OpenAI 讓 17 歲少年實習、寫期刊論文,在台灣可能嗎:學習「如何學習」成永遠課題

【我們為什麼挑選這篇文章】

台灣的教育體制跟不上時代的快速變動。不論是 AI 時代,或者是我們見不到的接下來好幾個世代,單一的學習目標和方法早就不適合所有人了,如何引導學習、知道如何利用學習資源,才是我們永遠的課題。

(責任編輯:謝秉芸)

作者:LIVEhouse.in 共同創辦人程世嘉

美國 Wired 雜誌剛剛發表一篇文章讓我看了很有感,內容是一個 17 歲、沒有大學以上文憑的高中少年 Kevin Frans,在鋼鐵人 Elon Musk 創立的 AI 實驗室 OpenAI 實習,Kevin 將在人工智慧的頂尖期刊發表第一作者的論文。

對於人才稀缺的 AI 領域來說,這是相當不尋常的事情,AI 研究者普遍都是好學校高學歷,從來沒有高中生在頂尖期刊當第一作者這種事。

Kevin Frans 天生聰穎嗎?文中幾乎沒有探討這件事情,因為這並不重要,整篇文章的重點是他自己探索踏入 AI 的過程:

2015 年時 Google 發表了玩遊戲的 AI,可以像專家一樣玩所有 Atari 的經典遊戲,而且玩得比人類還好,那時就引起 Kevin 對於 AI 的興趣。當然,後來還有 AlphaGo 問世,讓他一頭栽入 AI 研究的領域,開始閱讀論文,自己開始做一些小專案,後來與 OpenAI 的研究員搭上線、用 email 通訊討論難題,該公司的研究人員最後很驚訝地發現對方只是一個高中生。

Kevin 於是進入 OpenAI 實習,但在這之前,其實他也曾經缺乏繼續探索的資源,先不用說現今全世界的教育系統不會讓高中生有機會接觸到 AI 教育資源,另一方面 AI 的專案普遍來說非常耗費電腦運算資源,當 Kevin 發現桌機已經跑不動時,他拿了現金卡去 Google Cloud Platform 刷,把程式放上去,才讓他的專案持續下去。

看了他的故事,我不禁思索:哪些事情變了?又有哪些事情沒變?答案其實很簡單。

變的是孩子使用的工具,變的是孩子選擇的課題。

不變的是孩子們的探索其實需要的永遠是一個普惠(inclusive)的支持系統,而不是任何人用「孩子需要學什麼」這種方針來決定教育內容的方向,在資訊部落化和教育破碎化的時代,這一點更是重要,已經沒有一個單一的教育方向適合所有人,我們得把自己拉高一層來想事情。

Kevin 家住矽谷天龍區 Palo Alto,是我母校 Stanford 的所在地,想必家境至少可以負擔得起他去進行門檻較高的 AI 專案,但別說矽谷天龍區了,矽谷以外的地方和國家有沒有這樣的支持系統能夠去支撐這樣的探索?

這是 AI 時代到來一個不變的重要議題,當教育無法普惠,隨之而來的就是知識落差與更大的貧富差距,Kevin 的故事會在台灣發生嗎?我覺得難度很高,因為支持系統不足,不過雖然我們沒有 OpenAI 這種頂尖的 AI 實驗室,若是我們把視角拉到全球化, 像 Google Cloud 這種以普惠 AI 為使命的雲平台,或許可以視為各地支持系統的一部分,重點是在於我們引導孩子們懂得去取得這些資源。

人類窮盡腦力發展科技至今,累積出龐大、沒有任何一個人能夠全部吸收的共享知識庫, 但 AI 時代的到來卻反而提醒我們,現在不用傷腦筋要教小孩子什麼課程內容了,我們要重新專注在發展人類與生俱來的特質:好奇、熱情、自由探索、自我覺察、勇氣。

學習如何學習,無論身處何種時代,這都是不變的學習法則,不只孩子,我們每個人都一樣。

 

(本文經作者程世嘉授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈AI 時代,教育的變與不變〉,首圖來源:Wikipedia。)

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