最近很多人在聊 AI 家教。嗯... 這東西到底是不是個好老師？
這問題，好像有點太快了。應該先問，我們對「老師」的期待是什麼。是給答案？還是... 陪著你找到答案？我想了想，這兩件事差很多。
TL;DR
直接說我的想法好了。AI 是個超級強大的「工具」，但它不是「老師」。它比較像一本會說話、會幫你整理重點的百科全書，或者... 一個超乎想像的計算機，只是它計算的不是數字，是文字跟邏ika。
AI 怎麼「知道」你該帶傘？
這很有趣。你如果跟 AI 說：「外面在下雨，但我想出門逛街。」
它八成會回你：「記得帶傘或穿雨衣喔。」
這聽起來很貼心，對吧？像個人一樣。但它的腦子裡，或者說它的處理器裡，跑的流程完全是另一回事。它不是真的「關心」你會不會淋濕。
它的運作大概是這樣：
一、它先拆解你的話。抓到關鍵字：「下雨」、「出門」。
二、然後，它就去它那大到不像話的資料庫裡翻找。資料庫裡有幾億筆資料，寫著「下雨」跟「水」有關、「水」會讓「人」身體「濕」、「濕」了可能會「生病」... 另外一條線是，「傘」或「雨衣」的功能是「阻擋雨水」。
三、最後，它把這些資訊串起來，組合成一個最有幫助的句子給你。所以它建議你帶傘。
它從來沒見過雨傘，也沒淋過雨。它只是在處理數據，進行一種... 嗯，大規模的模式配對。它找到了一個高機率的「最佳解」。
所以... 它只是個比較會整理的 Google？
可以這麼說，但不完全是。這點要稍微釐清一下。
以前我們查資料，是丟關鍵字給 Google，然後它給你一堆網址，你自己一個一個點進去看，自己整理、判斷。老實說，很花時間。
AI 不一樣。它有點像是... 已經幫你把前一百頁的搜尋結果都讀完，然後用自己的話，把重點摘要給你。它跳過了你手動閱讀跟整理的步驟。
這個過程，有人稱之為「邏輯推理」。但我覺得這個詞很容易讓人誤會，以為它真的有邏輯。它比較像是一種基於前提的推斷。
原文舉了一個例子，我覺得蠻好的。如果我先告訴 AI 一個事實：「太陽每天都會從東邊升起。」然後我問它：「明天太陽會升起嗎？」
它會回答「會」。
但它為什麼知道？不是因為它懂天文學，而是因為你剛剛給了它一個絕對的前提——「太陽『每天』都會升起」。它的答案，完全建立在這個你給的資訊上。它是在做一種... 文字上的演繹，而不是真的理解了日升日落。
那它看起來有情緒是怎麼回事？
這點最容易讓人混淆。你跟它說今天很倒楣，它會說「聽到這個消息我很遺憾」；你跟它分享好消息，它會說「真替你開心」。
感覺... 它好像懂你。但，這也是一種模擬。
它的資料庫裡，一樣儲存了大量關於人類情緒的文本。它知道「倒楣」、「衰」、「被罵」這些詞，通常對應到「難過」、「生氣」等負面情緒。它也知道，在這種情況下，人類社會化的反應是「安慰」。
所以它就從它的「安慰腳本」資料庫裡，挑一句最適合的話給你。
它不是真的「遺憾」，它只是在執行一個「當偵測到負面情緒關鍵字時，給予正面支持性回應」的指令。這是一個非常、非常、非常複雜的 `if-then` 判斷句，但終究還是一個判斷句。它是在模仿，不是在感受。
AI 家教 vs 真人老師，到底差在哪？
說了這麼多，我們來實際比較一下，這樣可能更清楚。把 AI 當家教，跟請一個真人老師，到底有什麼不一樣。
| 比較項目 | AI 家教 | 真人老師 |
|---|---|---|
| 知識廣度 | 幾乎無限。等於整個人類網路的知識庫，天文地理什麼都有。 | 專精於特定領域。但，知道哪些知識是重點，哪些是雜訊。 |
| 回答速度 | 秒回。24 小時隨時待命，全年無休。這點真的沒話說。 | 需要思考、組織語言。有時候還要去查證一下，沒辦法馬上給答案。 |
| 個人化教學 | 可以根據你的提問調整難度。但它不知道你是真的懂了，還是只是問對了問題。 | 能從你的表情、語氣、甚至一個皺眉，察覺你是不是真的卡關了。這點很關鍵。 |
| 情感支持 | 模擬的。給你SOP式的安慰，雖然有時候也蠻有用的啦... | 真實的。能給予發自內心的鼓勵、建立信任感，甚至成為榜樣。 |
| 創意與啟發 | 它不會真的「創造」。只會把現有的東西重新組合。雖然有時候組合的結果很驚人。 | 能用一個不相干的故事啟發你，帶你跳出框架思考。這是 AI 最難做到的。 |
| 成本 | 相對低廉，甚至很多是免費的。 | 需要支付合理的薪水。是一筆不小的投資。 |
整理完表格，我自己是覺得，界線很清楚了。AI 是一個完美的「資訊助教」，幫你查資料、整理、做初步解釋。但真人老師的角色，是「引路人」和「教練」。他們不只教知識，還教你怎麼面對挫折、怎麼提出好問題，怎麼保持好奇心。
從不同角度看 AI 教育這件事
說到這個，我發現不同地方看這件事的角度也很有趣。
比方說，我看到一些美國的大學像史丹佛做的研究，他們很專注在「AI 當助教到底有沒有效？」這件事上。他們會做實驗，A/B test，去驗證用了 AI 之後，學生的學習成效是不是真的提升了、解題速度有沒有變快。他們是從一個... 嗯，認知科學跟效率的角度在切入，想把 AI 的潛力發揮到最大。
但反過來看我們台灣的官方單位，像是教育部在推動的計畫，他們的考量就不太一樣。我看到的更多是「班班有網路、生生用平板」這類政策。他們的核心考量是「公平性」跟「基礎建設」。要先確保每個學生，不管是在城市還是偏鄉，都有接觸到數位工具的機會。再來才是討論怎麼在這些工具上，導入 AI 輔助學習。這跟美國那種「追求極致效能」的思路，優先順序不太一樣。這點其實蠻重要的，可以看出一個政策是技術導向，還是社會公平導向。
常見的幾個誤解
最後，整理幾個大家對 AI 很容易有的誤會，算是一種... 迷思破解吧。
- 誤解一：「AI 會獨立思考。」
修正：不，它不會。它是在龐大的數據裡找出關聯性最高的答案。它的「思考」更像是超高速的統計運算，而不是自我意識。 - 誤解二：「AI 很有創意，會寫詩畫畫。」
修正：它的「創意」是基於學習了上億份人類作品後，進行的模仿與重組。它是在現有風格上做排列組合，而不是從零到一的創造。不過，成果有時候確實讓人分不出真假。 - 誤解三：「AI 很快就會取代所有老師。」
修正：我覺得不會。但它肯定會改變老師的工作。老師的角色，會從「知識的傳遞者」，越來越轉向「學習的引導者」。老師需要教學生如何正確地向 AI 提問、如何判斷 AI 給的答案是對是錯，還有最重要的，培養 AI 給不了的人文關懷和批判性思維。
所以，回到一開始的問題。AI 是不是個好老師？
我想，它是一個能力超強、永不疲倦的「陪練員」。你可以盡情地問它笨問題，它不會笑你。你可以半夜三點把它叫起來，它不會生氣。它能幫你把基礎打得非常、非常扎實。
但它沒辦法在你快要放棄的時候，拍拍你的肩膀，跟你說「我知道這很難，但你做得很好，我們再試一次」。
而這份溫度，或許才是「老師」這個詞，真正無可取代的價值吧。
聊了這麼多，換你說說看：
在你心裡，AI 比較像是一個「家教」、「工具」，還是完全不同的「第三種東西」？在下面留個言，分享你的想法吧。
