YJ的科學筆記

 最近我跟學生們討論到出席這件事。我對學生們說了一句話： 「你可以選擇不出席課程。我知道，有些課你可能覺得學不到什麼，也許你早就掌握內容了。但這樣的選擇，會影響到別人對你的看法、對你的認同。」 我只是想讓他們知道—— 行為與他人觀感之間，是有連結的 。 但學生的反應卻讓我停下腳步。 學生回答我：「我覺得不需要活在別人的觀點下。為什麼要在乎別人怎麼看我？我只想對得起自己。」 這樣的回答，其實很有道理。 他不是在挑戰規則，而是在捍衛自我。 Z世代，強調的是 自由、自主、心理健康 。他們不喜歡虛偽的儀式，也不想為了表演而出席。他們在意的是：「 我有沒有選擇權？我是不是自在地做自己？ 」 我開始反思：是我們這個世代太拘謹？還是他們太過追求自由？我們強調責任與角色，他們強調感受與自由。 我想起了 Allen Iverson 在這樣的反思中，我突然想起了 NBA 傳奇球星 Allen Iverson。 Iverson 缺席球隊練習，他的教練公開表示：「他應該以身作則，帶頭練球。」 他被批評「不負責任」、「破壞團隊文化」，但他沒有改變。因為他知道，他在 比賽中的表現，足以讓世界閉嘴 。他用得分、助攻、防守與拼勁，證明了他不是個隨便的人。他只是選擇了屬於自己的方式，來證明他的價值。 自由沒錯，但你要夠強 「你可以選擇不出席課，但你們要強大到，讓人對你們的選擇無話可說。你可以不在乎別人的觀感，但你要有能耐讓別人尊敬你。」 這不只是對Z世代的提醒，也像是我對自己說的話。 我們的世代，也許過於在乎別人怎麼看。但他們的世代，有時也忽略了： 選擇自由的人，也得承擔自由的後果。 結語：做自己，也要有力量 Allen Iverson 曾經說過：「我不是完美的人，但我真實。」這句話，他之所以能真實，是因為他真的強。 這個世代的孩子，不缺勇氣。他們敢拒絕、敢質疑、敢做自己。但我希望他們也學會： 要把自由撐起來，靠的是實力與責任感的雙手。 自由不是特權，它是你努力之後，才能贏得的權利。

根據2025年麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）發表的研究《Your Brain on ChatGPT》，長期依賴大型語言模型（LLM）進行學術寫作，雖可短期提升生產力並降低挫折感，但卻會造成 認知負債（Cognitive Debt） 的累積。研究指出，使用AI輔助的參與者，其大腦活動的神經連接顯著弱化，推理能力下降，對自己作品的記憶與所有權感也變得薄弱。更令人擔憂的是，這些影響在移除AI後仍未能完全恢復，顯示 過度依賴AI會抑制大腦深層思考與創造性學習的能力發展 。 這項發現對教育現場投下了震撼彈，提醒我們：若不正視AI帶來的思考結構改變，未來的學生可能會成為操作AI的高手，卻是失去思考力的「語言外包者」。因此，不同教育階段必須採取對應策略，有意識地引導學生在AI時代中鍛鍊出真正的理解力與問題解決力。 🎓 教育者的三階段行動建議 國高中階段： 強化基本功，限制AI參與 學生在這一階段正處於知識內化與邏輯思維建構的關鍵時期，若過早依賴AI，可能會削弱其長期的學習潛能。 建議措施： 考試與作業應限制或禁止使用LLM。 鼓勵手寫作業、心智圖製作與口語表達練習。 老師可安排「AI與人腦誰寫得更好？」的小組討論，引導學生認識AI的優劣與侷限。 大學階段： AI輔助學習，但保留核心認知訓練機制 進入大學後，可逐步開放學生使用AI工具，如 ChatGPT 作為資訊輔助、語言潤飾與構思啟發工具。但仍須透過設計來確保學生的 理解力、批判力與問題解決力 不被削弱。 建議： 教師應在課堂中示範如何「正確使用AI」而非依賴AI。 評量方式可保留部分 封閉式測驗（closed book） ，考驗學生是否真正理解基礎知識。 若採用報告或口頭報告： 應納入口試（口頭問答）環節，教師即席提問，以判斷學生是否為內容真正作者。 減少僅以書面繳交即完成的報告，避免AI代寫情形。 鼓勵學生在 事前無AI輔助條件下 先構思報告，再利用AI檢查觀點、拓展內容或潤飾語句，形成「AI+Human」協作模式。 研究所階段： 深度討論與口試把關，確保真正理解與創新能力 研究所階段的學習應聚焦於創新、獨立思考與工程應用能力的鍛鍊。過度依賴AI可能讓學生失去解決問題的真本事。 建議： 指導教授應與學生進行頻繁討論，透過問...

在這個資訊爆炸的時代，大型語言模型（LLM）如 ChatGPT 已成為許多人學習和工作的得力助手。它能快速生成論文、回答複雜問題，甚至幫我們寫程式。然而，當我們將思考的重擔交給AI時，我們的大腦正在發生什麼變化？一篇來自麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）的重磅研究，為我們揭示了這便利背後令人擔憂的真相。 Kosmyna, Nataliya, et al. "Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task."  arXiv preprint arXiv:2506.08872  (2025). 這篇題為《使用AI助理撰寫論文時大腦的認知負擔累積：你的大腦與ChatGPT》的論文，深入探討了在學術寫作中，使用LLM所帶來的認知影響 。 實驗設計：AI vs 搜尋引擎 vs 自力思考的大腦 為了量化影響，研究團隊將54名大學生隨機分為三組： AI組 ：僅能使用 OpenAI 的 GPT-4o 撰寫論文。 搜尋引擎組 ：可使用 Google 等傳統搜尋引擎，但禁止使用LLM。 僅大腦組 ：禁止使用任何外部工具，完全依靠自身知識。 實驗為期四個月，在最後的第四次實驗中，研究人員還進行了有趣的「工具轉換」測試：讓AI組改用純大腦寫作（LLM轉大腦組），而僅大腦組則換用AI輔助（大腦轉LLM組） 。研究人員透過腦電圖（EEG）監測參與者的大腦活動，並分析論文的品質與原創性。 誘人的「捷徑」：認知負荷降低，但推理能力下降 研究發現，與傳統的網路搜尋相比，使用LLM的參與者，其 認知負荷降低了32%，尋找資訊的挫敗感和付出的努力也顯著減少 。不僅如此，LLM使用者的 整體生產力甚至提升了60% 。 聽起來很棒，對嗎？但問題來了，你偷的懶，終究不會放過你。 研究指出，AI 使用者在資訊處理上更少主動思考，缺乏將新知內化為「心智圖示（mental schema）」的歷程。長期下來，將導致理解能力與推理能力明顯下滑。事實上，AI 組的推理品質整體低於搜尋引擎組，顯示「把思考外包」讓我們的大腦失去了精進與串連知識的機會。 大腦掃描的鐵證：萎縮的神經網路 最令人震驚的發現來自於腦電圖（EE...

AI正在取代入門工作：職涯的第一階不見了 我們正處於一個劇變的時代。人工智慧（AI）不再是科幻電影的場景，而是已經實實在在走入我們工作場域的夥伴，甚至是競爭者。它正以驚人的速度重塑產業樣貌，特別是對於那些剛要踏入職場的年輕人來說，這股浪潮的衝擊尤其猛烈。 過去，職涯發展就像一座有著清晰階梯的巨塔，我們從最底層的入門級工作開始，按部就班、累積經驗，一步步向上攀升。然而，AI的出現，正悄悄地拆解著這座階梯的第一階。 消失的第一階：當AI成為你的第一個同事 曾幾何時，審查合約細節、在成千上萬行程式碼中找出那微小的錯誤（debug）、或是處理日復一日的基礎客戶服務，這些是新鮮人踏入職場的「成年禮」。這些任務雖然基礎，卻是學習產業知識、熟悉工作流程、建立人際網絡的關鍵起點。 現在，情況不同了。 AI，特別是大型語言模型（LLM），已經能夠高效、甚至更精準地執行這些任務。AI可以24小時不間斷地審閱法律文件、在幾秒鐘內定位程式碼的 bug，並透過聊天機器人處理超過八成的客服問題。當這些傳統的入門級任務被自動化，那原本為新鮮人預留的「職涯第一階」，正在快速地消失。 這不僅僅是工作機會的減少，更是一種學習路徑的斷裂。如果沒有了這些基礎崗位的歷練，我們要如何獲得那些隱藏在繁瑣任務背後的寶貴經驗？ 技術驅動兩極化：要嘛平庸，要嘛卓越 AI的崛起，讓工作世界進一步朝向「M型社會」發展。 一個很好的例子是軟體工程師。過去，一位僅僅「水平一般」的工程師，或許憑藉著市場需求，仍能找到一份足以溫飽的工作。但在今天，當AI可以自動生成基礎程式碼、協助除錯時，這位工程師的價值就被大幅削弱。企業為什麼要聘用一個表現平平的人，而不去善用更高效、成本更低的AI工具？ 與此同時，一位「頂尖」的工程師，卻能將AI玩轉得出神入化。他利用AI作為思考的延伸、創意的輔助，自動化那些耗時的基礎工作，將所有精力專注於更高層次的系統架構、演算法優化和創新研發上。AI不是取代他，而是賦能他，讓他一個人的產出，能夠匹敵過去一個小型團隊。於是，他的收入和價值將呈現指數級的增長。 這並非新鮮事。回顧歷史，從石器時代的鋒利石斧，到工業革命的蒸汽機，再到資訊時代的電腦， 技術的革新總是不斷拉開個體回報的差距 。因為，收入的下限永遠是零，但技術卻一次次地為能力的上限提供了新的想像空間，讓頂尖人才的回報沒有天花板。 在AI時代，平庸的...