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📻國立教育廣播電臺【新聞真假掰】給爸媽的ChatGPT教育指南：ChatGPT能用英文寫數學詩？（逐字稿大公開）
📻國立教育廣播電臺【新聞真假掰】節目資訊
播出時間：每周日 17:05-18:00
收聽方式：國立教育廣播電臺 官網 60 天隨選收聽
📌邀訪來賓
賴以威 數感實驗室創辦人
📌完整訪談內容Podcast
📌節目介紹
數感實驗室致力推廣數學教育，讓台灣人不再害怕數學，跳脫填鴨式教育的惡夢。而AI時代的全面到來，也對數學教育產生巨大衝擊。數感實驗室創辦人賴以威長年推廣AI，在ChatGPT問世後，更積極向家長、老師介紹「如何用AI來幫助教育」。
早期的AI只能計算答對率極高的「易」級題目，如今已經能計算複雜的數學問題，甚至能結合文學與數學，創作出具數學概念的詩句，使人驚艷。
賴以威提醒，面對不同年齡，AI教育都很重要。國高中年紀的學生能吸收更多專業知識，而中低年齡層的孩童，則是要讓他們發揮無限的想像力，透過火柴盒、彈珠等日常道具，從生活中學AI。
本集節目邀請數感實驗室創辦人賴以威，從AI與數學的關係，談AI時代師長的教育重點。請收聽「新聞真假掰 」，假訊息Bye Bye。
賴以威（數感實驗室創辦人，以下簡稱「賴」）
黃兆徽（台灣事實查核教育基金會董事／台大新聞所兼任助理教授，以下簡稱「黃」）
📅節目預告
2023/09/10 周日 17:05-18:00 全台皆可收聽（查閱各地收聽頻率）
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給爸媽的ChatGPT教育指南：ChatGPT能用英文寫數學詩？專訪賴以威（數感實驗室創辦人）
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黃：哈囉大家好！我是兆徽，歡迎來到新聞真假掰，今天來到現場要陪伴我們一起提升科技資訊與媒體素養的好朋友是臺師大電機系的副教授，同時也是數感實驗室的創辦人賴以威，以威好！
賴：兆徽好，大家好！我是以威。
黃：以威其實我們很久以前在公共電視青春發言人這個青少年新聞節目裡面就合作過。
黃：當時就是邀請以威來就新聞事件，然後用數學的觀點來跟聽眾，當時的觀眾們做很多的分析，讓數學變得很有趣。
黃：那以威這幾年做數感實驗室，這是一個臺師大的新創企業，也一直在推動怎麼樣讓數學更有趣，很多臺灣人會怕數學，那是小時候是被填鴨式長大。
賴：我都覺得說很多人可能討厭數學，但其實討厭的可能是以前上數學課的經驗。
黃：嗯，要背公式。
賴：對對對，就是因為背公式啊、解題目啊這樣子，所以我覺得數學課相對的無聊，但我們其實自己看了很多啦。
賴：我們覺得數學其實是非常有趣的知識，也非常好玩，而且跟很多各行各業的專業都有關係。
賴：比方我們講科技，科技後面就很多數學，所以我們數感實驗室就一直努力想讓大家覺得說，數學其實是個很有趣，而且每個人都可以學會，這是每個人都可以學得會的知識。
黃：是，我們待會請以威舉幾個例子來跟我們分享，然後另外以威其實一直在推動這個AI的教育，尤其是您在高中端推動AI 的課程已經推動了好多年了。
賴：是，我們這個推動AI的課程其實是跟鴻海教育基金會合作，那鴻海教育基金會他們就是蠻重視這個AI教育，重視說要到高中端就開始去讓他們去認識AI，所以就跟我們一起合作。
賴：這幾年下來，其實我們在全臺各地好幾十間的高中有開設微課程、多元選修啊，然後在各個縣市去推動這樣的AI課程。
黃：是，所以其實在這波ChatGPT引發熱潮之前，以威就已經慢慢的應該說默默的在校園裡面，高中校園裡面在推動AI的人才培育的工程了，對不對？
賴：對對對。
黃：是，我們待會來聊聊說，到底你在高中怎麼教AI？那我們今天也想跟以威聊聊這個ChatGPT引發的這個熱潮，你又怎麼樣建議老師怎麼教？爸媽怎麼教？給孩子的AI教育。
賴：好，這其實是個大哉問，就是說我自己在之前在跟鴻海合作推廣課程的時候，就有大概想過說我們可能對於高中生怎麼樣教。
賴：但其實AI就是一個很大的技術，它裡面有各式各樣的應用，然後跟不同的應用結合就有不同的一些一些專業知識需要去告訴孩子，那根據孩子的不同年齡層，又會再做個分層，所以其實該怎麼教？
賴：老實說我覺得我們光是在設計給高中生的AI課程的時候，我們其實就設計了很多版本。
賴：或者說我們設計很大一個課程，然後讓各個學校的老師們可以去依據他們的需要，或者他們學校學生的特性，然後去挑選其中一個部分去做更精進的課程的使用，所以其實蠻客製化的。
賴：那如果我們今天講到說像我自己的小孩，我的小孩才5歲、4歲，那跟他們講AI，哇這是更挑戰的事情，可是我會覺得說，我們可以想像像我常常去看著我小孩，比方你可能20年後。
黃：對，他的世界就是一個AI的世界。
賴：對，我光是想2、3年後，我都覺得那個那個世界會有點難想像了，現在可能半年後都會不知道有什麼新科技會出來，那二、三十年後這個世界真的很難去想像，對可是。
黃：那這個時候要怎麼教小孩？
賴：我覺得有些有些時候大家會覺得有些有些能力，可能是不變的，某些比方說這個批判性思考，比方說這個這個探究的能力啊等等的。
賴：或者好奇心這件事情應該是普遍來說不管什麼世代都很重要的能力，這東西當然是一定要教的，那此外呢我覺得也可以讓。
賴：像如果是對高中生的話，我可能就先講說讓他們知道說，現在或大學生現在的科技已經可以做到什麼事情，一直變化很快，有些時候我們可能還不太知道說，學生到底該教什麼東西？
賴：所以像是比方說我們就會，跟他們聊說這個ChatGPT現在能做的事情，那我之前有讀那個OpenAI的報告，它裡面就有一段，我覺得那個真的是蠻驚人。
賴：就是它可以用這個英文，然後去寫一個數學詩，但那數學詩還不是一般的數學詩喔，它是要去證明一個定理，證明質數有無限多這個定理。
黃：用數學詩來證明一個數學上的定理？
賴：對，就是這個定理，光是大家說證明質數無限多個就覺得好像有點頭大了，那它可以證，證完之後當然還是用英文，所以這沒問題。
賴：可是更重要是它可以把它寫成一首詩，然後這首詩，因為我們自己團隊有在辦數學詩的寫作比賽，所以我們知道這件事情不容易，就是你要某種程度上，假設說你要有一個什麼左右腦啊，文科理科的。
黃：是，說到這個其實以為自己也是一個暢銷小說家，小說都已經改編成劇本了，對不對？
賴：對對，之前我有寫一些，就我自己的興趣，就是覺得寫小說蠻好玩的。
黃：是一個愛情故事？
賴：對，是愛情故事。
黃：是自己的愛情故事？
賴：不是自己的愛情故事，可能有一部分，我可能集結了不同的朋友的故事，然後把它變成一個，像是一種群像群像化這樣子的故事。
黃：是，所以這已經變成，已經拍了影視作品出來了？
賴：對，對，它是在HBO上映的，戒指流浪記，現在的HBO GO也可以看到。
黃：戒指流浪記，就是從以威的小說改編成劇本，然後改拍成電視。
賴：對對對對。
黃：所以您剛提到，把數學結合詩，就是科學跟人文的整合，這個ChatGPT也做得到了。
賴：對，就是這個能力是我們普遍覺得說，好像蠻不容易的，它需要文科跟理科的知識都要很具備。
賴：但是對於ChatGPT來說，它就是個資料庫，資料庫裡面有文的資料庫、有理的資料庫，然後它可以把它很巧妙地融合，然後作這樣一首詩，有興趣的人可以上網去看看。
黃：可不可以跟我們大概講解一下，這個詩到底在寫什麼？
賴：喔，好，這首詩它，它是英文詩，我自己其實不是詩的專家，所以我要講評可能有點。
黃：所以詩是有押韻的？
賴：對，它詩是押韻，然後而且你可以看到說詩裡面，它真的就是去。
黃：唸幾段。
賴：好，那它其實一開始在說，這個就下指令說你可以去寫個證明，去證明說這裡有無限多個質數，然後而且每一段都要押韻嗎？就是使用者下了這個Prompt給GPT4。
賴：好，現在GPT怎麼回答？它堅持說Yes I think I can. Though in my take a clever plan.所以這邊就有看它有押韻。
黃：嗯，有押韻。
賴：然後它就開始證明就是說Assume we have a final list of price and that not have been missed. 還是Multiply them altogether and it one just to be clever.就這邊。
黃：幫我們解釋一下。
賴：這邊它其實就講說，假設我們開始有一個有限的集合，裡面有很多很多的質數，然後所有質數都已經包含在裡面了，那現在我們再多加一的話。
賴：然後這個數字這個結果又會變成一個新的數字，它其實可以來做質數的證明。
賴：這真的是你可以用數學式子寫說什麼，一行一行那樣證下來，可是它把它寫成英文詩。
黃：押韻的詩，對，剛剛那樣唸起來這個抑揚頓挫，音節和押韻、韻腳都很棒誒。
賴：對，所以就讓人覺得說這個GPT4真的是能夠做很好的，而且事實上他們的報告有比對，就是GPT的前一代應該3.5的時候，並沒有辦法做到這麼好。
賴：可是到4的時候，這件事情就可以做得很順了，然後後來它，我們就來看這個GPT4嘛，然後我們就發現說其實之前大家覺得GPT的數學能力好像不太好，不太能夠做計算，因為它是一個接字的一個。
黃：一個文字接龍。
賴：所以如果它，它並不會瞭解到數學定理，就是它不知道說A平方加B平方等於C平方，它沒有這概念。
賴：它可能做過很多題目，所以你給它一個題目，它就喔我看過這個題目，我就幫你做出來，所以它有時候會出現一些很簡單的計算錯誤。
賴：那但是後來我們就發現說GPT4一方面它的能力已經提升了，一方面它又多了，現在可以開始我們遭受的那個外掛plug-in 。
賴：裡面就會有一些很強的數學的plug-in 所以最近就有一個叫做我Wolfram的plug-in開始開始跟它整合。
黃：對，可以做什麼？
賴：那個整合就很厲害，因為像我們之前就有讓它去，我們團隊就老師讓它去做這個國三的會考數學題。
賴：一開始我們挑那種答對率70、80%就那種很簡單的題目，它還是計算錯誤，但現在變成GPT4跟Wolfram Alpha去做結合之後，它可以去做答對率大概是40%的那種難題，然後可以答對。
黃：比如說什麼樣的題目？是個應用題嗎？它要先看得懂題目，然後再寫算式？
賴：是一個算那種，如果大家還有印象的話，回想國中會有那種一元二次方程式，就拋物線那樣子，它算拋物線的二根和二根差這種題目，這些題目已經已經沒有那麼簡單了。
黃：那怎麼給它下指令？把題目丟給它就會了？
賴：對，然後說請你，把選項丟給它，它就開始算，而且很厲害的是它算完之後，就數學沒有那種我們會覺得很聰明的解法，跟比較這個暴力法硬做這樣的作法。
賴：它剛開始從暴力反應做，然後我們就跟它說你可不可以試試看有沒有比較好一點的作法？比較比較快可以算出來，比較省去一些步驟的作法？結果它真的可以，就它可以，它說好我來試試看，然後就提出了更簡單的作法。
黃：所以它其實可以變成一個數學家教了。
賴：我們覺得是有機會，就當然學生跟它互動的時候可能還是會有一些需要注意的事情，因為它畢竟不是永遠會正確的，可是我覺得只要是能夠妥善利用的話，其實靠它去自學一些知識是非常容易的。
黃：對，因為如果有一些比較弱勢的小孩或者是偏鄉老師少的地方，它已經可以肩負起老師的這個責任、義務。
賴：對阿對阿，所以其實GPT4或者GPT整個AI這樣推出來的時候，我覺得在很多的教學現場大家都開始討論這件事情。
賴：就是當知識傳遞好像變得門檻越來越低，甚至這種客製化的知識傳遞，你問AI答這樣子的部分，都可以做愈來愈好的時候。
賴：老師該怎麼樣去在教學上做得更好？或者學生該怎麼樣去利用？好好的運用這工具，因為它畢竟。
黃：因為它就像還有你說的這個問題喔，它講了不見得是真的，對不對？
賴：對，沒錯。
黃：所以可能還是需要一個老師來確認這些事情的正確性。
賴：對。
黃：但是可能一個老師他就，以前就一個老師他可能要顧30、40個的學生可能沒辦法，對不對？
黃：那是不是有另外一種在教學現場，是老師可以先讓ChatGPT來做一些輔導，然後他在做最後的驗證這樣就好了？
賴：我覺得在這個時候其實老師跟學生都扮演很重要的的這個查核，就是要檢查這些AI生成的知識到底是不是正確的工作。
賴：因為有些時候有些學生，可能就覺得說這個GPT很好用啊，它都可以生成這個很順的文字啊，那我就直接把它拿來交報告就可以。
賴：對那其實的確阿可以生成一份報告，那個報告到底是不是正確的？我覺得都還是不能說百分之百，都可能會有問題在裡面。
賴：而且它就算它正確好了，它有沒有完全地去回答到老師想要出的這個問題？其實是不一定的。
黃：是，所以以威會怎麼建議老師在課堂上或在教學上怎麼運用ChatGPT？
賴：其實這個，這個問題我覺得在至少在大學裡面我們就已經有蠻多的討論了，因為像我記得今年大概，GPT出沒多久之後。
賴：臺大跟清大就陸續去推出他們的GPT的指引或是AI的指引，那我其實現在同時也是師大教發中心的主任。
賴：然後我們學校其實內部也很早就開始討論這件事情了，所以我們就覺得說，我們再多花時間然後多觀察一下，以及多跟各方的老師們多多瞭解，我們也在最近也提出了臺師大的這個學習指引，關於生成式AI的學習指引。
黃：大概有哪些重點？
賴：其實我覺得我們就會在很注重三個三個身份，一個是學生，學生一定會是最常使用GPT的人，那他們該怎麼樣去運用GPT幫助他們的比方說課業學習，學習一個新知識的時候可能你以前要讀非常非常多文獻，但一篇paper十幾頁就要把它讀完。
黃：然後從頭到尾。
賴：對，現在可能你可以先用GPT幫你做些summarize。
黃：對，跟它說幫我給我一個五百字的摘要。
賴：對對對，然後可能可以去問它一些問題，可能GPT不能做這件情，可是像是它的一些外掛AskYourPDF 或者Chatbot這些外掛，可以去幫助你去整理這些東西，那就可以省去。
黃：ChatGPT結合外掛之後，是不是就可以提高它的正確度？
賴：呃我覺得看外掛的特性，像如果跟Wolfram結合的話，它就可以提高它數學的正確性。
賴：那像我剛剛說AskYourPDF這種的話，可能是，原本它可能不能去讀去讀pdf內容或讀網頁內容，可是經過一些外掛之後，它就可以去讀這些東西的內容，就它的這個又多長出一隻手這種感覺。
賴：然後所以我們就會希望學生可以運用GPT做做你做summary，你原本可能要讀十篇，才能找到一篇好的，你現在可以更快速去讀個五十篇，我們當然不希望學生就是，所以我就只花半小時就做完了，還是要花一樣多的時間。
黃：但是他可以更精準的挑選他有興趣的再深讀，對不對？
賴：對對對對對，我覺得重點就是說我們並不是說有了AI 之後，我們的學習時間就要變短，就開始更多時間去做別的事情。
賴：而是說學習時間不變的情況下，我們應該是可以做更多的事情，你原本只能讀十篇，然後挑出一篇覺得不錯。
賴：現在你可能可以用GPT很快掃出掃個五十篇，五十篇裡面你可能就挑出3、4篇你覺得很棒，那這一來你其實就更能夠獲得你要的那個資訊。
黃：是不是可以跟我們聽眾朋友分享一下，我們怎麼樣讓ChatGPT很快地幫我們掃描這些論文？用什麼方式？
賴：其實就是像我剛剛說，你可能可以用一些像Chatbot或是AskYourPDF 這些跟GPT，有些是外掛，有些是另外一個軟體，它就可以去幫你去上傳你的pdf，然後它就可以幫你去做很快的summary。
賴：summary之後你還可以再去跟它互動，問它說那我們老師或我們這門課是講跟某個數學知識相關的，這篇論文裡面有沒有提到這個東西呢？
賴：它可能就告訴你，然後你就跟它一問一答，就彷彿那個作者本人，但可能沒有那麼厲害，可是就是有一個人很懂這篇paper，它可以跟你一對一的去討論這件事情，那你就可以比較去省時間去讀這些論文。
黃：可以更精準知道你要的東西在這篇論文裡面有沒有，然後是什麼樣的觀點跟發現。
賴：對，而且我覺得這有一個很棒的點就是說，以前我們在教學生讀論文的時候，我們常常會跟學生說你要批判性的閱讀。
賴：你在讀的時候你不是它講每一行你都吸收進去，你可能要去思考一些問題，思考說我想要這篇論文它想要表達什麼呢？作者想要問什麼問題呢？
黃：它的研究方法有沒有什麼問題？
賴：對對對，你要先擺這些問題，然後去一邊看這邊論文，一邊去自己問自己。
賴：對那其實這些事情以前學生可能真的不見得會那麼快那麼經手這個道理，或他覺得這個抽象不好做，但如果今天再用一個AI互動的時候，你其實就一定得做這件事情。
賴：你不能說幫我摘要summary然後就給你五百字就結束了，你一定會好奇說那到底怎麼做的？它的方法是什麼？合理嗎？
賴：你就會忍不住去問這些問題，那我覺得某種程度上就會讓學生的這種批判性的閱讀這件事情能夠更具體化，因為他真的要去這樣做才能夠讓那個AI去吐出他想要的資訊。
黃：是，還有呢？就是在臺師大的這個指引裡面跟ChatGPT運用還需要注意哪些？
賴：還有可能像是在做作業報告的時候，我們知道說其實現在就是剛剛提到，GPT它能夠生成文字，那這個過去會被認為是人類的一個獨有的特權，我們能夠產生文字。
賴：但現在變成機器也是能生成文字的時候，大家可能就會第一個想法就說，那我那個什麼報告就趕快把它生成二千字就結束了。
賴：可是就像我們前面說，其實一來那個報告的正確，可能不一定是對的，二來那個報告的組織架構，那個報告是不是有充分表達你作為一個，因為你還是要sign嘛才是你的報告，有沒有表達你的想法？
賴：這其實都是無法靠單次的生成去做決定的，因為像我手上這個OpenAI 他們自己開的一個線上課，然後告訴大家說要怎麼樣去使用ChatGPT，裡面就有個很重要觀念，我覺得很棒。
賴：它就說你必須要去iterate地去使用它iterative地去使用它，就是中文就迭代，就是要不斷地反覆去修正這些事情。
黃：迭代的使用它是一個什麼樣的概念？
賴：它就好像說你跟它討論件事情，然後它就告訴你那個答案，然後答案你覺得這個答案可能不夠，不是我想要的。
黃：就要再不斷地追問。
賴：不斷地追問它，然後它就再給你一個結果，然後你可能說那我修正一下我的問法，我可能不是這個意思。
賴：或者我可能不是想請你做這個方向的，其實想做另外一個方向的，就它會一個，它會是個蠻需要不斷地去反覆反覆反覆，就是在我覺得印象很深刻。
黃：幫助你思考的過程，然後更瞭解一個問題。
賴：對對對對，所以在這情況下我們就會去擬定說，我們會鼓勵同學，如果他使用GPT去幫助你去完成一份作業的話。
賴：那你應該要做的事情是可能第一步你要先有個初步的想法，然後你可能去跟GPT協作，看能不能把大綱給擬定出來。
賴：就是擬定內容之後，你可能就要去想說開始寫，因為原本它把一個三千字拆成可能七段，那就每段每段去寫。
賴：寫完之後呢其實有寫作經驗大家知道說，我們可能第一次寫稿子一定就是比較粗糙的、語句不通順啊。
賴：但你可能像以前我自己習慣就是，寫了之後放1天然後再看，再改一次，然後再放3天，再看再改一次，就要這樣放好幾天去沉澱然後切換角度再去重新改寫。
賴：可是現在你可能可以一次就請GPT幫你去做改寫，然後改寫完你就看說這個東西，這個想法是不是我想要的？不是，然後我再請它去，可能是你修或可能GPT修。
賴：但總之就是這樣子去人機一起去改寫這個文章，那文章的品質就可以很快地成長到一個不錯的階段，然後最後就會去做些proofread的部分。
賴：所以我們就會希望，我們就在這個指引裡面就很清楚告訴大家說，你可能可以分成這幾個階段去跟GPT協作，但重點是一定要協作，然後一定要是iteratively迭代方法去把這個任務給完成，而不是直接就幫我生成二千字就這樣結束。
黃：對，所以ChatGPT並不是說你就你就可以不用讀書了。
賴：對對對我覺得對。
黃：然後不用思考，通通都交給AI，可是它其實它其實是在幫助你思考的過程，對不對？
賴：對對，我覺得這很有趣，就像說我們在看比方說工業革命的時候，我們就發現說工業革命，我們有很多原本是勞力的工作可以被機器給取代。
賴：但人類不會沒事啊，我們去做更高更無法被機器取代的事情，那其實這次AI的或以GPT來說，它的出現它依然是去取代部分的工作。
賴：只是那些工作不像以前是勞力跟用腦，好像它比較分得很明確看得出來一樣，它現在其實都是都是某種程度上都是用腦的工作。
賴：可是你還是會感受到就是，有些時候你用腦你並不是那麼那麼需要激發創意的，你可能只是說我現在要完成一份文件啊，我要去做某些某些撰寫某些內容的時候，這個東西它其實算是用腦裡面的勞力活嘛，所以這部分我覺得是。
黃：就是一些比較重複瑣碎的事情就由AI ChatGPT來代勞。
賴：對，它是可以代勞，然後我們就更專注在去檢核說，這件事情是真的正確嗎？有沒有照我的想法去想呢？那我既然不用去做這個重複的工作，我可以去看那麼別的創意是我可以去思考的部分。
黃：是，所以在以威現在擔任臺師大教學發展中心主任，研擬的這套這個ChatGPT的使用的這個叫準則嗎？
賴：我們叫指引。
黃：指引裡面教學生說可以這樣做，還有哪些？
賴：剛剛講的是學生的部分，那其實我們也有給老師一些參考，就其實我們這個指引它就是很希望說能夠鼓勵老師跟學生都慢慢地在課堂上面去導入這樣子的。
賴：或者在教學上面去導入這樣的技術，因為我們覺得在未來的時代，這個科技顯然是不太可逆的一件事情，那既然不可逆我們就應該去擁抱它。
賴：因為現在其實我還記得說以前有一個一個計算機剛發明的時候，那時候其實會有些人覺得說我要抗議，我不能夠用計算機，用計算機的話我的小孩就不會做這個紙筆計算，計算能力會大幅退化什麼什麼，所以不能用計算機。
賴：但現在我們發現其實沒有，我們用計算機，但我們數學還是很好，所以我覺得說只要是妥善地使用工具，它都可以幫助我們變得更好。
黃：是。
賴：那這是我們去做這個指引的目的，所以在教師的部分，我們可能就會做到說像是課前準備，我們就可以跟老師說老師你的課前準備。
賴：其實GPT如果把它想像成另外一種形式的搜尋，但它跟大家用過的搜尋很不一樣，但它依然可以提供你一些資訊，那這個部分就可以幫助你更有效率地去準備你的教學內容。
賴：然後教學現場的時候，你可能可以把它想成是個它是很不錯的TA，甚至是一個列席的然後你不用付它講師費，它就是有問必答的一個專家。
賴：當然有時候可能會講錯，所以你就要你可以跟
它去，有這個專家在現場的話，你可以怎麼樣去跟它還有學生，三方一起去互動？
賴：那甚至在評量的時候，因為我剛剛講，如果你還是傳統的報告式的評量的話，縱然我們會希望學生就是不要直接輸出，萬一真的有學生輸出了那還是個很討厭的事情。
黃：萬一學生就是作業就直接下一個指令，然後就用AI寫成就交了。
賴：對，那就很很不理想，所以我們會覺得說，既然現在生成文字，生成二千字、三千字的文字好像已經不像以前是個。
賴：我看到你有文字我就某種程度上確保你有花時間去做這件事情，那我們可能要去思考說我們的評量，我們的作業是不是要改成另外一些形式？
賴；有沒有形式是可以讓它說，我還是可以使用工具，可是我的工具不會讓我就是一步把它東西做完？
黃：可不可以舉個例子？
賴：這個老實說真的比較困難。
黃：比如說你怎麼你在教學現場你怎麼運用ChatGPT？
賴：以我自己的狀況來說，我們狀況是比較單純一點，因為我們就是電機系，所以我們比較不會有這種你需要交二千字的這個讀書報告啊之類的部分。
黃：聽以威這樣講，我就很好奇你自己在教學現場是怎麼使用ChatGPT？不過在聽你分享之前，我們先讓聽眾朋友休息一下，幫我們點首歌？
賴：我想點的是威靈頓的勝利。
黃：這首歌是這是一個曲子吧？
賴：這是貝多芬的一首曲子，那它其實跟我接下來想要講的，跟孩子聊AI 的故事裡面是很有關聯的。
黃：那我們先來聽聽這首貝多芬的威靈頓的勝利。
黃：以威剛剛有跟我們分享了一些ChatGPT的使用的指引，但是我們想要先來聊聊您剛剛點播的這首貝多芬威靈頓的勝利，為什麼點這首歌？
賴：這首歌其實它，它間接的間接的跟一個很有趣的人工智慧歷史故事有連結，那因為我自己本人就是。
賴：雖然我是科技人我可能跟大家講說我很喜歡數學，我很推崇數學的價值，但我同時也覺得說知識它不是就是真的就是文科、理科這樣分。
賴：它其實是個更整體的，所以像我們在做AI推廣啊或者跟小孩了故事的時候，我就會喜歡多講一點這種比較故事的部分。
黃：大家都喜歡聽故事。
賴：對對對，然後我自己會覺得查資料的時候覺得很好玩，所以像剛剛那個那首，那個歌它其實是貝多芬的一個曲子。
賴：貝多芬作這個曲子是因為一位這個發明家梅澤爾邀請他去做的，因為梅澤爾當初發明了一個一個自動演奏的機器，然後覺得說這個演奏機器很棒啊，那如果能夠有貝多芬的曲子幫我去Demo 這個機器很厲害，那不是更好？
賴：所以他就邀請貝多芬作這個創作，那梅澤爾他這個人呢，他跟他有關的AI故事是他其實在的生涯期間，他買了一座叫做土耳其機器人的另外一個機器。
賴：那剛剛我們說他發明了一個自動演奏的機器，那土耳其機器人什麼東西呢？他是個可以自動下西洋棋的一個機器人。
黃：在貝多芬的年代就已經有可以自動下西洋棋，可以跟人對弈的機器人？
賴：對對對，就好像是AlphaGo那種感覺，但是它是一個那個時代沒有電腦嘛。
賴：所以它就做了一個土耳其的人偶，一個巨大人偶真人大小，前面有個桌子，然後它就真的可以是，跟眼前方的人類去做下西洋棋。
黃：對，那時候還沒有電腦怎麼做得到這樣？
賴：對阿，超厲害的，然後它跟它下棋的人有誰呢？像是有拿破崙，它有跟拿破崙下過棋，有跟富蘭克林下過棋，也有跟那個英國的科學家巴貝奇下過棋，就梅澤爾買了它之後還從歐洲把它一路帶到了美國，在美國巡迴。
黃：它剛剛下過棋，但它下棋的勝負如何？
賴：會贏，它還蠻厲害的。
黃：喔！它敢贏拿破崙？真人不敢贏的它都敢贏。
賴：對，聽說那時候拿破崙還故意為，就是下錯，然後那個機器人還幫他把那個子移回來說你這個下錯了，要這樣才是對的。
賴：所以它其實棋力蠻高的，然後就巡迴到歐洲啊、美國啊，那一直到這邊我覺得超有趣的，它一直到被一個人看到這個機器，然後覺得太怪了吧。
賴：怎麼這個機器怎麼這麼厲害能夠下得贏人類的機器到誰發明的？他去調查，那個調查的人是誰呢？是愛倫坡，就是大家知道推理小說大師愛倫坡。
黃：他就把它寫成一本小說了嗎？
賴：他其實有他有寫一篇散文叫作梅澤爾的棋士，在臺灣的某些愛倫坡小說集裡面有這篇，所以大家可以找來看。
賴：那這裡面就講說愛倫坡怎麼樣去一路去推敲說，不可能啊這個太厲害啦，現在技術做不到啊。
賴：然後他去看那個梅澤爾沒發現說你好像身邊都跟著一個人啊，那個人到底是誰啊？然後之前那個人好像生病了，你的西洋棋就不能出來了，就取消公演了。
黃：所以他懷疑是旁邊這個人用什麼方式在操控這台機器？
賴：對對對，然後他就去觀察，後來就發現說，他就覺得說可能是那個人才是真正會下棋的人，躲在那個土耳其機器人的機器裡面，所以它其實不是人工智慧。
黃：滿合理的。
賴：它是工人智慧，是個棋士躲在裡面，只是那個棋，因為每次大家下棋的時候他都會先打開那個那個機器人讓大家檢查，然後裡面都沒有人。
賴：可是愛倫坡就很厲害，他就發現說你應該是，你開這邊的時候那個人躲到另外一邊去，你開這邊躲到那邊去。
黃：有點魔術手法。
賴：對對對對對，所以最後這個故事就是在被愛倫坡的這個故事揭露，他刊在一個報紙上面，然後大家慢慢開始去懷疑啊，然後梅澤爾就只好把他的棋士再帶去美國去別的地方巡迴。
賴：所以我覺得這就是個還蠻有趣的故事，就是你看裡面它跟人工智慧有關，因為那個時候人們對於
賴：它是工人智慧，是個棋士躲在裡面，只是那個棋，因為每次大家下棋的時候他都會先打開那個那個機器人讓大家檢查，然後裡面都沒有人。
賴：可是愛倫坡就很厲害，他就發現說你應該是，你開這邊的時候那個人躲到另外一邊去，你開這邊躲到那邊去。
黃：有點魔術手法。
賴：對對對對對，所以最後這個故事就是在被愛倫坡的這個故事揭露，他刊在一個報紙上面，然後大家慢慢開始去懷疑啊，然後梅澤爾就只好把他的棋士再帶去美國去別的地方巡迴。
賴：所以我覺得這就是個還蠻有趣的故事，就是你看裡面它跟人工智慧有關，因為那個時候人們對於機器會下棋這件事情感覺很著迷，很厲害。
黃：對，很驚訝，而且當時沒有電腦到底它怎麼運算的？
賴：對，然後就開始就覺得很厲害這樣子，然後這個裡面的故事裡面又牽扯到拿破崙啊，富蘭克林啊，然後連愛倫坡登場，貝多芬也是間接登場。
賴：你就覺得好像這些人都是怎麼會就串在一起，很好玩的感覺。
黃：是是，對，所以現在有研究嗎？他們當時怎麼能夠做到一個這麼厲害的下棋的機器人？
賴：他們就發現真的是躲起來。
黃：喔真的是躲起來？
賴：就那個棋士真的是躲起來，就從頭到尾它就是個魔術，他就是一個一個棋力很高的人。
黃：躲在機器裡面。
賴：身子不高，所以可以躲在機器裡面，然後每次操縱那個機器去下棋。
黃：哇所以愛倫坡這個科幻偵探小說家，他真的挖掘到真相。
賴：真的真的，不愧是偵探小說家愛倫坡他發現的。
黃：哇好有趣的故事，好，所以剛剛點播的這首威靈頓的勝利，就是這是跟這個機器人的關係是？
賴：關係就是這首這個曲子是梅澤爾他去邀請貝多芬寫的，那梅澤爾就帶著這個機器人去巡迴的人。
黃：是，那我們剛從這個威靈頓的勝利裡面看我們能不能聽得出來這中間的這個眉角在哪裡，好，我們回來談談。
賴：當時的這個貝多芬年代的是假AI啦，它其實是工人智慧的這個魔術偽裝成人工智慧，但是現在這個人工智慧的突破這個爆發，這個是以威這幾年在高中端教AI就有預期到的嗎？
賴：其實沒有，因為我我老實說，我自己的我是電機系，但我的研究領域比較偏無線通訊，還有些教育科技相關。
賴：所以人工智慧這個比較正向說，可能因為我在電機系，所以我去讀這些資訊的話也比較能夠快理解，但我畢竟不是作這個研究領域的人。
賴：所以我就是理解之後然後可能因為我們做滿多教育相關的，所以我們可以把轉譯成高中生或者甚至是國中、國小，因為像我們數感實驗室接下來也會做很多在國小端的AI 推廣。
黃：是。
賴：那我們就比較知道怎麼做這推廣，那可是做的時候畢竟我不是這個領域，所以我不太也不太能夠預期說哇真的就是這樣子，忽然就今年上半年就這麼大的一個變化。
黃：所以你在高中現在教AI會不會課程就想要來選修的人就爆滿這樣？
賴：這是個好問題，因為我覺得我們開始的時候應該課已經選完了。
黃：所以就沒有感受到這個熱潮。
賴：對對對，但可能下學期就差很多。
黃：對，因為以前大家對AI能幹嘛其實滿沒辦法想像的。
賴：大家以前會覺得說AI好像是個未來的趨勢，可是會覺得好像還有點遠。
黃：跟我的生活距離太遙遠了。
賴：然後會覺得這個門檻好像有點高，但GPT或Midjourney。
黃：會覺得是一個很高深的學問，但現在這個AI透過ChatGPT、Midjourney這種生成式工具已經在每個人的生活裡了，尤其是學生其實都用得很頻繁。
賴：對對，就現在他們，我們這次現在課程有開始做一些調整，就是去引入這樣子的一個最新型的A I 的工具，因為它真的就是很親民。
黃：很容易使用。
賴：對對對，以前你可能跟大家說你要裝什麼Python然後你要幹嘛幹嘛啦，你要做影像辨識啊，這都是高中生是可以做的，而且可以做得不錯，可是就會有一點門檻需要跨過，但現在就是零距離。
黃：對，它現在可以靠這個ChatGPT幫他完成很多事情。
賴：對對對。
黃：是，所以我們先回來再談這個，您在臺師大幫忙研擬出來的這一個ChatGPT生成式AI的使用的指引。
黃：我們剛剛談到說這個指引可以針對學生的學習跟針對教師的教學的一些行政流程上，都可以告訴大家可以怎麼做。
黃：那剛剛談到學生學習的部分包括在課業的學習跟作報告上ChatGPT都很好用，我們再幫大家整理一下，就是在學生學習的時候，課業學習的時候有哪些好用的方式？
賴：好，我們這邊就是盡我們所能地去哪裡，當然也諮詢了很多校內的專家學者，整理出來說可能有四個方向是我們覺得學生可以參考的。
賴：第一個就是文章的重點整理，然後就是完善的知識體系，還有提高學習成效，這我覺得還蠻重要，就是科技的進步或一個新科技的出現，其實常常就是為了提高效率這件事情。
黃：是。
賴：然後最後是提供多元觀點，因為GPT是個很大的一個資料庫，然後它又是一個比較，比較接字的過程，所以你有時候會出現一些我沒有預期到，但好像也是蠻合理的一些方向。
黃：是，所以學生學習的時候，文章重點整理剛剛以威講過了嘛，所以我們甚至可以讓它去讀一整篇論文。
黃：然後告訴我說請給我二百字的重點摘要，它可以做得很好，完善知識體系是什麼意思呢？就你說的一步一步追問得過程？
賴：對對，我覺得它包括二個部分，就是廣度跟深度，他其實這四點並不是完全獨立的，他其實是蠻有關聯的。
賴：像是完善知識體系就會講到說，其實因為你可以用文章做整理，那你可能就可以更快地去讀更多的文章，你的廣度就會夠。
賴：那如果你善於去追問的話，你可能就可以追得更深，你可能這個相當於是你真的花時間去讀一篇論文這樣的結果，就可能反覆讀好幾遍才得到一個結果，都可以在GPT的協作下更容易去把它完成。
黃：所以也包括學習提高學習成效也是透過這樣的過程，然後ChatGPT可以提供你更多多元的觀點。
賴：沒錯。
黃：是，那在寫，學生在寫作業的時候，ChatGPT的指引又是什麼？
賴：是，在寫作的時候我們就會很希望學生不是一個，就是我剛剛一直再勸導說這樣做沒有什麼意思，就是說你不要一次讓它生成二百字、二千字，然後交報告。
賴：你應該是要跟它去協作，去迭代的把這份報告一起完成，可能是你出一個一個大概想法，然後由GPT幫你做第一步文章架構的擬定，那擬定之後你要再去做。
黃：比如說可以怎麼用？實際上。
賴：呃比如說我可能說我想要寫一個關於工程數學的在電機領域的應用，這是我想要做的主題，那我可能會有個大概方向。
賴：比如說覺得電路裡面的應用會蠻不錯的，那電路裡面的應用可能跟ABC這三件事有點關係，我大概想想之後，那你可以根據這個我想要做的題材，那我大概認為這三個方向的關係，可以幫我完成一個大概的綱要是什麼樣子。
賴：那學生可能就它可能生成一個不錯的架構，那甚至你可以跟它說請幫我生成五個架構，然後我來做一些排列組合，或者是重新把它整合起來。
黃：是。
賴：那有架構之後，我們還是蠻鼓勵學生可以自己去寫，因為有些時候這我覺得有二部分。
賴：一個是說你自己寫比較能夠清楚知道你的想法，然後另外就是有些時候，你在寫的過程，你會寫寫突然說我想講某件事情，我覺得某件事情還蠻值得提的。
黃：其實寫文章也是幫助我們釐清我們的思考。
賴：對對對對對對對，所以我們會建議說學生你當然要善用科技，可是有些時候你自己寫還是自己寫的好處。
黃：是。
賴：所以你寫完之後，再來可能就會是請GPT幫你把它改寫，寫得更好更有品質。
賴：你可能很快地講了一些句子，然後那句子有些不通順啊、贅字啊，然後重複的語義，不斷地表達這樣子，那GPT可以幫你把它整個潤飾的。
黃：改寫得更順暢，而且它還很好用的是抓錯字，對不對？一些英文文法的錯誤。
賴：對，這都可以做得滿不錯的。
黃：這個也是列在你們的學習指引裡面？
賴：我覺得這可能是最後一個部分，就在文章校對的部分，我們希望說它可能可以幫助你去，就像剛剛講的一些文法啊、錯字啊，或者是把一些細節再做得更好，最後的proofread這部分，人當然要做一次，GPT也可以幫你再做一次。
黃：對，就是在作業交出去之前，請ChatGPT幫我看看有沒有錯字？有沒有文法錯誤？有沒有哪裡不通順的？根據我的文章來改寫來潤稿，等於自己就有一個貼身的編輯在你旁邊。
賴：對對對真的。
黃：是，那這是針對學生的部分嘛，那教師的教學上，剛剛以威有跟我們分享，不管是在課前的準備、教學現場的導入或在學習評量上。
黃：其實ChatGPT都可以幫助老師做很多事情，像是課前準備，我們其實包括這個課程綱要的設計，還有這個教材的準備，都可以請ChatGPT代勞，課程綱要的設計可以怎麼運用ChatGPT？
賴：課程綱要的設計我們會想像就是說，可能我自己，可能我自己工程數學，我以前規劃好說我十六週要上這些內容。
賴：那我可能就會就說可是我還有哪些內容我覺得也還不錯的，過去一直沒有辦法好好的把它融入進去。
賴：那可能我就把這些東西都告訴GPT，讓它說你試試看如果把這些加進去的話，我這樣的課綱會排什麼樣子？它可能就排排看。
黃：那它排出來課綱會是循序漸進的嗎？
賴：你可能要跟它溝通，你可能要說我希望能夠按照數學知識難易度去做這樣的排列。
黃：所以它懂得什麼叫難易度？
賴：它懂得難易度，可是它排出來不一定是真的按照由淺到深，這個就有些，或是它可能，數學可能會好一點點，因為它結構性比較明顯一點點。
賴：但是，這就是我覺得用GPT很重要的部分，人還是要去做最後把關那個動作，因為GPT它不管怎樣都會幫忙做，它一定會給你一個東西。
黃：對，但那個東西不見得是正確的，或者是最好的，比如說它給的課綱我們可能再去微調順序啦、內容。
賴：或者它給了我說，我可能在這一週內要講這些事情，我就說我覺得講不完，這可能太久了，因為畢竟我們還是真正有上課經驗的人，所以我們會知道說這個課綱可能太多了。
賴：但我覺得GPT好處就是它可以提供一個不一樣的思路，不一樣的想法，因為我覺得像我們如果一門課上很久之後，你其實就會還蠻固定就是我就是應該這樣上。
賴：那但是如果它來給你一個喔原來可以把這二個擺在一起，原來這個你不想要教喔，你會有些想法，它不一定會對，但它會觸發你一些想法。
黃：是，所以是個很好的軍師。
賴：對對對對。
黃：是，所以那另外在教材準備那當然就是可以靠它，你可以問它一些事情，它幫你蒐集資料這樣子，那教學現場呢可以怎麼用？
賴：教學現場的話，我們第一個想到就是說，比方説你可以把它視為是一個。
黃：你自己怎麼用？
賴：我自己怎麼用，我自己在我們這一學期還沒開始使用，我們這學期還沒開始使用GPT。
賴：因為這學期，因為我們這邊的課是工程數學，那我們工程數學裡面到目前為止還比較不會有用到討論或者專家的這個部分。
賴：對所以我們目前沒有，我的課上至少是比較沒有去，應該是我覺得還是有機會用，只是目前還沒有去使用，對。
賴：那不過說我們在指引裡面提到的，可能會是有第一個會是在討論文本生成，可不可以請它生成一篇文章，然後做一些討論，這文章寫得有沒有道理啊？師生一起討論。
黃：有沒有錯？
賴：對對對。
黃：反而可以用ChatGPT作為一個討論的素材、教材，大家一起來驗證它的正確性，大家一起來討論它所提出的觀點。
賴：然後它可以去統整一些結論，比方說這個我們想像這個情境會是某些課程它會需要小組分組討論，分組討論可能以前會是討論完之後，老師說那要請個人來總結大家。
賴：那過去總結可能有時候可能討論太久，會來不及記什麼，就會很難在短時間內把眾人的想法去summarize成一段5分鐘的發表。
賴：但你現在有GPT所以你只要討論過程中，甚至你可能就開著這個一個即時的語音轉文字的這個App，然後去把它，最後把它整理然後丟進GPT，說你幫我summarize 五百字。
賴：它可能就做得不錯，所以這件事可以很即時的去統整一些結論，能夠讓課堂上的討論變得更流暢一些。
黃：是，也還可以做一些人機討論，這個是指？
賴：這個我們會想像說在某些討論的議題上面，你可以想像GPT會是一個專家學者，雖然它有時候會錯。
黃：另外在學習評量上面，我們可以靠ChatGPT來建立多元的評量方式，然後精進評量品質，是指考試的時候我們也可以運用ChatGPT嗎？
賴：我覺得要看什麼科目，就還是要回歸到不同的科目，因為像比方說我們我們是工程數學，那可能考試的時候你目前還不太能夠用到ChatGPT的幫忙。
賴：但或許有些考試是有機會的，那只是說該怎麼用？我覺得這個真的是個大哉問，因為前面的上課這些部分我覺都還蠻多空間，但是考試牽扯到分數，這件事情大家可能會比較在意一點點。
黃：特別重視。
賴：對對對，所以該如何去做這件事情是需要做更多討論的，可是我們大方向都會希望說是鼓勵的，就是說儘量讓大家能夠有機會可以去，去使用這個工具，在正確的引導而且雙方都有共識情況下去使用這個工具。
黃：是，因為坦白說禁止也禁止不了吧。
賴：對對對，像現在有些作法就蠻不錯的，像我記得在我們的指引裡面有提到說，你可能使用的比方說你寫報告好了，不是考試你寫報告。
賴：寫報告的部分的話，我記得臺大好像有提到，就是在這個這個要寫你的這個部分是出自於GPT的，盡可能希望大家能夠。
黃：要引注，就像我們以前看論文會引注消息來源。
賴：對對對對對，就你可以把AI視為是一個你的citation 或reference。
黃：所以就是引注說這一段來自ChatGPT，哪些是我改寫，哪些是我寫，哪些是來自ChatGPT，對確實引注就是一個很好的方式。
黃：不過怎麼樣用ChatGPT來考試或交報告？能不能用？這確實在大學或者是說一般的教育現場還蠻多老師會很掙扎的？
賴：對，因為我覺得這個很能理解就是說，我們大方向就是希望鼓勵這件事情，可是人總有時候會有些惰性，那惰性一來的時候我們可能就說就是讓GPT幫我做完這件事情。
黃：對，萬一有學生就是下一個指令，然後就交給ChatGPT就交它的報告，跟另外一個學生他可能花了十個小時才完成了報告，老師怎麼區分？這個其實很考驗老師。
賴：對，這其實是個不容易的事情。
黃：對，但重點是老師禁止他也抓不到。
賴：對，這是我覺得說，它就很像我們剛剛前面講說可能在計算機剛發現的時候，有人會禁止使用計算機。
賴：那它都會是個你可能短時間可以達到一定的成效，就禁止的成效，但是從長期來看，這個禁止可能就只是一個短暫的一個狀況而已。
黃：是，而且當你沒有辦法，就你禁止了之後，之後沒有辦法來抓出是誰違反這個禁止規定，因為他們生成式AI每次生出來的內容都不一樣，所以你不會找到一模一樣的，對不對？你沒辦法證明它這個是用了ChatGPT寫的。
賴：對，就是有一些這種偵軟體，現在有些偵測軟體可以去做一些偵測，可是我覺得那個一來成效不一定是那麼的百分之百。
賴：二來是如果學生就是我再去改一下，我還是可以改一下，然後改改之後那個偵測效果可能就會再更低一點點。
賴：所以它會慢慢，如果這樣單純禁止，我會覺得會慢慢走向一個就是上有政策、下有對策的一個過程，那其實到頭來都會是一些比較在把時間花在不是那麼理想的方向。
黃：沒錯，可是變成防君子、不防小人，是，好，另外ChatGPT在這個行政流程，行政作業的提高效率上其實也很有幫助，對不對？在你幫師大訂定的這個使用指引裡面也有提到。
賴：就是我覺得這是我們中心的同仁非常優秀，就是我們在思考這個GPT對學校師生的教學指引上面的幫助的時候，就有同仁提到說其實他對於行政有很大幫助，因為大家知道大學裡面的行政是非常非常多的。
賴：我們可能有時候，像是可能要跟國外學者討論，那就需要是寫英文的書信，那不見得每個人大家都寫得英文書信都寫得那麼流利，以前就很麻煩，人家慢慢去翻譯啊那些的。
賴：但現在可能可以靠GPT先幫你做到個70、80分甚至可能80、90分，所以像語言翻譯，就是我們覺得有了GPT可以好好利用的這個部分。
賴：那另外就是你可能過去就是擬公文啊，然後或者是寫計畫、寫些一些新聞稿之類的，其實都會花很多很多時間，雖然東西都有，可是你要把那些東西轉化成一個符合特定格式的。
賴：因為在學校裡面有很多的行政文件是有特定的格式，那這個都需要花時間，而且甚至它其實個專業，就是必須要很有經驗的行政人員才能夠把它做得好。
賴：但現在只要有GPT的幫忙，不能我覺得還是一樣，就是大家不能覺得說，我有GPT我就是兩手一攤全部交給它，一定是你要去跟它協作，然後去確認它的東西正確性與否。
黃：那我們再回來談，如果像以威這樣子小孩4、5歲，你怎麼跟你的小孩談AI？
賴：我覺得像剛剛其實我們就有講到一些比較大的一些抽象概念，像是我們覺得說人跟機器的一個協作、溝通、討論，這件事情會越來越常發生。
賴：那舉個例子就是陶哲軒Terence陶，他是我們這個時代的數學家，大家都說他是數學界搖滾巨星，就是最厲害數學家之一。
賴：他就在很早就開始使用有GPT，那大家覺得說有GPT沒有掛Wolfram之前數學都是算錯的，怎麼可能跟它協作？
賴：可是陶哲軒就說他跟GPT其實是，他會對GPT下一些Prompt，會給它一些指令、問它一些問題，然後他不會單方面地接受GPT的答案，他會把GPT的答案當成是GPT AI對他下的Prompt。
賴：就AI告訴我這件事情，那我來評估合理不合理，然後告訴AI說我覺得不合理，我覺得怎樣怎樣怎樣，可是你給我的某個方向讓我覺得蠻有趣的，他就好像是二個人在聊天。
黃：對話。
賴：然後就覺得說因為我們知道的人可能有那種專注模式跟發散模式，發散模式就是比較創意奔放的時候。
賴：他就覺得以前如果發散模式，可能大家說你要去散步啊，或是愛迪生說他拿著顆球睡覺，球掉到地上的時候把他吵醒，才會有靈感。
賴：你的發散模式跟靈感是有點可遇不可求的，但GPT對陶哲軒來說，他就說這個GPT就是一個我的發散模式，我的常駐發散模式。
賴：我在那邊它在那邊，我一直問它問題，它就給我一些千奇百怪的答案，有些可能很無聊、很錯誤。
賴：可是你自己發想的時候也會想出一些很奇怪的東西啊，但只要那個對的東西掉下來了，你接住了，你就可以作出一些有趣的事情。
賴：那GPT就是可以這樣子去使用，所以我就覺得很有趣，那其實把握這個原則去跟機器互動，去跟AI互動，至少以跟GPT來說，我覺得不管是老師、學生，甚至你跟孩子怎麼樣去講這個東西，都會是個蠻不錯的方向。
黃：可是4、5歲小孩沒辦法用ChatGPT吧？
賴：不行，我們現在小孩子可能會說，他我叫他說我說你問問題。
黃：你幫他輸入？
賴：對，我幫他輸入，雖然有語音輸入。
黃：所以ChatGPT下一步應該要做語音輸入。
賴：好像現在已經有類似這樣的外掛了。
黃：這樣Plug-in，是，因為這個TTS應該是滿容易做到的，以現在的AI技術，對，所以你怎麼跟你的小孩介紹AI？讓他們具備有AI的一些知識？
賴：我的話，我對小孩大概就像現在這樣，跟他說你問些問題，然後我讓它來回答，這樣的一些簡單的互動，可能連技術都不太能夠提到，那現在如果說稍微大一點點，比方說小學、中高年級的時候，我們真的可以教他們教些技術的部分。
黃：比如說？
賴：比如說我們會跟它玩圈圈叉叉，圈圈叉叉大家覺得先手第一步下中間，那你覺得後手應該要下哪裡？
賴：後首通常如果他下在上下左右，後手就一定會輸，然後後手如果下在四個角落的話，最後就會是和局。
賴：那這件事情它其實在1960年代的時候，有一個科學家他發現這件事情，然後他就設計了用火柴盒子去訓練這些火柴盒子，然後就讓這個火柴盒子能夠去跟人類下圈圈叉叉，可以不輸。
賴：就很好玩的一個活動，它就是因為那時候沒有電腦嘛，所以它那個邏輯思考這事情，他們無法靠電腦實現，但它會靠火柴盒子去實現，那實現之後它就做了304個火柴盒子的電腦，去證明說人工智慧是可行的。
黃：所以它其實也是一種演算法的概念，對不對？
賴：對對對，然後像我們後來就發現這個304個火柴盒子的遊戲，再進一步被一位數學作家改編成是24個火柴盒子的遊戲，然後我們就把這24個火柴盒子的遊戲設計好，然後就可以去跟這個就是這個小學生玩了。
賴：他們覺得哇好厲害，幾個火柴盒子竟然可以可以跟我下棋，還會有時候還會贏我，到底怎麼搞的？因為那個火柴盒子你還需要訓練它。
黃：火柴盒怎麼訓練？
賴：它其實是火柴盒子裡面有不同顏色的珠珠，比方説紅色代表我圈圈要畫左上方，藍色珠珠代表圈圈要畫右上方，綠色珠珠代表要畫中間，這樣的概念。
賴：你每次下完之後，如果你輸了，就把這一次用掉的珠珠全部丟掉，這就是個訓練過程，下次就不會走到類似的步數。
賴：所以這就是一個透過勝負去訓練火柴盒子裡面珠珠的配置，到最後剩下來的珠珠就會是個不會輸的珠珠。
賴：然後他們就說喔原來這真的是好像在那個學習的過程，我答對了我就可以把珠珠放回去，我答錯了我珠珠就要丟掉，長久下來我剩下來的珠珠就會是一群幫助我一定會獲勝的珠珠。
黃：是，這樣講會不會老師們聽起來覺得很抽象？
賴：所以我會讓他們實作，就是我們其實像我們團隊就真的去開發一個一個教具包，這教具包是可以讓學生就組一個機器人，可是機器人就不插電的。
賴：就可以把裡面珠珠挑來挑去的，透過一次一次的玩，把那些珠珠去做一些選擇，最後它那台機器人就會越來越厲害。
賴：就好像你正在訓練AI 一樣，然後也因為有動手，所以小孩子就比較能夠，因為像我們現在是用講的，所以大家可能會覺得還是有點不瞭解。
賴：可是如果動手做的話，我們其實通常做個1、2次，孩子們就會很有感覺，就知道說欸真的耶，我好像可以感受到，原來不是人類才可以學習，機器也可以學習，那這個學習什麼樣子？
黃：是，所以你對於小朋友，尤其是國、高中生，他們已經比較可以學習，比較稍微比較深的知識的時候，他們會不會很害怕說他們未來的工作會被ChatGPT這樣的AI工具取代？
黃：還有再來不管是高中端、大學端老師、學生其實也都會猶豫說，那我們接下來要教學生什麼？學生到底應該要學什麼？要怎麼學習？
賴：我覺得大家都會，特別是現在好像有好一點點了，但是在2、3個月，就GPT剛一系列幾乎每天都有新聞出現的時候，那時候大家真的很焦慮，怎麼一醒來又有新技術。
黃：又有新的工具出來。
賴：對，所以我覺得說這件事情大家都會有焦慮，可是其實在仔細想想，就會我就覺得說，一個工作它可能是會以另外一種形式再重新出現，就它可能看起來好像被取代，但它可能以另外一個形式再出現。
賴：比方說以前最早時候我們在關鍵少數這部電影裡面，它就有一個工作職務叫做Computer運算員，負責去收到一堆太空的數據，然後把它寫成方程式阿，把它算出一個答案啊這種Computer。
賴：那Computer它現在就徹底被取代了，可是相對的我們運用Computer可以做出更多事情，更多工作機會會誕生。
賴：所以我覺得我覺得AI 或不論任何科技出來，當然會有一些比較極端的想法，認為說那以後人類就變成電池了，這個可能就不在我們，因為真的變電池也不是我現在能夠做任何改變。
賴：所以這我們先暫時不討論，那我覺得說比較樂觀看法還是說，任何的的機械、科技出來的時候，它都會讓我們反而因為有這個科技，可以長出更多的工作機會。
賴：那重點就說你能不能去善用這些科技？如果你會說這東西很煩，我就一直禁止它，我就不想懂它什麼，那其實大方向來說。
賴：你可我們可能我們可能就會因為這樣子而失去更多競爭的這個能力，但如果能夠善用這個機會，像這些科技的話，你可能就會創造出更多的需求出來，能夠把事情做更好。
黃：是，所以其實是鼓勵學生、老師，甚至每個人都儘量地多去使用看看這些AI工具，ChatGPT其實還蠻好用的，跟它相處、多多溝通、多多對話，就可以知道它的能耐到底有哪些。
賴：對，我覺得大家不需要去記說所以我一定要下什麼Prompt啊，我要怎麼樣做這些事情，那種比較細節的技術面事情，我覺得都可以忽略，就是去玩玩看就好了。
賴：如果真的想上些課程的話，那可能可能有些整理得還蠻完整那種課程，或者OpenAI自己的課程。
賴：現在也有人很好心把它翻譯成中文，去上那些基礎的課程，上個1、2個之後，大概就可以去作些操作，然後自己有感覺，我覺得是最重要的。
黃：是，所以還有沒有什麼要給學生和老師建議的？面對ChatGPT，給孩子的AI教育重點是什麼？
賴：我覺得給老師和學生的我的經驗心得分享，大家就像剛剛提到，我覺得就是儘量去試試看。
賴：因為現在雖然大家很多人去試了，可是也還是有一定比例的沒有試，或者有些人可能試兩下之後就那個現在忙線中就放棄了。
賴：但我覺得都試試看，然後每種AI都稍微玩玩看、試試看，那有些有趣的文章可以去讀一下、去瞭解一下，廣泛地去抱著開放的心態去接受去認識，我覺得都蠻好的。
黃：那給孩子的AI教育重點是什麼？
賴：我覺得我覺得給孩子的。
黃：不同年齡層的孩子要有不同的AI教育的方法，對不對？
賴：對，我覺得對，不同的方法，像高中他們其實已經算是半個大人了，所以我覺得就可以像我們在課程裡面推廣，可以教他們一些專業的部分。
賴：然後應用的部分可以越講，應該這樣講，我覺得由小到大可能是越多的專業的部分是可以帶給越大的孩子，但是越小的孩子可能就是越讓他具備這個想像力。
賴：像我可能就一直跟我，我有時候就讓孩子跟在AI互動，然後就說你問問看這個GPT啊之類的，我覺得它可能會習慣說有這樣一個存在，這個AI好像可以回答很多事情。
賴：但我跟他說它還是會答錯，跟爸爸一樣會講錯話，所以你要小心，你讓他有些概念，然後可以讓他知道一些好玩的故事。
賴：就像我們數感實驗室一直在講數學是很好玩的事情，你對小孩子你不用跟他講說你現在就要會一元一次方程式，但你可以讓他知道說數學就這麼好玩。
賴：所以你可以讓他知道說，科技其實是一個很棒的工具，是可以幫助你做很多有趣的事情，有這樣的想法。
賴：就比較容易像我剛剛說到，再大一點的時候，真的遇到他開始要跟這些科技進行更深入的學習，或者是應用的時候，他就比較能夠抱持開放的心態去面對它。
黃：好，非常謝謝以威今天的分享。
賴：謝謝。（校對：陳俞臻｜更新：2023/08/23）
