從工程智能到人機協作：兩場關於人工智能與教育的對話

wendykwan3
4天前
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（作者：Ricky Lui）作為香港科技協進會（HKAAST）委員，我很榮幸出席由該會聯合主辦的「2026 世界青年科學家大灣區前沿對話」。能夠置身於一個匯聚大灣區科學家、工程師與教育工作者的交流平台，深入探討人工智能的發展方向，始終是一種難得的經驗。本次活動中，兩位講者分別從工程與數學的視角切入，回應同一個核心問題：人工智能對教育究竟意味著什麼 -- 而兩者之間亦呈現出值得關注的共通點。

【現場照片】

Ir. Ts. Prof. Dr Chee-Fai Tan —現任吉隆坡科技大學(KLUST)副校長兼教授，以及馬來西亞工程師學會副會長指出，人工智能的價值不應以模型本身的先進程度來衡量，而應取決於其如何在真實社會中被有效應用，並推動人類進步。他梳理了人工智能的發展歷程：從自動化與預測，到生成式人工智能，再到他所提出的「工程智能」（Engineering Intelligence）——即將人工智能嵌入系統之中，以實現可規模化的影響力。

將此觀點延伸至教育領域，其啟示既直接亦具挑戰性：學校並非僅僅需要更多人工智能工具，而是需要真正能改善教學、學習、決策及學生支援的解決方案。這意味著教育應超越聊天機器人與內容生成的應用層面，轉向能夠支援課程實施、學校運營、個性化學習，以及促進教育、產業與社會之間更緊密連結的系統性應用。他的結論將這一轉型定義為一項「協作挑戰」而非單純的技術問題：未來世代若要具備競爭力，必須能夠連結知識、人才、系統與使命。

與此同時，香港浸會大學的吳國寶教授則從一個截然不同的切入點展開—單位距離猜想（Unit Distance Conjecture）。該猜想由 Erdős 於1946年提出，並於2026年5月由一個 OpenAI 推理模型與數學家合作成功推翻；隨後由人類專家對其證明進行驗證、簡化與延展。這一案例極具象徵意義：機器發現了困擾數學界長達八十年的反例，而人類則將其轉化為可理解、可驗證的數學成果，充分體現人機協作在知識生產中的新範式。

吳教授藉此指出，人工智能正開始在高階數學推理中發揮作用，挑戰「洞察力僅屬於人類」的傳統假設。知識的生成方式正在改變，學習本身亦隨之轉型。

他進一步將討論延伸至教育場景，強調人工智能不應僅作為附加工具，而應成為重構學習過程的核心要素。在人機協作的框架下，教育應從以記憶與重複為主，轉向培養高階思維能力、核心素養，以及加強學校與社會、產業之間的連結。他提出一項具體且關鍵的觀察：人工智能有潛力在大規模教育中實現真正的個性化——透過即時追蹤學習進度並動態調整內容，教育可以從「教學生解題」，轉向「培養學生如何思考」。

綜合兩位講者的觀點，可以看到同一轉型的不同側面。無論是 Professor Tan 提出的「工程智能」，還是吳教授強調的「人機協作」，都共同否定了將人工智能視為附加工具的思維。未來的教育與工作模式，將是一個系統性的重構過程：重新設計學習的交付方式、評估機制，以及其與現實世界的連結。

這正是 ConnectAR 推動「AI&I」課程與倡議背後的核心理念: 以 AI 素養為起點，結合動手實踐，讓學生不僅是技術的使用者，更成為創造者。下一代才能在人工智能時代中與 AI 協同發展，並從中獲益，而非被其所取代。

HKAAST 在過去四十多年來持續推動此類跨界交流，正體現其核心使命：連結知識、人才、系統與使命。能夠參與此次對話，我深感榮幸，亦衷心祝賀所有參與機構與夥伴的卓越貢獻。

(附記：當我參與本次對話的同時，我的孩子正在學校觀看一場機械人比賽。對於 K-12學生而言，在人工智能時代，動機與興趣同樣關鍵。很多時候，培養興趣的第一步，或許只是從觀察開始。成為創造者的道路，始於興趣的萌芽，並在持續的投入中轉化為熱情。我們亦在 ConnectAR 的課程中觀察到這種由興趣引發的學習動力，未來將繼續致力於營造這樣的學習體驗。)

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