哈佛前校長Bok有一句名言常被學校用來說服學生繳納學費：「如果你覺得教育昂貴，那就試試無知吧（If you think education is expensive, try ignorance）。」這樣的說法真能反映現實嗎？這是個值得深入探討的問題。美國國會圖書館前館長布爾斯汀（Daniel J. Boorstin）則認為，「無知」並非進步的最大阻礙，「知識的幻覺」才是人類探索和創新活動的主要障礙。他說：「過去一些偉大的發現者都與現有已知的事實和學過的知識作鬥爭。要突破這種知識的幻覺，不僅需要深厚的學識，更需要極大的想像力來超越現有框架。」

隨著ＡＩ技術在各行各業中的廣泛應用，最令人擔憂的是陷入「ＡＩ知識幻覺」的陷阱。今日我們常用的ＡＩ技術，不論是分析型（Analytic）ＡＩ或生成式（Generative）ＡＩ，都依賴正確標註的數據進行訓練。然而，許多學校在教授ＡＩ時往往忽略了數據本身的重要性。結果，學生們常常不清楚輸入數據的特性，甚至標註錯誤，未經驗證就急於將數據投入ＡＩ模型，導致「垃圾進，垃圾出」（Garbage in, Garbage out）的現象。這種不適當的ＡＩ發展不僅浪費了大量的算力和電力，還助長了「ＡＩ知識幻覺」。結果是，教育成本隨之增加。因此，學生學習如何理解和使用正確的數據（包括質與量）才是台灣是否能ＡＩ大躍進的關鍵。

摘自【民國113年12月17日聯合報】

圖/網路

作者林一平

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