文/Mr. Hatch

不論你是學生、家長還是老師，我們都必須理性看待 AI，特別是學生在課業上到底都是怎麼用它的。

AI 的本質：大型語言模型（LLM）

AI 絕非無所不知的智者，背後並沒有任何真正的理解與思考。它沒有心智，沒有感受。我們常用的 ChatGPT、Claude 或 Gemini，本質上都是透過統計分析預測「下一個字詞組合」的演算法。這也是為什麼 AI 常會胡說八道或產生「幻覺」——因為它根本不是真的「知道」。比起「人工智慧」，稱它為「大型語言模型（LLM）」反而精準得多。

作家Ted Chiang 曾給過一個絕佳比喻：LLM 更像是一台「高階預測印表機」。印表機可以印出「別傷害我」這幾個字，但這絕不代表它懂得什麼是痛苦。

LLM 沒有自主思考能力，這反而是件好事，代表我們不必擔心它帶來毀滅性的力量。ChatGPT 沒有比你聰明，它只是擁有一座龐大的資料庫與極快的輸出速度。歸根結底，它終究只是一項工具。

然而，LLM 技術的導入與使用方式，卻往往在教育界帶來破壞性的影響。

使用AI兩大風險：權威假象與討好機制

由於 LLM 產出的文字流暢自然，很容易給人一種「權威智者」的假象，進而讓我們誤信偏頗或錯誤的內容。它並非刻意撒謊，只是忠實呈現演算法的統計結果；但當我們過度依賴工具時，便會失去應有的批判思考與警覺。

更值得警惕的是，這些 LLM 背後都是以獲利和留存率為導向的科技巨頭。為了讓你持續使用，系統機制傾向於給予正面回饋——甚至在你說錯話時依然順著你。沒有任何一位家長或老師，會希望孩子向一個「無論對錯都會討好你」的系統學習。

AI導致思考平庸與心智退化

其次，把需要動腦或發揮創意的思維工作外包給 LLM，會讓人變得越來越笨。Englist 的課程之所以成效卓著，核心就在於我們極度重視批判性思考；可一旦你把思考過程外包給 LLM，你的大腦就永遠無法鍛鍊出批判分析的能力。讓 LLM 幫你列大綱、做規劃或整理複雜概念，代表你剝奪了自己親自練習的機會。如果想讓思考靈活、具備深度，我們就必須承載「認知負荷」（cognitive load）。全靠 LLM 代勞，就如同明明只過個街，卻每次都選擇坐車一樣——只會讓你的雙腿肌肉萎縮，最後身材走樣。

另一個問題在於：LLM 是極其糟糕的寫手與藝術家。看看現在網路上充斥的各種 AI 垃圾（AI slop）就知道了。當你用 LLM 來寫作業時，成品品質其實根本沒多好。用 LLM 來「創作」只會讓你變得毫無趣味，這甚至可能是你能做過最俗氣、最沒品味的事。裡面的想法既缺乏創意，又中規中矩到令人發麻——而它們也不得不如此。原因之一在於，LLM 其實是設計者思想的縮影。這些科技從業人員的價值觀，往往反映出較為狹隘的世界觀。再者，開發這些模型的企業目標是賺取最大利潤，同時極力避免惹上任何麻煩，因此模型生成出來的文字才會如此呆板平庸、毫無生氣。

當然，你可以不斷調整提示詞（prompts）讓它修正，但折騰到那個地步，為什麼不乾脆自己動手寫？如果你執意要靠一直改 prompt 來產出想要的文字，你唯一鍛鍊到的，不過是下 prompt 的技術罷了——而這段時間與精力，原本可以用來提升你自己的規劃、創作與寫作能力。

Englist 的教學理念與引導

我們完全理解學生為什麼會想用 LLM 幫忙——甚至直接用它把功課做完。用 ChatGPT 來寫不感興趣的作業，既省時又紓壓；在英文課上，用 LLM 潤飾文法、重組語意，能讓文筆看起來更流利、分數更高。但這其實反映了教育體制本身的問題，絕非把思考外包給機器人的藉口。

這也是為什麼 Englist 的老師不給學生打分數、給予學生充分的空間去修改和重審自己的文章，並且極力將作業量控制在合理範圍、同時保持有趣，讓學生真正願意親力親為。正如寫作教育家約翰·華納（John Warner）所言：「LLM 絕不可能毀掉任何值得留存的事物。」

如果你在 Englist 的作業或任何需要動腦的事情上使用 LLM，你只是在白白浪費時間——浪費你自己的時間、老師的時間，以及所有人的時間（還有你父母的金錢）。你正在親手剝奪讓自己大腦進步與成長的機會。

LLM 本身並非邪惡，將 LLM 當成購物工具或進階搜尋引擎確實很合理，它在科學、醫療或製造業領域也有極大的正面潛力。然而，目前學生使用它的方式，以及企業推廣它的手法，造成的危害已經遠大於好處。

因此，我們的立場非常明確：在 Englist，請勿使用 LLM 完成你的課業。