遇到陌生的東西,以前要先知道關鍵字才查得下去;現在拍一張照片、說出想要的成果,AI 就能幫你開始。創造也一樣——給孩子的一套圖卡、給家人的一個小工具,以前「不值得特別做」,現在順手就能做。
可是當提問和創造都變容易,「做完」也跟著變得太容易。這場演講分成四站,談學習者真正要學會什麼,以及當內容不再稀缺,社教機構還能提供什麼新的價值。
四站重點
每一站都可以直接從簡報的那一章開始看。
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01
開始變容易
AI 降低進入陌生知識的門檻
如果連關鍵字都不知道怎麼下,要怎麼開始?
以西藏旅行拍到的雲為例,比較三種弄懂它的方式:用搜尋引擎查、拍照直接問 AI、讓 AI 直接把重點標在照片上。不用先知道名詞,只要說出想要的成果。
從「它叫什麼?」到「我看到了什麼?」,學習的門檻降低了。
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02
創造變便宜
當每一個小需求,都值得被客製化
當製作成本大幅下降,以前「不值得特別做」的小需求,會發生什麼變化?
六歲女兒問番茄醬怎麼做,得到一套專屬於她的步驟圖卡;配音員老婆拿到幾千句的稿子,當天就有了一個專屬的讀稿工具。小題大作,從不划算變成可以常做。
價值從「做出來」,移到「挖掘需求、解決問題」。
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03
當「做完」變得太容易
重新思考 AI 時代的學習與評量
當提問和創造都變容易,我們到底希望學習者真正學會什麼?
學生也會拿 AI 來做作業。只看交上來的成品,已經看不出誰學會了。答案和成品變廉價之後,價值移到過程和體驗上;陪伴學習的人要做三件事:覺察他卡在哪裡、判斷什麼形式適合他、把關 AI 的錯。
做完,不等於學會。
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04
重新想像社會教育
當內容不再稀缺
當每個人都能隨時取得資訊、生成內容,社教機構還能提供什麼新的價值?
過去走進館所,常常是為了找到內容;現在內容隨手就有。館所的角色從提供內容,走向設計新的學習體驗——把覺察、判斷、把關,從一個人放大到一座館。
民眾帶著 AI 的答案走進來,他要的不是答案,答案他已經有了。
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結尾提問
你的價值,
有哪些是 AI 給不了的?
延伸閱讀
- Strömberg、Lei、Wu(2026),CEPR DP21577:研究作者說明(英文) 第三站引用的研究:作業變好看了,考試卻退步了;學習損失主要集中在讓 AI 代做作業的學生。
- 《Claude 工作術》與其他著作 講者的書,談怎麼和 AI 一起工作。
關於講者
劉弘祥(owo),AI 自動化技術顧問。專注生成式 AI、流程自動化與知識管理,從事企業 AI 導入顧問與人才培訓,服務企業、公部門與各級學校。著有《Claude 工作術》《Notion 全方位管理術》《資料科學入門完全指南》。