YJ的科學筆記

這次中央大學承辦 115 年全國大專校院運動會，引發了一些討論。全大運於 2026 年 5 月 2 日至 5 月 6 日在中央大學舉行，主題為「無懼．永續 Run Fearless Run Green」，也是一場全國性的大型校園運動賽事。 事件的爭議主要集中在兩個面向。第一，有學生團體指出，部分大一學生被安排參與全大運志工服務，並與服務學習或畢業門檻產生連結，因此質疑是否構成變相強制。根據報導，學生會與台學聯主張，至少有 8 個系、超過 400 名大一學生受到影響；校方則回應，服務學習已有多元替代方案，並非強制學生一定要參與全大運志工。 第二，則是個資保護問題。報導指出，志工名單曾包含姓名、手機、電子信箱等資訊，並被放在全大運官網供下載；校方後續表示已下架相關資料，並將採取去識別化與權限分級查詢等改善措施。 對我來說，這件事不應該只被簡化成「學生抗議」或「學校委屈」。它其實是一個很好的教育現場，讓我們重新思考：什麼是公平正義？什麼是公共責任？什麼又是年輕人在成長過程中，必須學會分辨的事情？ 公平正義當然重要，該爭取就應該爭取 如果制度不透明，應該檢討。 如果學生權益被忽視，應該被聽見。 如果個資被不當處理，更應該嚴肅面對。 我並不反對學生發聲。相反地，我認為一個學生如果能夠看見制度中的問題，並且願意提出質疑，這本身就是民主社會與高等教育很重要的一部分。 我自己也曾經為了不公平的事情站出來過。當一個人的努力、聲譽、榮譽，沒有被公平對待時，當然應該發聲。當真正付出的人被忽略、被誤解、被制度性地犧牲時，我也會想站出來幫忙。 因為那種不公平，不只是「我不舒服」，而是「一個人的價值沒有被合理看見」。 爭取之前，也要誠實問自己一件事 隨著年紀與經驗增加，我慢慢體會到：在爭取之前，我們也需要誠實問自己一件事。 我是在爭取真正的不公平？ 還是只是因為我不想承擔、不想辛苦、不想被安排？ 這兩件事不一樣。 如果是制度不合理，那當然要討論制度。 如果是權益受損，那當然要爭取權益。 如果是個資外洩，那當然要追究責任。 但如果問題的本質只是：「我想休息」、「我不想做」、「我覺得麻煩」，那就不一定適合直接上升成公平正義的問題。 休息很重要，身心狀態也應該被尊重。但不想辛苦，並不必然等於受到壓迫；不想承擔，也不必然等於制度不公。真正成熟的判斷，是能夠分辨「我的不方便」和「公共的不正義」之間的差異...

這幾年，AI 迅速進入學術研究的各個環節。從文獻搜尋、資料整理、重點摘要，到初稿生成、語句潤飾，甚至程式除錯與流程自動化，AI 幾乎已經成為研究工作的新工具箱。面對這樣的變化，很多人開始問：如果 AI 能做的事情越來越多，那麼研究者在研究中的核心價值，究竟還剩下什麼？ 最近，一套名為 FARS 的全自動科研系統引發廣泛討論。根據報導，這套系統連續運行 417 小時，也就是整整 17 天，總共產出 166 篇論文，平均 2 小時 17 分鐘就完成一篇。它從翻閱文獻、尋找題目、提出假設、撰寫程式、執行實驗、分析資料，到最後生成論文，幾乎完整複製了一名研究生或博士生的日常研究流程。這樣的消息之所以讓人震撼，不只是因為它快，而是因為它讓我們第一次非常具體地看見：AI 正在從研究助理，逐步朝「研究者」的位置逼近。 如果從人與工具的分工方式來看，科學研究大致可以分成幾個不同層次。最早的研究方式，是研究者主要依靠紙筆、頭腦與自身知識累積來思考問題、推導理論、整理觀點。這種方式最能鍛鍊深度思考，也最能培養對知識結構的扎實理解，但它同時受到人的記憶、時間與資訊取得速度的限制。當知識更新越來越快、跨領域整合越來越重要時，單靠個人腦力與手工處理，研究的效率與廣度都會受到很大約束。 接著是比較典型的現代研究模式，也就是以人為主體，但會主動借助外部資料庫與網路資源。研究者透過 Google Scholar、論文資料庫或各式線上資源擴展視野，再靠自己閱讀、比較、判斷與撰寫。這種模式的優點，在於它仍然保留了研究者作為思考主體的地位，同時也讓研究者能夠吸收更廣、更即時的知識。從學術訓練的角度來看，這仍然是最穩健、最成熟的基礎模式。 而現在，越來越多人已經進入第三種狀態：透過 AI 聊天介面與模型互動，讓 AI 協助做文獻整理、概念釐清、研究架構規劃、文字修飾，甚至直接生成初步草稿。這種研究方式最大的特點，就是速度。很多以前需要花很久時間完成的工作，現在能在更短時間內形成初步成果。對研究者來說，AI 像是一位高效率的研究助理，也像是一面即時回應的鏡子，幫助我們更快看見自己想法的輪廓。 但問題也正在這裡。當 AI 越來越會整理、越來越會生成，研究者很容易在不知不覺中，把「自己真的理解了」和「AI 幫我整理得很像我理解了」混為一談。表面上看起來，工作變快了、文本變完整了，但真正的推敲、懷疑、判斷與內化，...

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： 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...

大學裡最常見的一種焦慮，不是「我做不到」，而是「我做得到，但我好像不快樂」。你可能也有過這種感覺：課你都能上，報告你也能寫，考試也能過，可是每一步都像在消耗，做完之後不是成就感，而是更深的空洞。於是你開始懷疑自己：是不是我不夠聰明？是不是我其實沒有天分？是不是我永遠都找不到方向？ 《紐約時報》暢榜冠軍作家Robert Greene 在《精通》（Mastery）提過一個很重要的提醒：真正能走到卓越的人，往往不是靠硬逼自己，而是找到了自己大腦天生的偏好，把努力變成內在驅動。這句話聽起來像勵志語錄，但它的底層其實非常科學，也非常殘酷——因為它暗示了：你痛苦，不一定是你不行，很可能是你一直逆著自己的神經系統在前進。 我們可以把大腦想像成一塊木頭，它有自己的木紋。有些方向切下去，會很順，刀子滑過去的那一刻甚至會帶著快感；有些方向切下去，不是切不動，而是每一下都要更大的力氣，還會裂開、卡住、磨損。這就是所謂「大腦的紋理」。它不是你有沒有意志力的問題，而是你在做的事情，和你的注意力系統、獎勵系統、學習模式是否匹配。 你一定見過這樣的人：有人看一眼就懂圖像與結構，有人一碰到語言就進入某種神奇的狀態，也有人只要遇到可以拆解與推理的問題就停不下來。這些不是努力多寡造成的差異，而是每個人的神經迴路在「被什麼吸引」「如何形成連結」「什麼會帶來快感」這些地方，本來就不同。真正的差距，常常不是智商，而是匹配。 那我們要怎麼找到自己的紋理？最早的線索，通常藏在童年。不是你小時候拿過什麼獎，也不是你小時候被說很厲害的那件事，而是你小時候「會自己做很久」的事。你不需要有人鼓勵，不需要有人肯定，就算沒人看，你也會重複做。你甚至可能曾經因此被罵過：為什麼一直拆東西？為什麼一直問為什麼？為什麼一直沉迷在那些奇怪的小細節？那種「內心的微弱拉扯」，就是你真正的種子。 很多人會問：如果每個人都有種子，那為什麼我們長大後都迷路了？原因很簡單：種子沒有不見，只是被外部動機蓋住了。進入學校之後，分數變成指標；進入職場之後，薪水變成指標；你開始被告訴哪些路才是有前途、哪些選擇才是聰明。你當然可以順著走，而且你也可能走得很成功，但如果那條路不符合你的紋理，你會慢慢發現：努力變成消耗，成就感變得脆弱，你需要更多外界回饋才能撐住自己。你不是不努力，你只是把意志力用來對抗自己。 所以，真正重要的不是「我要選什麼工作」，...

最近，看到爆出的「血論文」事件，我心裡揪了一下。 為了申請與執行研究計畫，老師需要列出產出成果；而這些成果常常被簡化為「論文數量」、「發表紀錄」，於是學生的論文視為績效壓力的延伸，過度要求發表、忽視學生學習過程中的感受與選擇，引發大量討論——不只是對師生關係的批判，更延燒到整個高教制度的反思。 「老師／教練，我只是想快樂打球。」 教育現場裡，這樣的聲音並不陌生。 學生說：「我只想完成合格的論文，不想為了研究拼到失去生活。」 球員說：「比賽輸贏是教練的壓力，我只是想快樂打球。」 我可以理解這樣的心情，因為我自己也曾是那個想快樂打球、快樂學習的年輕人。 「競技」這個詞，裡面本來就含著「競爭」； 學術研究，也本身就帶著某種程度的「責任」與「挑戰」。 想要成果，想要突破，絕對少不了努力與磨練。 但努力應該是為了所愛，而不是被績效制度綁架成無盡的壓榨。 🧩是學生讀錯科系，還是世界太血汗？ 我們的大學教育體系，是否早已把「發表」變成唯一價值？ 是否忘了學術訓練的核心，是啟發，而不是壓迫？ 我們逼著學生走在一條追求論文發表的跑道上，卻不問他們是否熱愛賽道本身。 那麼，是學生選錯了路？還是我們的大人世界本就太過血汗？ 🌱 教育現場的反思 我衷心希望，全台灣的老師、教練們都記得： 如果學生真的太痛苦了，就別逼他們了。 自由、熱情、與自我成長的空間，應該永遠優先於績效、輸贏。 燦爛不凡的表現，不該是血汗堆出來的； 浪漫勇敢的堅持，應該是為了所愛，而不是為了不甘落後。 學術與競技，都值得追求卓越； 但唯有讓熱情生根，努力才有意義，勝負才有靈魂。

 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...

在一次導生聚會中，有學生問：「老師，如果我不小心被二一了，怎麼辦？可以不要二一嗎？」也有學生困惑地說：「我對專題沒興趣，中途可以放棄嗎？」 這些問題，讓我不禁反思：我們的教育環境，是不是讓「做自己」與「愛自己」這些話語，變得太輕盈、太輕易了？ 粉紅泡泡下的誤解：「愛自己」不等於逃避責任 近年來，「愛的教育」幾乎成了一種主流語境。「做自己」、「愛自己」這些本應溫暖、療癒的詞彙，被大量傳播與推崇。然而，當它們失去了脈絡與限度，只剩下一味地「取悅自己」、「放過自己」，其實也可能是在助長一種對責任的逃避，甚至是對他人的冷漠。 在我看來，這種價值觀就像是一種精神嗎啡——原本設計給心理受創、過度壓抑者的心靈止痛劑，如今卻被無差別濫用，彷彿每個人都可以隨手吸一口、合理化任何不想面對的情境。 「愛自己」與「做自己」，本來應是一種修復的力量，幫助人們重拾自我價值；但當它變成一句空泛口號，成了不願承擔、不願努力的遮羞布，它就從療癒，變成了一種縱慾——對慾望的妥協，對現實的逃避。 教育的本質：陪伴學生成長，而非幫他們閃避人生 作為一名老師，我認為我們不能放任學生用情緒當藉口、用挫折當護身符。面對困難，不是找理由繞過，而是要學會直視、學會解決。否則，即使這次勉強躲過，下一次還是會被現實攔下。 我們也應該教學生尊重他人的付出。不只是老師的苦口婆心，還包括同學的合作、清潔阿姨默默的辛勞，這些都是支撐他們求學旅程的重要角色。一個不懂感謝、只懂退縮的孩子，即使暫時「做了自己」，長遠來看，也難以在社會中立足。 結語：先負責，再談自由 「做自己」之前，應該先學會「負責任」。這不是要否定自我，也不是要壓抑感受，而是提醒我們：自由從來不是逃避的代名詞，而是建立在成熟與自律上的選擇權。 真正的「愛自己」，是知道自己可以選擇努力、可以面對挫折、可以不放棄。如果我們的教育能讓學生明白這一點，那才是真正有力量的「愛的教育」。

當人生遇上挫折、意外或低潮，我們常會問自己一句話： 「如果我當時不那麼做，是不是就不會發生這些事了？」 這種想法幾乎人人都曾有過。但某天我突然問了自己另一個更特別的問題： 「如果我真的能回到過去，能阻止那場意外發生嗎？」 這樣的思考，讓我走入了一個讓許多對科學有興趣的人都著迷的領域—— 時間旅行 。從物理的角度來看，時間旅行在某些理論框架中確實是可行的。但真正重要的問題是： 我們能靠時間旅行改變過去嗎？ 目前多數物理學的結論傾向於： 不能 。以下是兩個重要的理論依據： 一、歷史為什麼不能被改變？ ✦ 諾維科夫自洽性原則（Novikov Self-Consistency Principle） 這項理論是廣義相對論的延伸，主張只要是可能發生時間旅行的宇宙，所有事件都必須是 自洽的 。也就是說，你可以回到過去，但無法做出違反歷史既有發展的行為。 舉個例子：你想回到過去阻止自己受傷，但結果卻是因為你的介入，才導致那場傷害的發生。這時，你的「阻止行動」反而成了歷史的一部分。 換句話說，你可以參與過去，但 無法修改它 。 ✦ 量子統計力學的補充觀點 近年的研究從量子與熱力學的角度，進一步加強了這個想法： 在封閉類時曲線（CTC）中，時間與能量是離散化的，不是連續可調的。 系統的熵（亂度）有一個上限，這防止了時間的無限重複。 在過去的任何一個時間點，只會存在一個你，也只會發生一種歷史。 這意味著：即使你穿越時空，宇宙也會透過物理機制自動「修正」所有矛盾，使歷史保持一致。 沒有平行版本的你，也沒有另一次機會。 二、那未來呢？我的努力還有意義嗎？ 當過去已成定局，下一個讓人在意的問題是： 「那我的未來也是注定的嗎？我現在的努力還有意義嗎？」 這其實是個更難的問題，但也更貼近我們的生活與選擇。 目前物理學對「未來是否已被預設」 尚無定論 。但可以肯定的是， 沒有任何理論能證明未來是完全固定的 。這代表我們仍有希望——仍有可能主導自己的未來。 三、三種理論視角，重新思考「命運」 ✦ 相對論：現在不是絕對的 根據愛因斯坦的 相對論 ，時間並不是全宇宙統一的節奏。不同的觀察者，在不同的參考系中，對「現在」的定義都可能不同。 這暗示：未來並不是線性排好的車站時間表，而更像是一張路線圖，有許多交錯、岔路與選擇。 ✦ 多世界詮釋（Many-Worlds Inte...

最近我看到一份網路調查，超過80%的研究生認為讀研究所只是為了拿文憑。這數字讓人不禁想問：研究所真的是「不得不去」的下一站，還是「值得去」的探索旅程？ 不同世代對於工作的想法其實差很多。4至7年級生（大約1960-1980年代出生）工作多半是為了讓家人過更好的生活，甚至有些人得扛起家計，別無選擇。但8年級生（1990年後出生）或更新的一代，基本上不需要擔心下一餐在哪裡，人生有了更多自由，那麼是不是該好好思考：我的人生要怎麼走，才真正適合自己？ 問題是，我們的教育體制真的幫助年輕人探索興趣了嗎？高中到大學，大多數課程都是標準化、單向輸出的學習模式，學生被塞滿知識，卻很少有人幫助你發掘自己的天賦。直到做專題研究或進研究所，才終於有機會和老師一對一深聊，進入真正的「客製化」學習。 就拿我自己來說，每次和學生初次面談，通常都會聊上超過一小時，目的不是填表格，而是一起找出他們真正喜歡什麼、適合什麼。我一直覺得，能這樣和學生討論未來，是當大學老師最棒的「特權」。 所以，我真心希望大學生能把握這段時間探索自我。研究所不該只是「大家都去所以我也去」，而應該是「我確定自己熱愛這個領域，想繼續深入」。人生這場旅程，真正值得的不是一張文憑，而是找到你想奮戰的方向，然後全力以赴。 人生無常，未來充滿變數，沒有人能保證下一步會如何發展。正因如此，每一天都應該被珍惜，每一個選擇都應該帶有意義。我們無法改變過去，但可以掌握當下，為自己的未來奠定更穩固的基礎。所以，不要把時間浪費在跟風或茫然中，而是積極探索自己真正想做的事，並勇敢邁向那條路。

在當今 AI 領域， 知識蒸餾（Distillation） 是一個重要的技術，它的核心概念來自於一個簡單的觀察： 可以將一個大型、複雜的模型（Teacher Model）所學習到的知識，壓縮並傳遞給一個較小的模型（Student Model），使其在效能上仍然表現優異。 這樣的技術不僅能夠降低運算成本，還能讓小模型在較少資源的情境下發揮高效的推理能力。例如，大型的 Transformer 模型如 GPT-4 或 BERT，可以透過知識蒸餾將精華萃取出來，轉移到更小、更輕量的模型，使其更容易部署在行動裝置或邊緣運算設備上。 然而，這個概念並不僅適用於 AI， 它與教育的本質驚人地相似 。 從知識蒸餾到教育傳承：教師與學生的互動 在教育現場，老師與學生的關係其實就像是 Teacher Model 與 Student Model 之間的知識蒸餾過程。 1. Teacher Model（老師）— 見識廣博但龐大 老師經歷了長年的學習與研究，閱讀過大量的文獻、參與過各種研究計畫，掌握龐大的知識與經驗。但這些知識如果不經過整理和提煉，直接傳授給學生，學生往往無法完全吸收。 2. Student Model（學生）— 學習並提煉精華 學生相較於老師，模型較小（經驗較少、知識較淺），但學生有一個優勢： 學生可以透過與老師的互動，學習老師的精華知識，並在內化後發展出自己的高效學習與研究方法。 在這個過程中，老師不只是單純地傳授知識，而是將知識提煉、轉化成學生能夠理解、內化的形式，這正是教育的價值所在。 AI 世代下的師生互動：如何讓知識傳承更有效？ 在 AI 世代，我們的學習方式正經歷轉變，師生互動的模式也應該適應新時代的需求。以下幾點是可以參考的做法： 1. 注重啟發式教學，而非單向灌輸 知識蒸餾的一個關鍵技巧是 軟標籤（Soft Labels） ，它能讓 Student Model 不只是學習最終答案，而是學會 如何 得出答案。同樣地，在教育中，老師不應只是單純地給學生標準答案，而是應該引導學生思考 為什麼這個答案是對的？如果條件改變，會產生什麼影響？ 2. 給學生適當的挑戰，促進自主學習 一個好的 Teacher Model 會讓 Student Model 在學習的過程中適度挑戰，讓它能夠成長。在教育中也是如此，老師需要根據學生的學習狀況，設計適當的問題與任務，讓學生在解...

人生就像一趟充滿未知的旅程，到處都是挑戰和考驗，而且常常跟我們預期的不一樣。很多時候，我們沒辦法等到所有條件都完美才做決定，而是要在不完美的情況下往前走，承擔風險，勇敢接受挑戰。 成長代表著了解這個世界的殘酷和美好，就算遇到挫折，還是要保有自己最初的目標。在困難中找到力量，是讓我們變得更堅強的關鍵。世界不會因為我們脆弱就變得比較簡單，只有自己變得更強大，才能讓我們面對世界的時候，感受到更多友善和溫暖。 對即將要進入職場的同學來說，適合的工作不只是賺錢的工具，更是一個實現自我、追求夢想的方法。當工作可以激發你的熱情，你就能更堅定地面對挑戰，並且不斷發掘自己的潛力。找到真正喜歡的工作之後，工作就不再只是責任，而是一個讓你展現自我的過程，讓你可以在裡面找到意義和成就感。不過，在追求熱情的過程中，可能會遇到一些現實的問題，像是薪水的壓力，而選擇那些社會地位比較高的「熱門工作」的人，可能就要犧牲自己的興趣。面對這些選擇的時候，我們要問自己：是要選擇物質上的安全感，還是要追求內心的滿足？ 適合自己的工作應該是可以讓你成長、提升專業知識和解決問題能力的。當你遇到困難的時候，它可以讓你更有信心，因為你知道自己在做的事情是有意義的，可以幫助你不斷變得更好。所以，當你要做選擇的時候，給自己一點時間好好想想、探索，不要害怕嘗試和失敗。相信你的熱情和堅持，這就是你最強大的力量，可以幫助你在這趟旅程中走得更遠，看到更多風景，讓你的生活更豐富、更有意義。

教授在研究生教育中扮演的角色不僅止於學術研究，更肩負著「指導」的重責大任。然而，「指導」的真諦究竟為何？指導教授應該在學生的研究與成長過程中介入多深？在美國，指導教授稱為 advisor，強調提供建議與方向引導；在英國則稱為 supervisor，著重監督與審查的職責。由此可見，指導教授的責任既包含對研究進度和方向的監督，也包含提供學術和職涯發展上的建議。 對於受過博士訓練的研究者來說，提供技術指導通常不是難事。然而，如何以有效且恰當的方式進行「監督」，箇中差異卻相當顯著。如果教育過度偏重績效，以過於嚴苛的方式強調進度規劃與責任制，這種「企業化」的管理方式在少子化的環境下正逐漸式微，也容易忽略個體成長的獨特性。 回歸教育的本質，什麼才是有效的監督方式。筆者認為，真正優良的研究所教育應讓受教者終身受益，而非僅僅完成一篇研究論文。對於Z世代的學生而言，理解、尊重和同理是指導過程中不可或缺的要素。這一代學生成長於數位化和快速變遷的世界，他們更重視自主性與平等交流，而難以接受基於權威的命令式指導。因此，教授在指導過程中應減少權威感，以平等的姿態進行交流，避免情緒化反應，並以同理心為基礎建立信任和合作關係。 建議的目的並非讓學生過度糾結於過去的錯誤，而是幫助他們在未來做得更好。好的建議應是一種引導和陪伴，而非批評與指責。因為教育的本質在於激勵人們勇於挑戰未知，而非讓人畏懼錯誤和失敗。唯有如此，才能促進學生的成長，讓他們從錯誤中汲取教訓，並在下一次挑戰中獲得進步。 筆者也持續致力於打造一個更具同理心、合作與理解的指導環境，和學生一起營造互信的研究所學習環境，共同在學術追求中獲得真正的成長。