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- 這一集天下文化《書房憲場》主持人謝文憲 邀請《思考城堡》作者洪瀞教授,從「思考到底是什麼」開始,談到如何把別人的知識真正轉化成自己的能力,以及在 AI 時代,為什麼我們反而更需要保留自己的思考。
洪瀞認為,思考不只是學會幾種「思考技巧」,而是要先建立一個能容納不同知識與方法的空間,所以他把它比喻成一座「城堡」。遇到不同問題時,再從城堡裡選擇適合的工具,重新排列組合。
其中一個很重要的觀念,是不要把「記住別人的話」當成「學會」。我們常常在演講或讀書時,聽到一句很有力量的金句,立刻拍照收藏,以為自己學會了,但那可能只是手機裡的一張照片。真正的思考,是讓這句話進入自己的生命,經過實際行動、失敗與經驗,再重新理解它。
例如「準備40%就先衝」這句話,對某個不敢行動的人可能很有幫助,但如果他真的衝出去後失敗了,這次失敗又會成為新的經驗。最後他理解的,已經不只是別人的一句話,而是混合了自己人生經驗後的新答案。
談到「跳脫舒適圈」,洪瀞也提出不同的看法。他認為,突破不一定是把原本的框架全部丟掉,而是站到更高的位置重新看事情。真正的創新,也不是100%創新,而是在穩定的結構中保留一部分空間嘗試新的可能。
因此他提出約78:22的概念:大部分時間仍然做自己熟悉、能掌握的事情,但保留約五分之一的能力去嘗試未知。這就像學生不需要每一門課都選最難的,但至少可以有一門課讓自己真正面對挑戰。因為那些「原本不會,但最後學會」的經驗,最後會成為自己的能力,也會成為未來可以分享的故事。
節目也談到記憶。洪瀞用自己和兒子想像「搭火箭到外太空、接住掉下來的糖果」的故事,說明真正容易留下來的資訊,往往不是死背,而是跟畫面、感受與經驗產生連結。理解一個知識,也不只是記住答案,而是能把它放進不同情境重新推演。
最後,這些概念都回到 AI 時代。當 AI 越來越能替我們搜尋、整理、回答問題,我們真正需要保留的,反而是判斷、驗證與重新思考的能力。謝文憲也分享自己使用 AI 的經驗:AI 可以處理大部分工作,但最後仍要保留一部分由自己調整、琢磨。
因為真正重要的,可能不是 AI 給了我們什麼答案,而是我們還有沒有能力判斷這個答案到底是不是自己的答案。
Powered by Firstory Hosting - 中秋前後,果然一如既往,政經局勢大變盤。我們今天的兩個主題聚焦:大國政經。如果講到和現在的全球地緣政治關係最大的三個國家,美國、中國和俄羅斯肯定當仁不讓,我們今天就要來看看這三個國家的最新變化。首先,人工智慧AI 逆風頻傳中,美國和中國領導人終於見面了,這兩個全球人工智慧的領頭羊能不能為AI監管畫出框架?另外,西方世界對俄羅斯的金融制裁已經超過四年,俄羅斯銀行體系被踢出SWIFT也已經那麼久了,為什麼俄羅斯好像不動如山?最近爆出的調查報告點出了關鍵。
一,
9月24日,美國總統川普在白宮歡迎了來訪的中國大陸國家主席習近平。雙方在致詞中強調美中關係的重要性,並表示將進一步討論安全、AI及科技等議題,第二天,川普就在自家社群媒體平台「Truth Social」發文表示,與中國大陸國家主席習近平的會談獲益良多,還說習近平也認為人工智慧(AI)應改稱「超級智慧」。
事實上,同一天,卡內基中國中心發布的研究顯示,中國已超越美國成為全球頂尖AI研究人員的首選就業地,去年41%的頂尖AI研究者在中國工作,美國為34%,與2022年美國46%領先、中國僅27%的格局完全反轉,這也是讓美國芒刺在背,越來越擔心中國彎道超車美國的原因。
無論如何,有關人工智慧的相互對話,事實上已經在前一個禮拜的中國副總理何立峰與財政部長Scott Bessent的會議中定了調,我們怎麼解讀?
二,
9月21日,倫敦《金融時報》(FT)刊出調查,引述數十萬份內部文件指出,俄羅斯跨境支付公司 A7 靠空殼公司、偽造發票與數千枚公司印章,讓超過 69 億美元流經渣打、花旗、德意志銀行與阿布達比第一銀行等國際銀行,其中過半最後流進中國的銀行帳戶。
事實上,早在今年四月,就有媒體披露,受西方制裁的俄羅斯加密貨幣支付網路A7正持續向非洲大陸擴張,已在奈及利亞設立辦公機構,並宣稱進駐辛巴威,同時還在多哥公開招募項目負責人,意圖從零搭建當地業務。這一系列動作被視為俄羅斯在遭西方金融孤立後,全力建構替代性跨境支付體系、深化對
非戰略佈局的重要舉措。
認真來看,早在烏俄戰爭爆發時,俄羅斯就被美國、歐盟、英國、加拿大聯合宣佈將多家核心銀行排除出SWIFT系統,此舉被西方視為針對俄羅斯的 “金融核彈”,美歐以這個制裁手段,企圖徹底切斷俄跨境支付通道、重創其外貿與金融體系,但奇怪,事過境遷,俄羅斯似乎沒有受到重傷,發生了什麼?我們怎麼解讀?
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這一集天下文化《書房憲場》,主持人謝文憲邀請數學教育工作者林怡辰,從《一本看懂!從數到學,怡辰老師的數學教具課》談孩子為什麼會害怕數學,以及數學教育真正應該教會孩子的是什麼。節目沒有把數學學習簡化成多做題目、多背公式,而是從數感、量感、操作與思考,重新理解孩子為什麼低年級看起來數學很好,到了四、五年級卻突然開始跟不上。
節目一開始談到這本書背後一段特別的緣分。早在2020年,天下文化編輯就曾邀請林怡辰寫一本數學相關的書,當時她其實不知道該怎麼切入,只是在一次次邀約下先答應了。沒想到後來編輯因身體因素離開,林怡辰卻因為曾經答應過這件事,決定把這個沒有完成的願望完成。這本書因此不只是一本數學教學書,也承載著一段「答應過,就把它完成」的故事。
兩人接著談到,孩子會數數,不代表真的懂數量。很多孩子可以從一數到一百,甚至數到五百,但就像會背 ABC 不代表會英文,會背唐詩也不代表理解內容。數學概念需要透過操作、比較與生活經驗慢慢建立,因此有些孩子到了四、五年級開始學因數、倍數、分數,題目變長、解法變多,原本沒有被發現的基礎問題才一次浮現。
林怡辰分享偏鄉教學經驗,也談到一位五年級學生長期只考二、三十分,後來才發現她真正不會的是更早之前的分數概念。找到斷點重新補起來後,孩子最後在畢業考考出九十幾分。這也讓兩人發現,數學不好有時不只是能力問題,而是孩子在一次次失敗與責備中,慢慢失去了「我可以學會」的信心。
因此,數學教育真正重要的,不只是答案對不對,而是孩子能不能說出自己為什麼這樣想。書中也大量使用花片、積木、撲克牌等簡單教具,甚至把買東西、煮飯、量水、秤重量變成數學練習,幫助孩子建立「量感」,讓抽象的數字真正和生活連結。
節目也談到 AI。林怡辰認為 AI 可以像健身教練一樣提供方法,但不能代替孩子真正去練習。家長可以利用 AI 分析錯題、設計提示語,協助自己更理解孩子,而不是直接把答案交給孩子。
最後,這一集想談的其實不只是數學,而是大人如何陪孩子學習。孩子需要的可能不是一個更會教答案的父母,而是一個願意陪他慢慢想、慢慢說、慢慢動手做的大人。數學不是從背公式開始,而是從生活中的觀察、操作與表達開始。
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紛紛擾擾的世界,我們今天要回防人工智慧領域,一則以悲 一則以喜,為什麼?Nvidia上個星期股價逢低反彈續創新高,但人工智慧卻迎來了幾大科技巨頭潑冷水喊停的窘境,人工智慧真的這麼可怕嗎?這些科技巨頭是真的以天下蒼生為念,還是生意人玩弄的故弄玄虛公關把戲?另外,逆風頻吹,確實讓人摸不著頭緒。但同時間,無人駕駛計程車在全球一個接著一個國家準備落地,電動車降價、軟體和營運系統加持,似乎我們很快會迎來無人駕駛計程車的新時代,有什麼需要注意的?政府又應該怎麼因應?
一,
9月12日,Anthropic行政總裁Dario Amodei率先呼籲放慢人工智慧發展速度,OpenAI的Sam Altman及xAI擁有者Elon Musk隨即表態支持。同一時間,幾天前離開Anthropic的研究員Jacob Coxon也向BBC表示,開發這些系統的員工「真心為人類的未來感到恐懼」。
回顧2023年11月,全球第一屆人工智慧安全峰會在英國Bletchley Park舉行時,當時的焦點就集中在了最強大人工智慧模型可能帶來的最嚴重威脅。那個時候,很多人還認為這是科幻想像,威脅不可能那麼大,如今,三年過去了,當年發出的警告變得越來越可能成為現實,沒有人敢掉以輕心。
但這場交鋒背後,其實是一個懸而未決的核心問題:所謂「放慢」究竟意味著甚麼,又要怎麼落實?儘管業界高層相繼發聲,但至今沒有人給出具體的執行方案,監管專家、投資人與科技公司之間的分歧,也遠比表面看到的警報更為複雜。
與此同時,多宗人工智慧系統「失控」的事故近期陸續曝光,加上各國政府正大力推動這項技術應用於公共服務與經濟增長,使得放慢發展的呼聲,在政策層面顯得格外棘手。我們要怎麼解讀?
二,
9月19號,無人駕駛的時代在日本出現,日本交通聯手Waymo與GO App,宣告東京即將迎來無人駕駛計程車的歷史性變局。前一天的9月18號,Waymo 首批捷豹 I-PACE 純電動車也宣布將在未來幾個月抵達新加坡。並計劃最晚於 2028 年在新加坡推出無人駕駛叫車服務,正式進入東南亞市場。
而真正最值得注意的是歐洲,九月初,倫敦自動駕駛計程車正式上路,一輛搭載Wayve人工智慧系統的福特野馬Mach-E在將穿越這座城市,繞過環形交叉路口、穿行於自行車流之間,駛過倫敦複雜的街道,將乘客安全送達目的地。
當然,另外一個引人注目的焦點就是特斯拉。9月3日,特斯拉在德州奧斯汀發表了無人駕駛計程車Cybercab,該車採用無方向盤與踏板設計,完全依賴FSD系統運行。Cybercab正以單車成本2.3萬至2.5萬美元的低成本與量產優勢,挑戰Waymo。看來,全球無人駕駛汽車的風潮愈演愈烈,我們怎麼解讀?
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這一集天下文化 Podcast,主持人郝旭烈邀請《智慧通膨下的新商機》作者程世嘉(Sega),從「智慧通膨」談 AI 普及後,搜尋、工作、教育與個人競爭力正在發生的變化。表面上談的是 AI 帶來的新商機,背後真正要問的,是當知識與智慧越來越容易取得,一個人的價值會如何改變。
Sega 所說的「智慧通膨」,指的是 AI 讓智慧的生產成本大幅下降。過去人們需要透過搜尋引擎、書籍或專業人士取得資訊,現在只要把問題交給 AI,就能快速得到整理過的答案。這也讓 AI 開始成為新的資訊入口,傳統依靠搜尋流量的 SEO 模式因此面臨變化。不過他認為,AI 不一定讓搜尋消失,反而可能因為降低搜尋成本,讓人可以提出更多、更精確的問題,搜尋行為也因此重新分配。
這種變化也可能拉大人與人之間的差距。會使用 AI 的人,可以把原本需要多人完成的工作交給 AI 協助,生產力因此大幅提高;但 AI 並不代表人可以停止學習。因為 AI 更像是放大器,一個人的專業、知識與判斷力越強,越能把工具的能力轉化成成果。未來除了深耕自己的專業,也需要具備跨領域的能力,才能找到新的連結與機會。
AI 降低的也不只是工作門檻,還包括創作與娛樂。當寫作、影像、音樂、程式甚至遊戲都可以大量生成後,真正稀缺的可能不再是「做不做得到」,而是「知道什麼值得做」。因此創意、文化素養、好奇心與判斷力的重要性反而可能提高。教育也會面臨同樣的變化,與其只學一套固定技能,更需要建立持續學習與探索的能力。
節目最後談到 AI 發展可能帶來的安全與治理問題。當 AI Agent 開始自主執行任務,真正需要注意的就不只是它能不能完成目標,而是它會用什麼方法完成目標,因此未來政府與監管力量可能會逐漸介入 AI 發展。
最後,Sega 把問題拉回人本身。沒有人能完全跟上所有科技變化,真正重要的不是每天追著最新技術跑,而是先想清楚自己想做什麼。當方向確定後,AI 才有可能成為放大能力的工具。智慧越來越便宜之後,真正稀缺的,也許反而是知道自己為什麼要學、要做,以及要往哪裡走。
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