在 AI 時代,我為什麼還是用紅筆改學生論文?
最近,我在修改幾位學生的論文。
我不是用 AI 改。
我拿起紅筆,一字一句看過,親手修改。
為什麼?
因為我越來越清楚一件事:在 AI 時代,真正稀缺的,不是產出內容的速度,而是分辨品質高低的能力。
AI 很強,但也讓「80 分作品」失去價值
這段時間,我每天都在學新的 AI 技能。
從改進 prompt、整理 md 檔案,到各種自動化工作流程,我都持續在摸索、在練習。
AI 確實很強。
強到你很快就能做出一個 80 分的作品。
但問題也正出在這裡。
當每個人都能快速做出 80 分的東西時,80 分就不再有價值了。
你必須追求的,不再是「做得出來」,而是「做得夠好」,甚至做到 90 分、95 分,乃至 99 分。
問題不在 AI 做不到,而是你看不出差別
以我的使用經驗來說,AI 其實有能力做到 90 分。
但多數人真正的限制,往往不是工具,而是自己目前的經驗與知識不足,導致你根本無法判斷:
-
什麼是 80 分?
-
什麼是 90 分?
-
那 10 分的差距,到底差在哪裡?
當你沒有這種鑑別能力時,你就不可能下出真正有效的 prompt。
因為你根本不知道該要求什麼,也不知道該追問什麼。
所以很多人看起來在用 AI,其實只是把工作「外包」給 AI,最後拿回一份自己也看不懂好壞的成果。
為什麼需要老師傅?因為好壞之間,差的是眼力
一個新手要成長,通常需要有人帶。
你需要一位老手、一位師傅,或者一位在業界打滾很久的前輩,告訴你:
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什麼叫做好
-
什麼叫做非常好
-
哪些細節不能省
-
哪些地方才是真正拉開差距的關鍵
但現實是,這樣的人往往不容易遇到。
就算遇到了,也不一定願意手把手教。
這也是為什麼現在很多報導都在談:AI 正在砍掉新鮮人成為專業人士的路徑。
以前,初階工作雖然辛苦,但它是一條訓練路徑。
你透過一次次做、一次次被修正,慢慢建立判斷力。
可是現在,很多初階工作直接被 AI 吃掉,新人還沒來得及在基礎工作中鍛鍊,就已經被要求交出成熟成果。
結果就是:工具變強了,但人成長的階梯卻變少了。
回到學校:論文,是你展現工程實力最好的舞台
對學生來說,論文不只是交差,也不只是畢業門檻。
它其實是你展示自己工程能力、邏輯能力、細節掌握能力的最好舞台。
所以,我想跟學生說幾件事。
第一,80 分的作品已經不夠了,請努力做到 99 分
現在這個時代,做出 80 分並不難。
真正有價值的,是你有沒有能力把作品往 90 分、95 分,甚至 99 分推進。
而且,當未來 AI 真的可以穩定做到 95 分時,你至少也要有能力去「指揮它」做到更好。
不是被工具帶著走,而是你知道怎麼帶工具走。
也因此,我和我的博士生們,會盡可能安排每週或隔週的討論,陪學生一起提升作品的鑑別度。
因為真正重要的,不只是產出,而是你是否逐漸長出那雙分辨高低優劣的眼睛。
第二,多試不同 AI 工具,但不要停在「幫我改好」
現在有很多很好用的 AI 工具,像是 SKILL、Co-work、Codex 等等,都很值得接觸。
但重點從來不是「用了哪一套工具」,而是你有沒有真的理解它在做什麼。
如果你的 prompt 永遠只是:
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幫我改好
-
幫我加入
-
幫我修正
那麼你其實只是把決策權交出去而已。
更嚴重的是,當 AI 回答你之後,你也無法判斷:
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哪些修改是必要的
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哪些內容只是看起來厲害,其實不重要
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哪些方向偏掉了,卻被你照單全收
這樣一來,你永遠都只能停留在 80 分。
第三,深入細節,不斷追問,打破砂鍋問到底
真正的成長,來自對細節的執著。
不要只滿足於「看起來差不多」。
不要只因為 AI 說得很順,就以為它是對的。
不要只想趕快完成,而忽略了真正重要的地方。
你要追問:
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為什麼這樣改?
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為什麼這樣寫比較好?
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這個詞精準嗎?
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這個架構合理嗎?
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這段論證是否真的站得住腳?
你要一路問到底。
問到自己真正懂。
問到自己真的能判斷。
問到自己不再只是使用工具,而是能駕馭工具。
說白一點,就是那句話:
深入細節,不斷追問,打破砂鍋問到底,忠孝東路走九遍。
最後:AI 可以幫你加速,但不能替你長出功力
越是 AI 強大的時代,人越不能放棄培養自己的基本功、判斷力與細節感。
工具可以幫你加速。
工具可以幫你省力。
工具甚至可以幫你做到不差。
但只有你自己,才能決定你的作品是否真正出色。
只有你自己,才能在一堆看似差不多的答案裡,看出那最關鍵的差別。
這也是為什麼,當我改學生論文時,直到今天,我仍然願意拿起紅筆,一字一句地看。
因為我相信,真正的教育,不只是把東西改對。
而是幫一個人,慢慢長出分辨卓越的能力。
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