AI時代，培養孩子的三種特質
人工智能發展得太快了。
以前我們要了解一件事，可能需要去圖書館或上網找資料、翻閱很多本書、反覆比較，最後才能整理出一個比較像樣的答案。
現在很多時候，只要把問題問得夠清楚，AI已經可以在很短時間內，把大量資料整理好，再給你一個相當完整的答案或方向。
在這樣的時代，學生還需要像以前一樣，把大量時間放在記憶和累積知識上嗎？
我並不是覺得讀書已經沒有用，也不認為學校、考試、功課都應該取消。相反，我仍然覺得這些制度有其價值。
對很多孩子來說，學校提供了一個生活框架，讓他知道甚麼時候要上課、如何吸收基本知識、甚麼時候要完成工作，以及甚麼事情需要自己負責。這些規律和素質的培養，本身就是一種自我管理的訓練。
問題不是「還要不要讀書」。
而是我們要重新問一個問題：
上學的本質是否已經改變？
以前，知識本身很珍貴。一個醫生需要讀很多年書，要成為律師也要過五關斬六將，才能掌握一般人難以接觸的專業知識。
當我們遇到問題，需要尋找一個知道答案的人，往往並不容易，甚至要付出高昂的代價，才能取得所需的知識。
但今天，事情已經發生了本質上的改變。
很多知識已經不再稀有。
問題是，甚麼才變得稀有？
## 真正的差距，不在工具
有一次，我需要設計一張海報，用AI試了很多次，總覺得效果不太理想。後來我請太太試一試，她用的其實是同一種工具，但做出來的效果卻比我好太多了。
那一次，我很清楚地看到，問題不是AI。
工具一樣，資料一樣，真正不同的是使用工具的人。
我沒有她那麼清楚自己想要甚麼，也沒有她那麼準確地把要求表達出來。
所以我明白到，將來真正拉開人與人之間差距的，已經不只是誰知道得多，而是誰更清楚自己想知道甚麼、誰能提出更精準的問題，以及誰有能力判斷眼前的答案是否值得相信。
如果世界真的繼續朝這個方向發展，我覺得對現在的孩子來說，有三種特質將會變得特別重要，甚至比傳統教育所重視的知識記憶和累積更為關鍵。
## 好奇心：學習從「問點解」開始
第一種特質：好奇心。
我不太認為「讀得愈多書就一定愈好」。
因為閱讀本身只是一種學習過程，不應該變成目的。如果一個孩子只是因為老師要求，所以讀完一本又一本書，記住很多資料，但心裡其實沒有任何真正想知道的東西，那和真正的學習仍然有一段距離。
我更在意的是：
他有沒有一件事真的想知道？
他在閱讀時，會否對書本的內容提出疑問或質疑？會否想了解事情的來龍去脈，甚至追問一句「為甚麼」？
遇到不明白的地方，會不會願意繼續追問？
以前，這份好奇心可能會帶他走進圖書館、上網找資料，或者請教老師、朋友，甚至透過影片尋找答案。
今天，他也可以問AI。
工具改變了，但好奇心不會過時。
真正的學習，很多時候都是由一句「為甚麼？」開始。
## 獨立思考：答案不一定等於真理
第二種能力：獨立思考。
老師講的，不一定全部正確。
父母講的，也不一定全部正確。
AI講的，更加不應該因為它說得完整、聽起來有道理，我們就照單全收。
答案應該是幫助我們思考，而不是代替我們思考。
一個孩子如果有能力問：
「點解一定要係咁？」
「有冇另一種可能性？」
「如果換一個角度，結果會唔會唔同？」
這些問題都很珍貴。
知識本身是前人經驗的累積，但它不是一成不變的。隨著時代發展，知識和經驗不斷豐富，後來的人會重新檢視前人的理解，提出新的問題，再尋找新的方法去解釋，從而帶來突破。
如果所有人都只接受現成答案，很多新的想法根本不會出現。
挑戰和質疑，是突破的原動力。
為甚麼學生挑戰老師時，大家會那麼緊張？
如果老師的說法有道理，把道理說清楚便可以了。如果學生真的看到另一個角度，也許我們更加應該聆聽。
為甚麼我們不能容許一些更新穎、甚至挑戰權威的理解出現？
教育如果只剩下「我講，你聽」，慢慢就會訓練出一群很懂得跟隨標準答案的人。
當孩子逐漸失去自我判斷和思考的習慣，創新的空間也會愈來愈少。
## 問問題，比找答案更重要
第三種能力：發問的能力。
這一點，我覺得可能是未來教育最重要的本質轉變。
以前我們讀書，是希望自己能夠掌握答案。當別人遇到不懂處理的問題，便會尋找專家或有經驗的人求助。
但在AI時代，取得答案的門檻已經大幅降低，單純提供答案的價值，也可能變得愈來愈低。
真正有價值的是：
你知不知道應該問些甚麼？
同一個AI，我和太太用出來的結果已經可以很不同，就是因為我們提出問題的質素不同。
如果連自己真正需要甚麼都未搞清楚，AI給你再多答案也沒有用，因為你可能始終得不到真正想要的結果。
這正正反映了人與人之間運用AI能力的差距。
未來的教育，未必應該只是要求學生不停回答問題：
「你識唔識答？」
可能更加應該引導他們思考：
「我應該如何發問，才能讓AI給我一個更精準的答案？」
以上三種特質之所以重要，正正因為它們不是單純用來和AI比較誰知道得更多。
AI強大的地方，是能夠處理、分析和整理大量資料，再迅速提供一個相當完整的答案。
這種能力很強，但「完整」不一定等於「正確」或「創新」，「綜合」也不一定等於「適合」。
很多真正嶄新的想法，往往不是從大家都同意的地方開始，而是有人突然問了一個奇怪的問題，或者不願意接受那個看起來最合理的答案。
這就是人的價值。
AI很容易給你一個「平均而言很好」的答案，一個綜合各種條件、很完整、很平衡的答案。
但最完整，不一定就是最適合你。
好像如果你叫AI替你列出「最理想伴侶」的條件，它可以很快整理出一張近乎完美的清單。
但當你真正喜歡上一個人，很多時候並不是因為對方每一項條件都最完美，反而可能是一些反差、古怪之處，甚至某種很難解釋的感覺，才令你覺得：
「就是這個人。」
世界本身就不是完全整齊的。
人類文明的發展，也從來不是一條通往單一完美標準的道路。
我們每個人都是獨特的，唯有透過獨立思考，才能自行分辨甚麼才是自己真正需要的。
世界普遍認為重要的東西，不代表你我同樣需要。一個「看起來最好」的答案，很多時候也未必真正適合自己。
至於發問的能力，則更加直接決定我們能不能真正用好AI。
我很多時候會用一個比喻，讓大家更容易理解AI是甚麼。
大家可以想像，AI就像一個巨大，而且能夠極速搜尋資訊的圖書館。
裡面有非常多資料，同時也可以幫你整理、比較和分析。
但圖書館有多大，從來不是最重要的。
真正重要的是，你走進去之後，知不知道自己想找甚麼？你要解決的究竟是甚麼問題？
第一次問得不夠準確，你懂不懂得再追問，或者重新尋找資料？
得到答案之後，你懂不懂得判斷內容是否正確，以及是否適合自己？
你知不知道哪些條件需要補充，哪些前設可能有錯？
這些，才是人與AI真正結合、發揮價值的地方。
## 不要太快幫
可惜，我們今天的教育，很容易在不知不覺間，把孩子問問題和解決問題的能力磨掉。
大人太快給答案。
老師太快糾正。
父母太快幫忙。
孩子還未有時間嘗試如何應對，我們已經告訴他應該怎樣做了。
我記得有一次上課，我們正在談怎樣培養孩子解決問題的能力。剛好有一位小朋友畫畫時，不小心把一堆筆弄到地上。
家長的第一個反應，就是立即蹲下去幫他把筆全部執好。
我看到了，便立即請家長先停下來，不要急著幫忙。
他問我為甚麼。
我說：「啲筆係佢跌嘅，點解唔俾佢自己處理？」
家長聽了，當場愣住了。
這的確是一件很小的事。
但如果每一次問題出現，大人都立即替孩子處理，那個孩子何時才有機會學懂自己解決問題？
我自己的界線其實很簡單。
如果有即時危險，當然要介入。但如果沒有危險，而孩子已經有自己的想法，或者正在思考，就讓他先試。
即使做錯了，也沒有太大關係，只要錯誤不會帶來嚴重後果，就可以讓他從中學習。
如果他真的不知道怎樣做，可以先給一點提示；再不懂，就直接教他；最後真的有需要，才陪他一起完成。
不是不幫。
只是不要太快幫。
因為有些能力，只有在自己試過之後才會慢慢長出來。
大人通常很清楚知道一條更快、更有效的方法，所以直接告訴孩子，誤以為提供答案就是在幫助他。
但當我們幫得太快，反而拿走了孩子思考、犯錯、修正和再次嘗試的機會。
人生經驗和閱歷，在AI時代，可能比過去顯得更加重要。
將來的孩子，根本不需要和AI比誰記得多，而是需要找出人類自身的價值和出路。
人跑得再快，也沒有必要和單車鬥快。
工具的出現，本來就是要替我們處理某些事情，讓人把時間和精力放到更有價值的位置上。
## 教育改革迫在眉睫
如果AI真的愈來愈擅長整理資料、分析內容和回答問題，那麼教育就更不應該把孩子大部分的時間，都用來訓練那些工具已經能夠做得更快、更好的事情。
我並不是說將來不用學知識。
知識仍然相當重要，永遠也有人因為興趣、專業或者熱愛，願意深入鑽研。
但如果教育制度仍然主要要求孩子不停吸收、記憶和重複一些大家都能輕易取得的知識，並且視之為對未來的保障，那麼，假如我們繼續深信這種教育方式已經足夠，將來恐怕就要付出代價。
孩子花了十多年，最努力練習的，可能正正是AI最容易做得比他快、比他多，甚至比他更準確的事情。
到了那個時候，孩子的優勢與價值還剩下多少？
其實大家不難發現，轉變正在發生。
如果我們明知道世界正在改變，教育卻仍然主要訓練孩子去做工具最擅長的事情，真正危險的不是他們學得不夠多，而是他們可能花了最重要的成長時間，卻沒有好好發展和培養真正屬於人的能力與價值。
好奇心被磨掉。
獨立思考被標準答案取代。
發問的能力，也因為太習慣等待別人提供答案而逐漸消失。
到他真正進入社會時，他可能以為自己已經知道很多事情，因此失去了繼續探索的慾望；記得很多答案，卻不再尋找新的突破和想法；做過很多考試，卻不習慣在沒有標準答案的情況下作出判斷。
這才是我真正擔心的地方。
所以，我不是想叫孩子少學一點。
我反而希望他們學得更主動一點。
由好奇心出發，以獨立思考作判斷，再透過發問去探索新的可能。
AI可以成為人類有史以來最大、最快、最聰明的圖書館之一。
而我們現今最大的課題是：
人類真正不可忽略的價值，也許不單在於能夠發問，而在於知道自己為何發問、如何判斷，以及願意承擔選擇的後果。