在一個生成式AI居至關重要地位的世界中工作的現實。」美國總統川普於2025年4月初公佈一項名為《推動美國青少年人工智慧教育》的行政命令，提高人工智慧素養現已成為一項美國官方的國家優先事項。

處於AI主導產業與國家發展的年代中，AI識讀/素養（AI literacy）在今天成為重中之重。AI素養並非只是撰寫程式語言、學習程式設計或神經網路機制，也絕非只是由使用者給予聊天機器人提示（prompt）的工程—這確實是我們在高等教育課程中給學生的學習內容。AI素養的領域更為寬廣，基本要理解，你最常使用到的如ChatGPT、Claude等聊天機器人的運作原理：它們就是一個經過訓練的詞彙機率預測模型，通過接受自然語言的提示（prompt）後，模型根據上下文預測「下一個最可能的詞」，逐字生成回應。這個過程快速且連續，營造出自然對話的感覺。這就是一個機率模型，當你輸入一句話時，它並不理解你在說什麼，而是根據過去所訓練的海量語料中「過去人們在這種語境下，最有可能說什麼」來預測下一個詞彙（或字）。

AI素養指的是在AI影響的世界中，個人所需具備的技術知識、長期適用的技能，以及面向如聊天機器人等AI應用所應持有的態度。它使學習者能夠參與、創作、管理與設計AI，同時具備批判性地評估其優缺點、風險與倫理影響的能力。根據以上，聊天機器人素養（chatbot literacy）是指個人理解、使用、評估和與聊天機器人互動的能力。它涵蓋技術知識、溝通技巧與批判思維，幫助使用者在AI驅動的語言互動環境中有效參與、創造內容、辨識風險並做出價值上的判斷。

葉高華教授發現聊天機器人偽造論文本身並不是一件新鮮的事，他指出真正重要的意義是使用者與指導教授（甚至還包括口委）未加思索的認定聊天機器人「生產」的參考資料正確無誤。這就直接牽涉到為何人類對非人類物所創造的內容抱持高度的信任，進而降低對聊天機器人失生產的內容的風險認知：聊天機器人所產出的內容，往往形式上條理分明、論述流暢，看似是一篇「寫得好」的作品，但其實內容未必正確可信。換言之，它可能是「好的」（good）論文，但未必是「對的」（right）論文。

這問題與學術誠信、資訊準確性與引用可靠性密切相關。教育界擔憂學生將學習任務外包給AI，進一步引發抄襲與誤用風險。以上的憂慮都變為現在進行式：從教授到研究生，在對AI素養「雙盲」的情況下，毫不保留地接受大語言模型看似無所不能的「指導」，最後就GG了。

也須澄清的是，聊天機器人在教育中絕非一無是處，它其實展現了強大的學習能力，能夠成為學習者最重要的個體化助手，前提是你懂得它的運作原理及其使用上的限制。以簡單的查詢檢索功能為例，聊天機器人確實能夠提供有組織、有條有理的回覆，讓使用者初步理解某領域的發展狀況。協助寫作也是另一項為人所熟知的重要功能，無論是不同語種之間的翻譯，到幫助使用修改文章中的文句，甚至，協助找到文章中的邏輯不一致之處，在不同論點之間進行詰辯以豐富化使用者的思維廣度，對未來以寫作為職業（如、研究人員、劇本寫作等等）更感興趣的學生來說，這種寫作訓練或許更有幫助。

應用於具體的研究工作中，大語言模型能夠協助進行文獻回顧、資料分析甚至形成假設，提升研究品質。筆者對此堅信不疑，比如說，ChatGPT不僅已經通過了律師資格考試，成績甚至在10%，贏過90%的人類考生。但它也「虛構」了一些案件，並將它們寫入了法律摘要。針對當前的川普關稅戰，大語言模型骸能夠撰寫一份乍看下還算不錯的報告，但如果要創建一份帶註釋的參考書目，ChatGPT的模型可能會導致它產出並不存在的信息，如同葉教授舉報的那一本碩士論文。相較於chatGPT，Perplexity.AI在標明參考資料來源方面就較為確實可信。評估使用中的風險與辨別每一家公司的模型的優勢與缺陷，這就是AI素養該做的事。

當你越具備AI素養，就越知道AI的能與不能。龍枸妮（Chiara Longoni）等教授發現，平均AI素養較低的國家民眾比素養較高的國家民眾更容易接受AI的應用。在人們認為需要人類特質的領域中，例如提供情感支持或諮詢服務，AI素養較低的人對於使用AI工具的接受度反而更高。然而，當任務本身不涉及這類人性特質、例如分析檢測結果等工作時，這種模式就會逆轉，AI素養較高的人對這類應用更為接受，因為他們著重的是AI所提供的效率，而不是將其賦予某種「神奇」的特質。當人們了解演算法、訓練資料與計算模型的運作方式後，或說經過AI「除魅」過程後，發揮通過算力提高效率的工具理性，這才是AI素養要達到的目的。

賴清德總統執政一年以來不乏對AI的政策方向宣示，包括利用台灣在半導體與資通訊產業的優勢，全力打造台灣為全球 AI 研發與應用中心；力推 AI 產業化與創新應用、成立主權基金佈局全球AI市場；「五大信賴產業戰略」中半導體 + AI是兩大重要的發展核心。確實，這些政策都是推動台灣為半導體智慧島的硬政策；然而，在科技與人的介面中，教育是關鍵，而當前的教育已非「教師—學生」之間的關係，而是「教師—AI—學生」之間的合力（synergy），換言之，AI以及最為普及的聊天機器人在這一兩年內必須也必然成為教學利器。

如果趨勢是如此，當前「手機入校集中管理」的政策，無論在中學還是國小，在「教師—AI—學生」三合一的「融合發展」趨勢下將跟不上AI時代的脈動。教師的職責將發生重大的改變，知識傳授的方向從直接教學，轉移到融合入AI的教學；引導學生與AI有效互動，而非流於校方單方面地掌握「允許使用權」，而不教學生「如何用」。基於此，賴政府的教育政策方向應立即調整為教師的AI能力提升並給予專業支持，更重要的是，包括師生在內度AI素養教育刻不容緩，這才是善用AI，將AI算力轉化為教學力，並提升為堅實國力的發展方向，累積在未來的國際競爭中勝出的真正全民AI力量。