我曾問過學生：「假設現在有無限的資源，你想做什麼？」原本經常抱怨資源不足的學生，卻突然答不上來。這讓我意識到，資源不足未必是真正的限制，更難的或許是想清楚自己要做什麼，以及有沒有能力去想像另一種可能。
到了AI Agent時代，「學習AI」其實是個很模糊的說法。更該問的是，一個人想把事情做好，需要具備哪些能力？過去，科系的差異可能在於會不會寫程式、懂不懂特定技術，然而，當AI Agent能代為執行，這些界線只會愈發模糊。「怎麼做」不再因個人技能受限，反之，「決定方向」的能力會被推到前面。
我常說：「想做什麼比會做什麼重要。」很多時候AI做不好，是因為人自己也說不清楚到底要什麼。把方向想清楚只是第一步，要讓AI真正把事情做好，人還得知道怎麼帶它，並教會它判斷。
要帶領AI完成任務，我認為人需要3項能力。 一是出題，把模糊的想法轉成明確目標 ； 二是驗收，知道什麼樣的成果才算符合需求 。AI可以找另一個AI檢查答案，但最終仍由人來決定檢查項目及標準；最後是監督，持續看著AI修改與進步，避免為了追求指標卻朝錯誤的方向前進。
其中，驗收與監督不能只靠另一個AI代勞。我的AI Agent「小金老師」就曾找Gemini檢查影片是否有聲音，Gemini回覆「有音效」，小金也跟著聲稱音效是自己加的，直到我要求它回頭檢查程式碼，才發現影片根本沒有音效。
這說明，AI能彼此協作，也可能一起產生集體幻覺。最後的判斷仍要由人做，人才能理解任務與判斷標準，以及何時該停下來追問。這也是為什麼我認為，未來要培養學生的，其實是「成為指導教授的能力」。
過去教育常先設定題目、限制與評分標準，學生負責找出最佳解法，但這只是在培養學生成為執行者。然而，只要目標能用文字說清楚，成果能用分數衡量，AI Agent就可以在反覆嘗試中自行改善，甚至比人類學生做得更快更好。
我不知道未來教育會變成什麼樣子。目前能想到的做法，仍是用AI加速既有課程，但這還沒有回答教育真正要培養什麼。
如果有一天，許多工作都能交給AI完成，學生也要學會在這樣的世界裡自處，找到想前往的方向，並知道自己為何願意投入一件事。
台大電機系教授李宏毅
台大電信工程所博士，專長為機器學習、深度學習與語音處理，近年開設生成式AI課程，並打造AI Agent「小金老師」。
