當紅的ChatGPT，是一種人工智慧的語言模型，也有人稱之為聊天機器人（ChatBot）。它的出現，在社會上引起廣泛討論。
拾人牙慧，但未來可期
這個AI工具，基本上是拾人牙慧，再重組、吐出一段回應。由於大量的文本已經電子化與網路化，過去十幾年在計算能力上的大躍進，使得這種重組成為可能。
它可以把語詞、句子串起來，排列成井然有序的表述。這背後是透過大量文本訓練出來的統計模型，以在相對應的情境下，找出適合機率最高的語詞與字句。
ChatGPT的語言非常流暢。它對人類的語言邏輯有基本的掌握，不過這些掌握，只是一些基本的邏輯規則。例如「若P則Q」為真，意味著「非Q則非P」亦為真；或者「P與Q」是錯的，則P與Q至少一個是錯的。
但這些基本邏輯只是建構人類生活諸多「規則」的最基礎部份，也是一小部份。例如分數概念或親屬關係，許許多多人類生活中習以為常的「規則」，目前ChatGPT尚未能掌握。
但我覺得不要輕易唱衰這種AI的未來發展性。AI在許多事情不如人類，但有些已經超越人類。目前來說，它在各種棋藝上，已經找不太到可與之匹敵的人類。它寫文章，比多數人寫的還通順。
既然人已能將許多數學問題交給數學軟體求解，或許將來人們可以將兩種工具結合，使得AI向前跨一大步。
AI現在的運作模式，是暴力式地餵養資訊與大量模擬情境，運用到的「規則」不多。但當尚未整合的規則能被逐步整合，情境的模擬量可以減少，省下來的計算能量就可做更多事情。
學生少了邏輯訓練
另一方面，ChatGPT已經對教育形成衝擊。最近香港大學宣布，所有課堂、作業和評估中，禁止使用ChatGPT或其他AI工具。我想從教育現場講一下這背後的問題。（看更多：紐約、香港學校禁用ChatGPT 台灣教授為何大膽帶進校園？）
過去我在新加坡管理大學教書時，該校要求所有大學部的課都必須包含小組專題（group project），我當時教的是「都市經濟學與政策」，會在課程中列舉一堆政策相關的題目，讓學生選擇。政策議題必然涉及制度細節，但不同國家、不同都市的細節繁多，任何人都無法全面掌握。
過去學生做專題時，多是用Google或其他搜尋引擎，再從連結中找到文章、報導或書籍進一步閱讀，並加以整合，說出一段言之成理的故事。
如今我即將在台大開一門課，由於課程性質的關係，我不會安排小組專題報告，但仍不禁會想，如果未來我開的課有小組專題報告，學生們會怎麼做？我想，就像我剛剛問過的政治、法律問題一樣，他們很可能會用ChatGPT來做。
目前ChatGPT不會主動給出處，但未來新版的微軟搜尋引擎Bing很可能會整合ChatGPT，給出答案出處。這樣一來，學生要進一步搜尋與閱讀也更有方向。聽起來是個很好的工具。
但我對這樣的過程有個擔憂。因為ChatGPT已經幫你快速地在茫茫網海中拾人牙慧，然後以流暢通順的語言，將其用「最適機率」選出來的材料組合起來。
即使它的邏輯結構還相對簡單，不免看到許多出錯的情況，在某些情況下，它並不真的「理解」自己在說什麼，但在有明確文本的狀況下，其最適機率選出來的文本與材料已經是正確內容。
也就是說，它雖然沒有太複雜的邏輯結構，但它很大機率可以選出「有複雜邏輯結構」的材料。
所以，香港大學認為使用ChatGPT已經構成抄襲，這說法並不為過。因為透過ChatGPT說故事，並不是你在說，而是ChatGPT透過它的機制，整合現成的文本在說。
回顧過去模式，當學生用Google找資料，必須一個一個出處自己看，然後拼湊出故事（當然，先澄清一下，這並非指所有Google來的東西都是可以信任的）。這是一個重要的邏輯思考訓練；但使用ChatGPT，這樣的邏輯訓練就少了。
教師上課方式須改變
老師們該怎麼因應這種挑戰呢？對我來說，就小組專題而言，我之後不會再要求學生交書面報告。我會要求他們先交報告的投影片給我看，我看過有個底了，再於學生課堂報告後提出問題。
過去，學生報告了20分鐘之後，會有5分鐘的問答，未來很可能需要來個20分鐘問答。前20分鐘的報告佔50%分數，後20分鐘的問答也佔50%（取代過去的書面報告）。我必須將整個過程錄音或錄影，以方便我評分問答的部份。
師生現場問答與互動很重要。在現場，他們無法依賴機器人，只能跟我硬碰硬。如此一來，學生是主動積極地利用聊天機器人，有在思考、全方位理解，還是打混摸魚，應該可以區分出來。
新科技讓人們更有效率地學習或做某些事，但也帶來新的挑戰。如果教育體制內的老師們無法跟進、應變，這種新科技帶來的壞處會非常大。
但如果有適當的方式應變，則新科技可以把大家一起磨得更犀利。深度理解與互動式教學，在AI漸漸滲入生活各個層面的年代，愈發重要。（責任編輯：王儷華）
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