THE ONE AI 週報 ed.07

你的學生每天在用 AI，
還是在被 AI 用？

五則新聞、一個提問——當新一代已是「AI 原住民」，校長該如何思考學習的本質？

數位化｜工具技術更迭

[1]

OpenAI 前技術人員 Caitlin Kalinowski｜TechNews 科技新報

OpenAI 機器人部門前技術人員 Caitlin Kalinowski 指出，真正的「AI 原生代」多半是 20 出頭的工程師——他們從解題起點就把 AI 納入思維，不像年長工作者是後來才把 AI 加進既有習慣裡。她直言很難找到 30 幾歲、能被稱為「完全 AI 原生」的人，並把這一代比做早期的網路原生族群：對新技術有天生的直覺優勢，而這種優勢，學出來和長出來，差別很大。

數位優化｜流程組織再造

[2]

Google AI 總監警告：把學習外包給 AI，你累積的是「認知負債」

Google 雲端 AI 總監 Addy Osmani｜BNext 數位時代

Google 雲端 AI 總監 Addy Osmani 提出「認知負債（Cognitive Debt）」警示：用 AI 省下當下的思考，代價是未來失去獨立判斷的能力。Anthropic 研究顯示，AI 輔助組的理解力測驗得分僅 50%，遠低於純手動學習組的 67%；MIT 腦電圖研究也發現，使用大型語言模型者的大腦各部位連通性最弱。Osmani 強調：工具消除了所有摩擦，但學習往往存在於摩擦之中。

[3]

川普臨時喊停 AI 行政命令：「不想做任何削弱美國領先優勢的事」

中央社｜TechNews 科技新報

美國總統川普於 5 月 21 日臨時取消原定簽署儀式，延後頒布一項 AI 行政命令。他表示，不希望採取任何可能削弱美國在 AI 競爭中領先中國優勢的措施。原定命令草案要求 AI 開發商在公開發布前先提交政府審查（自願性框架）；科技業者擔憂此舉可能拖慢新模型上市速度。「創新速度」與「安全審查」的優先順序，連全球最大政府都還沒有答案。

數位轉型｜文化價值提升

[4]

畢業典禮噓 AI 講者，下課後開 AI 完成作業：Z 世代的認知失調

TechNews 科技新報

今年美國大學畢業季，前 Google 執行長施密特在演說中談到 AI 衝擊，遭上萬名學生噓聲以對。但 Lumina-Gallup 調查顯示，57% 的美國大學生每週課業都用 AI 工具，普林斯頓因 AI 作弊風險廢除沿用 133 年的榮譽制度。學者指出，這是「認知失調」：學生一方面擔憂 AI 削弱思考能力，另一方面又深怕不用就落後——這個矛盾，正在每所校園蔓延。

[5]

施密特回應噓聲：「AI 一定會塑造世界，真正的問題是你們能否塑造 AI」

遠見雜誌授權｜TechNews 科技新報

面對學生的噓聲，前 Google 執行長施密特（Eric Schmidt）坦言理解這一代的恐懼——對失業的焦慮、對繼承爛攤子的憤怒，他認為這些恐懼「合理」。但他的回應是積極的：哈佛甘迺迪學院民調顯示，59% 的 18–29 歲美國年輕人擔憂 AI 威脅就業前景；然而施密特說，塑造 AI 的主動權，仍然在人的手裡。

校長治理重點

👁 看趨勢

AI 不是一種趨勢，而是一種事實；現在已從 why AI 到 how AI。57% 的美國大學生每週課業都在用 AI，同時在畢業典禮上對提到 AI 的講者噓聲不斷——這個矛盾，就是我們現在所在的位置。

🪞 看自己

你還停留在「為什麼要使用 AI」的階段，還是已經意識到「和 AI 共創」的階段？

⚡ 看行動

你平常用 AI 的順序是什麼——

先人後機、先機後人，還是看議題決定？這個習慣，你有沒有跟你的主管們說過？

💡

本週觀察反思

以前說現在的孩子是數位原住民，但這個說法已經過時了——數位原住民都是上一代了，最新一個世代是 AI 的原住民。每一個世代都存在落差，差別在於你如何面對新一代資訊科技的心態，那個心態展現在：你是不是把學習外包給 AI？

李佳達最近提到一個有趣的觀察：圍棋進步最快的黃金年代，反而是 AI 和人類對奕的過程中。因為 AI 提供了一些人們想不到的對奕視角，豐富了人們的視野。因此，如何和 AI 互動，就決定了你的競爭力。

但這樣的心態，再進一步會碰到矛盾。對政府而言，美國看到中國對 AI 的做法，對於安全性的管制，川普遲疑了——約束 AI，怕落後中國，這是兩難；對個人而言，前 Google 執行長施密特在畢典演講中居然被學生噓聲，展現出這一代對 AI 時代的焦慮，以及又不得不接受的矛盾心情。

怎麼辦呢？施密特自己給了答案：

The question isn't whether AI will shape the world. It will. The question is whether you will help shape AI.

問題不在 AI 會不會塑造這個世界——它一定會。問題是，你願不願意一起塑造 AI。