數位教育火紅 日學者提醒AI侷限、數據宰制等隱憂

（中央社記者陳至中台北5日電）黃昆輝基金會今天舉辦2022教育政策研討會，日本早稻田大學教授吉田文指出，全世界都在推動大數據、數位教育，但須小心AI的侷限、數據可能有偏差，避免被大數據宰制。

黃昆輝教授教育基金會今天在台北舉辦「2022教育政策國際研討會」，海內外多名學者、業界人士與會。吉田文受邀以「日本的教育與人工智慧：解決問題還是擴大問題」為題，分享日本經驗。

吉田文提到，個別優化學習、培育數據科學家是當務之急，各國都在加速推動，也沒有人反對。但除了看到數位教育措施帶來的好處，也要小心其中的陷阱。

吉田文提到，目前「單一用途之人工智慧」已發展到處理特定事務時，表現不會比人差，例如機器翻譯、下西洋棋等。但能夠針對複雜人類議題做出綜合判斷的「通用人工智慧」卻還沒問世，也不清楚未來能不能出現。

吉田文說，AI的原理是從過去的數據分析邏輯和概率，進而給出答案，數據必然有侷限。以教育來說，每個人的學習動機不必然相同，無法真正做到「個別化」的教與學。她也擔心，習慣依賴AI提供內容和方法的學生，學習形式恐流於被動。

吉田文以教師對學生健康的觀察為例，往往是非常主觀、帶有選擇性，且標準師師不同、校校有異。這些數據輸入進資料庫，恐會帶有「觀察者偏差」，使AI分析時也帶有歧視性的偏見。但AI給出答案時，卻不會告知這些問題。

吉田文強調，人類的成長通常不可預測，但AI所預測的未來，依據的卻是已發生過的往事。例如大數據分析可能得出結論，學業成就偏低的學生，較不可能進入知名大學。學校如果完全依賴AI輔導成績較差的兒童，就容易忽略兒童自己的期望、讓兒童選擇自己的生涯。

另外，吉田文也提醒「大數據宰制」的問題，大數據是學習的利器，也可變成控制個人生活的工具。目前不清楚是誰掌控整個數據結構，發生問題該由誰負責。以及使用到可辨識私人身分的數據時，如何維持安全和隱私，相關規定都仍含混不清。

擔任演講引言人的台灣前教育部長吳清基表示，吉田文提醒大家不要盲目相信AI，畢竟AI不是萬能，分析可能存在偏見和歧視，最終還是需要人類來判斷。教育體系運用AI的同時，也要保有危機感，認清AI的侷限，做好預防措施，畢竟「預防勝於治療」。（編輯：張芷瑄）1111105

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