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哈佛大學AI應用滿街跑，台灣卻還在起點？
ChatGPT風潮愈演愈烈，教育領域的應用也難置身事外，當國內大專院校還在思索如何應對之際，美國哈佛大學從理工到非理工科系的師生，已將AI技術廣泛應用各個層面，他們如何做到？產學專家又怎麼看待台灣學術圈的AI應用？
「哈佛大學不分科系幾乎人人都在做AI，如果路上的招牌不小心掉下來，可能就會砸到一堆做AI的人。」在哈佛大學經濟學系擔任梅利莎．戴爾（Melissa Dell）教授的博士前研究員（Predocs）鄭紹鈺如此形容。
2022年底OpenAI推出ChatGPT以來，大幅改變各個領域的科技應用場景。其中，教育現場更遭受衝擊，國內除了部分學校正研究該如何禁止或妥善利用外，普遍來說，將AI融入研究領域已是各個研究領域的尖端風潮。
哈佛大學教授梅利莎．戴爾是美國經濟學界聲譽卓著的學者，曾經獲頒約翰．貝茨．克拉克獎（John Bates Clark Medal，俗稱小諾貝爾經濟學獎）。鄭紹鈺參與的研究，是協助戴爾教授研究東亞經濟奇蹟的原因。
因為東亞的歷史文件資料遠遠超越人工所能負荷的程度，所以戴爾教授2019年開始自學AI，利用深度學習技術，訓練AI有系統地將大量歷史文件，轉換成社會科學領域可以處理的資料。戴爾教授的宏願，便是希望在不久的未來，能將研究過程中的苦工部份，以開源的形式由AI來處理。
經過幾年的深度學習，如今，她已經成為哈佛校內將AI應用在研究領域的佼佼者，她所開設的碩博士班課程「如何應用AI做研究」名額才15位，卻擠入50位學生旁聽。
AI有很多種類型，鄭紹鈺解釋，他們主要的目標是將許多公司資料，處理成可研究的資料。相較於過去，必須請多位研究助理協助將紙本文章打成資料的傳統做法，現在不用了。
「我們開發很多AI工具，像是OCR光學辨識檢測，讓電腦可以讀取紙本印刷字，此外，也自己開發視覺模型，讓AI能夠讀字，準確率高達99.5%。」
非理工科系也可應用AI
回顧以往在台灣學術界的經驗，鄭紹鈺表示，其實AI相關討論一直都比較少，不論是生醫、歷史或文學，「在哈佛他們每天都在討論AI怎麼應用，但台灣學界就相對少看到。」
與其擔心、禁止，不如學習。為什麼？因為AI並沒有想像中那麼困難。
鄭紹鈺坦承，她本來是AI門外漢，但去年6月開始閱讀AI領域最新的研究論文，迄今已可熟稔應用AI在研究之中。
相較於哈佛大學熱衷AI應用研究的現況，鄭紹鈺不免擔憂台灣學術環境的發展，「哈佛的人不一定比台灣的理工人才優秀，但我們該想想怎麼鼓勵非理工科的人來應用AI？哈佛人文領域的AI應用就很強。」
搶搭AI潮，先想好要解決的問題
目前AI在不同領域的變化都非常快速，台灣微軟技術長花凱龍建議，大家應該要建立對事物的好奇心，並且培養快速掌握新知的能力。
相較於傳統的教育方式：等待老師上課、被動學習，花凱龍認為主動學習時代已經來臨。而對於學生的論述能力，ChatGPT可以大幅提升學生的能力，將想法加入其中，就可以生成一個更好的版本。
但是，所有學生都需要修AI相關課程嗎？政大學務長蔡炎龍教授，同時也是台灣人工智慧學校講師就認為，AI的技術本身並不困難，然而學生倘若沒有問題意識，單純學了技術未必有幫助。因為很多實務上的問題，未必運用AI模型就能輕鬆解決，最終還是需要學生進一步發想、延伸，並且找到能切實解決的問題。
蔡炎龍以實務上的AI應用為例，例如，設定AI協助判定信用卡是否遭到盜刷，就需要人去設定偵測的比例跟標準；如果過濾條件嚴格一點，可能一般人正常交易就被擋刷，但若過濾條件太寬鬆，是否又會漏掉真的遭到盜刷的可能性？
在AI如此火紅的年代，蔡炎龍說，以前認為一個很優秀的人才，是他很會解決問題，但如今AI出現了，大部分時候AI比我們還會解決問題，那人類到底要做什麼呢？
「以現階段來說，人類最重要的事情就是要很會問問題。知道要解決什麼問題、要獲得什麼樣的答案，拿到答案後，可以解決哪些方面的問題。」
畢竟，AI的技能並不困難，一旦有心，台灣學界也可以快速跟上。
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