這篇雖然我是在講作業這件事，但其實可以換到許多場景。
​
Campus Technology報導，2024 年「全球 AI 學生調查」顯示，高等教育學生對 AI 工具的採用極為普遍。在16個國家的3,800多名大學生樣本中，有86%的學生表示在學習中使用過 AI；教育媒體 Education Week 所屬的研究中心在 2024 年秋季對美國教師進行調查，有 13% 用 AI 批改日常作業。
​
學生靠 AI 交作業，老師靠 AI 打分數。這背後的概念是什麼？學生不是在展現學習能力，而是比誰 prompt 寫得好；老師也不是在細讀內容，而是比誰檢查工具用得快。
​
寫作業改作業的整個過程，可能有很大的一部分是沒有人參與的。教學現場正上演一場微妙的「外包大戰」。
​
學生寫作業的意義是，透過學習後的輸出，來表現自己的吸收程度；老師改作業的意思是，經由檢驗學生的輸出，驗證學生學習效果。有了AI後，寫作業改作業這流程就變成 AI 對AI，瓶對瓶倒來倒去。
​
先不談在學習流程中使用 AI 該不該，先看看會產生哪些新問題。
​
​
第一，評量的公平性開始崩壞。
過去學生之間的差距，來自理解力與表達力；現在，差距卻變成「誰比較會問 AI」。
​
會設計 prompt 的學生，能得到幾乎完美的答案；不懂怎麼問的學生，即使再認真，也可能被系統判為「表現較差」。
​
這種現象的可怕之處在於，它不是作弊，而是一種新型的「能力不對等」。
​
教育本來是想縮小階層差距，結果 AI 反而在無形中拉開了新的「科技使用技術鴻溝」，而用 ​ AI 做作業這技術，偏偏學校不會教。
​
​
第二，老師的專業角色正在被侵蝕。
AI 不僅能改作文、批算式，還能提出改進建議、生成評語。
​
於是老師從「判斷者」變成「確認 AI 結果的人」。
​
久而久之，學生不再尊重老師的專業，而會想：「AI 說得比老師還準，那為什麼不直接問 AI？」
​
這不僅削弱了教學權威，也讓教育的價值被引導到「找最快做作業(改作業)的方法」，而不是「驗證學習效果的過程」。
​
​
第三，作業變成只剩『儀式感』。
學生交出一份漂亮的 AI 生成內容，老師回一份精緻的 AI 評語，雙方都覺得流程完成了。但整個過程，可能有很大一部分的內容是沒有人真正思考，也沒有人真正學習的。
​
作業不再是驗證學習的手段，而變成「維持教育制度表面運作的形式」。也就是走完這個流程就好。大家開始習慣這樣的流程，然後大腦不知不覺間被掏空。
​
第四，作業真正的價值被搬走。
寫作業的本質，不是為了交一份完美答案，而是透過反覆推敲、錯誤修正，建立自己的思考力。
​
當 AI 幫你想，幫你改，這段「大腦用力的過程」就被外包出去了。
​
長期下來，學生會變得依賴工具，而喪失判斷力與創造力。
​
AI 能加速產出，卻無法取代「內化知識」這件事。
​
如果學習只剩輸入與輸出之間的自動流程，人類在教育中真正該學的思考與選擇就消失了。
​
​
每次時代有一個大規模的進步，人類就會有一部份的能力被取代。就像工業時代的流水線，人力被機械替代。
差別在於，這次被取代的，不是雙手與體力，而是人類與其他物種差異最大的「腦力」。
​
AI 不是敵人，我們也沒辦法禁止老師或學生使用 AI。真正危險的，不是大家都在用 AI，而是我們在使用的過程中，忘了「學習的本質是什麼」。