學什麼才有未來?謝宗震:擁有完整決策邏輯的人,不易被取代

許多學者都認為,人工智慧帶來的衝擊極可能超過網際網路,甚至將之定義為「第四波工業革命」,當然教育勢必得急速趕上,無論是家庭或學校,都必須重新思考如何培育AI世代的年輕人。但應該培養下一代哪些能力,才足以面對未知的變化?智庫驅動知識長、D4SG資料英雄計畫主持人謝宗震認為,「應該教他們拆解問題的本質與原因。」

謝宗震曾以人工智慧建立家暴再犯風險預警系統,解決台灣社工人員人力不足的問題,並獲選DATA FOR GOOD 的全球近代傑出100大題目,從學術界跨入產業界的他,仍以行動實踐「數據可以改變社會」的使命。

謝宗震分析,台灣的教育體制比較像德國,以標準化方式、用公式快速解決問題。這個概念很適合製造業,訓練出來的人才,在工業社會也可以過得很好。但我們現在所面對的是世代轉變,以前的標準化流程沒有錯,但只符合當時生活的需求,無法培養孩子適應未知變化的能力,「所以,我們這一輩人需要發現出適合未來世代的教育方式,」謝宗震強調。

「未來他們會面對什麼問題,你都不知道,當然更不會知道答案,」謝宗震說,所以,這個世代的家長不用急著教孩子怎麼做,「而是應該教他們拆解問題的本質與原因。」

怎麼做才能培養孩子這些能力?謝宗震從聆聽開始。例如帶小朋友去公園,溜滑梯被施工的黃布條圍起來不能進去。小朋友認知到黃布條是「問題所在」,問爸媽:「如果我把黃布條剪掉就可以進去了嗎?」謝宗震會說明,因為溜滑梯需要工程師用機器來修理才會安全,把黃布條剪掉,不會讓溜滑梯恢復正常……絕對不會簡單地說「不行就不行」。

他也建議可以從小引導孩子培養邏輯能力。一開始可以是基本的邏輯,若P則Q,如果怎樣就會怎樣;更進階的是程式邏輯,if else,如果怎樣應該做什麼事,如果不是的話應該做什麼事,循序漸進練習不同的拆解方式。

謝宗震認為,學齡前的孩子學會這些之後,就可以用程式邏輯探索世界上的各種狀況。例如,如果你知道有些植物每一枝脈會分成五枝、有五片葉子,那麼,當孩子知道有多少枝脈的時候,就能夠算出這棵樹有多少葉子。

這樣的能力,是孩子日後探索問題本質的基礎。深刻知道這些概念與應用方式之後,無論是哪個領域的問題都可以觸類旁通,也才有跨域解決的可能。

等到這代的孩子逐漸長大,哪些學科會繼續受重視?謝宗震認為,以台灣產業向來傑出的製造能力來看,電機、機械、資工這些科系的人才仍然搶手。但他建議,如果孩子尚未明確要選擇某種職業,比較保守的方式還是選擇基礎科學,不只是大家過去所熟知的數學、物理,還包括心理學、社會學、經濟學,這些會愈來愈重要。

特別是社會學與經濟學,目前看來雖然沒有直接對接的工作,但可以培養出比較宏觀的思考,做大方向決策能有清楚概念。當AI愈加普及之後,重複性、機械性的工作會被取代,擁有完整決策邏輯的人,是最不容易被取代的。

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