~迷路~ 我看到許多學生使用AI時的感受
現在的AI太厲害了，每一次你向AI提問，很快就會得到一個看似論證嚴謹、邏輯清晰的回答。如果學生對於領域的基礎知識不夠熟悉時，當AI給你一個看似合理的答案時，很多人很容易就信服於AI有條有理的說明，反而忽略了其他觀點，落入一種「隧道式」的視野。導致，AI給你什麼，你就按這個思路發展，就像拿了一張錯誤的地圖前行，「迷路」也就不另人意外了。
學習迷路
為什麼我們會對 AI 產生的答案照單全收？
其實，並不是只有凡事不假思索，不經思考的人才會「迷路」。過去就研究發現，當技術具備一定的權威性與自動化時，人們容易依賴該技術做決策，導致反而無法發展出深層的知識結構。仔細觀察生成式AI近期的發展，不論是ChatGPT、Claude或Gemini通常都能給出看起來還不錯的答案，久而久之人們就會慢慢信服生成式AI提供的答案，甚到可能誤以為自己已經掌握了知識。這種情況就好像使用Google Maps導航，雖然我路不熟，但還是很有自信的認為「我知道路」，而且Google Maps每次都能完美的帶我到達目的地。然後，不知道從什麼時候開始，你就開始盲目地相信導航所給予的指引。當它說前面有一條更快的路時，我們常常會不假思索就按下同意變換路徑，然後開啓一段莫名奇妙的找路之旅。「迷路」的風險很大，新聞上常有誤信導航而開到人跡罕至，甚至發生意外的報導。開車迷路尚且可以察覺，但思維一旦迷路，卻可能渾然不覺，其帶來的危險更甚。
AI 只是文字接龍：缺乏全局觀的風險
但生成式AI的風潮是無法抵擋的，學生早就已經大量運用生成式AI的工具來協助學習。研究指出哈佛大學有超過87%的大學生經常使用生成式AI工具來完成學業任務。過去，我們要完成學習報告時，可能要絞盡腦汁，上窮碧落下黃泉的翻找資料，最後才能完成。但如今，學生只需要對AI下指令，就可以在眨眼之間拿到一篇四平八穩，論述看起來頭頭是道的報告。這種學習體驗，完全跳過了痛苦的思辨過程，也導致學生失去深度思辨的能力，削弱學生克服學習挫折的能力和問題解決的能力。一旦學生習慣將報告外包給AI，也就同時將思考的任務外包給AI了。未蒙其利，反受其害是生成式AI興起後，教學現場正在發現的現場。AI只是一種文字接龍的遊戲，每一次的詢問都可能產出不同的結果，導致明明有100種方法可以用來解題，但一旦AI給了一個方向，學生就完全迷失在AI給的答案中，缺乏從更高的維度來看待問題。在AI時代，也許記憶已經不是重點，但若缺乏全局觀，缺乏對更多可能選項的探索，則容易流於制式，少了專屬於人類的洞見。
為了解決這種問題，其實已經有不少的研究提出各種方法，例如STEP-BACK PROMPTING，就是要求我們在與AI互動的時候，要能跳出單一視角，嘗試從更寬廣的角度來面對問題，是非常值得推廣的AI使用技巧。
