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。