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好的問題才會得到好的答案

好的問題才會得到好的答案

2024-06-26 09:44

大家可能也都有經驗,從小到大,不管是課堂上、會議上,最後的問答時間總是一片靜默。

我們過往的訓練擅長回答問題,卻很少被要求問問題,在AI世代,反而可能成為缺點……。

在「AI教父」黃仁勳席捲全台的五月底,那時我在太平洋的彼岸舊金山矽谷參訪多家科技巨頭。雖然沒有參與全台的AI熱潮,但在舊金山的所見所聞,依舊圍繞AI

 

與過去不同的是,這次參訪,看到的不是科技巨頭們展示AI,單純地秀武力。這次他們講的主要圍繞在兩個重點,負責任的AI(Responsible AI)及可解釋的AI(Explainable AI)。

 

在撇除AI可以做什麼事之外,這兩點主要討論AI倫理和價值觀,同時要求AI解釋它的行為模式,有脈絡、有路徑,不再是AI無法解釋的「黑箱決策」。提高AI的透明度與信任度,讓使用者理解並相信AI演算的結果。這兩個關鍵字,隨著AI逐漸普及化,想必未來會更常看到。

 

值得一提的是,這次在舊金山,雖然是英文交流,但也有科技公司直接找來AI直譯,不管是中翻英、英翻中,都可以靠AI即時翻譯,解決語言溝通的問題。

 

這讓我想到前Google台灣董事總經理簡立峰的演講分享了一則小故事:他看到一個怕狗的女孩,在小狗靠近時不是躲起來或尖叫,而是讓AI發出狗叫聲嚇走牠。這故事表示,對這個世代的小孩子來說,「指使AI做事情」似乎已變成他們遇到問題的直覺反應。

 

我們必然也躲不過這個浪潮,尤其跟生成式AI溝通關鍵是懂得下指令,包括「要懂得怎麼問對問題」。這次我們團隊踴躍發問,也讓參訪的政府單位及企業都留下深刻美好印象。台灣從小到大的訓練,比較偏重回答問題,過去都是老師出問題,然後學生回答案,我們很少被要求與學習必須問問題。

 

如今AI發光發熱,但AI畢竟是工具,點亮這道火炬的,還是回歸到人才本身,培育人才從學生時代做起,或許,以後學生考試不再是寫答案,而是問出更精準的問題。管理大師彼得.杜拉克曾說,「問對問題更重要。」只有問好的問題,才會得到好的答案。這句話應用在當前的AI世代,似乎更加貼切。

 

(本專欄由鄭博仁、詹益鑑、林家振、劉美玲共同主持)

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