微軟論文《生成式AI對批判性思考的影響》指出「知識工作者越信任生成式AI在使用GenAI就越不會有批判性思考。對自己專業越有信心則會進行更多批判性思考」
但這個結論有趣的是你對自己越有信心，你就越會挑AI毛病，所以你要付出的認知努力就越多。
但這項研究更有趣的是根據我過往的認知是專家因為有更深厚的經驗與知識，在處理問題的時候可以更駕輕就熟。但這個研究卻說”專家反而更努力才能跟AI協作”？
因為從新手到專家，技能將變的自動化，認知負荷會減少，讓專家可更輕鬆的處理問題。就像我們熟悉開車之後，可以邊聊天邊開車。或是我們比較資深的老師可以同時兼顧教學跟班級經營，辨識學生卡住的時機，迅速轉化教學的內容或方式。
或許真正的挑戰不僅於Domain Knowledge而是兩者不同知識間的互動，我們這輩的人在自己領域累積了足夠多的專業，但不瞭解AI的原理與限制。也有人擅長與AI協作，但卻不知道如何評估在不同領域上的表現。而最佳的組合就是領域知識+AI知識能夠得到最好的結果，卻需要最多的認知努力。
這篇研究的結論也告訴我們
#AI不會減少批判性思考而是轉移
從蒐集資訊->驗證資訊
從解決問題->有效整合AI的回應
從執行任務->管理AI的輸出
那我們該如何幫助孩子在學習領域知識的學校教育中也要學習如何與AI一起思考呢？知道什麼時候可以外包給它？什麼時候質疑它？以及什麼時候絕對不能用它？
沒有留言:
張貼留言