當生成式人工智慧（Generative AI）以令人來不及喘息的速度進入我們的生活，首當其衝是家園及校園，既是福也是禍。世界正出現一個非常有趣、甚至荒謬的現象，一方面，人工智能的發明者和最前線的科技企業不斷提醒人類，AI發展速度可能太快；另一方面，教育界卻爭先恐後把AI送進校園，而且愈來愈早，甚至由幼稚園強推到大學。
慎防AI駛進校園變成「車毀人亡」
我們究竟是在面對一場需要謹慎駕馭的科技革命，還是在參加一場「誰最早全面AI化」的競賽？這正是麻省理工學院校長科恩．布魯斯（Sally Kornbluth）今年八月二十五日公開信最值得澳門教育界深思的地方。她形容AI對MIT乃至整個高等教育構成一個「watershed moment」，即具有分水嶺意義的轉捩點。
為甚麼MIT不是急著說「全面擁抱AI」，反而先問AI進來以後，我們究竟還要怎樣教育人？一邊喊停，一邊狂奔，我們是否自相矛盾？科技最前線的人說：「慢一點，我們還沒有完全準備好。」教育界卻好像在說：「快一點，學生不能落後！」
近年全球對AI的態度，早已不是單純的「科技萬歲」。最值得注意的是，要求放慢AI發展速度的聲音，並非來自只懂得擔心科技的老人家，而是來自AI產業內部。二○二六年七月，OpenAI、Anthropic等主要AI公司及其員工支持一封呼籲政府在AI進展過快時「pace」其發展速度的公開信；信中擔心，如果AI開始大規模自動化AI研究本身，發展可能加速到人類難以控制的程度。
Anthropic更在六月提出，如果AI能力持續高速提升，主要AI實驗室應研究一個可以驗證、協調的發展暫停機制，以便建立足夠的安全及監察制度。
AI究竟有多危險，我們還沒有弄清楚；AI究竟會怎樣改變人的認知能力，我們還沒有弄清楚；AI究竟會否令兒童過早失去獨立思考、閱讀、寫作、記憶和解難能力，我們仍然需要大量研究。但我們卻已經開始討論，怎樣把AI放進課室、怎樣把AI放進課程、怎樣讓學生用AI做功課，甚至怎樣讓年紀更小的兒童接觸AI。這是不是把「不能落後」變成了教育界最方便、也最危險的理由？
AI進入校園已經勢不可擋
問題不是「要不要」，而是「什麼時候、為什麼？」無人會反對AI進入教育，恰恰相反，當AI已經成為社會不可逆轉的工具，學校如果完全拒絕AI，同樣是一種不負責任。問題從來不是「AI可不可以進入學校」，而是什麼年齡進入？什麼課程使用？甚麼時候使用？使用到甚麼程度？哪些事情反而必須禁止AI代勞？
澳門今天面對的最大危險，並不是學校沒有AI，而是我們可能太快接受一個簡單邏輯，既然AI是未來，所以教育就應該盡快AI化。但「AI是未來」與「兒童今天就應該大量使用AI」，根本是兩回事。
學生要學懂怎樣提出問題、怎樣忍受不懂、怎樣閱讀一篇很長的文章、怎樣寫出第一個很差的版本、怎樣修改十次、怎樣與同學爭論、怎樣接受老師批評、怎樣在沒有人立即給答案的情況下繼續想下去。這些恰恰是AI最容易替我們省掉的東西。所以，當澳門從大學到中小幼都逐步把AI納入教學，我們需要建構一張清楚的地圖，哪些門應該打開，哪些門只能半開，哪些門在某些學習階段根本不應該打開。
深思麻省理工學院（MIT）校長的警示
MIT校長公開信提出一個更根本的問題，教育究竟是為了產出答案，還是為了塑造一個能夠自己尋找答案的人？
MIT校長的報告指出，AI已經足以讓傳統課後作業、程式作業、數學證明和論文等部分評量方式受到根本挑戰。因此，MIT提出重新設計評量，包括口試、作品集、課堂討論、實作及真實情境的專題學習。
這個方向非常重要。因為，如果一份功課可以由ChatGPT在幾十秒內完成，那麼老師繼續要求學生回家花兩小時完成這份功課，究竟是在評量學生，還是在評量AI？更值得注意的是，MIT沒有把希望寄託於AI偵測器，這也是一個重要警告。如果教育變成「學生用AI寫功課——老師用AI查學生有沒有用AI——學生再學習怎樣騙過AI偵測器」，教育就已經陷入一場毫無意義的軍備競賽。
MIT真正希望保護的是學習過程本身。二○二五年《The Tech》調查超過千名MIT成員，46%本科生表示每天使用大型語言模型（Large Language Model ，簡稱LLM），它是基於深度學習與海量文字資料訓練而成的AI核心技術，專門用來理解、處理與生成人類語言。有超過80%用於理解課程內容，約70%用於程式設計，超過一半用於完成課程工作；然而約90%本科生同時對自己過度依賴LLM表示某程度或高度擔憂。這個數字最值得教育界注意的，不是「MIT學生很會用AI」，而是學生一邊使用AI，一邊害怕自己太依賴AI，這就是教育真正應該介入的地方。
「生產性掙扎」不是浪費時間
今天的教育非常重視「效率」，學生遇到不懂的問題問AI；AI立即回答。作文不會寫問AI；AI立即寫。英文不會改問AI；AI立即修改。程式不會做問AI；AI立即生成。數學不懂問AI；AI逐步解釋。
學生卡在一道數學題前二十分鐘，未必是浪費時間。學生寫一篇文章寫不好，再重寫多次，也不是浪費時間。學生讀一本艱深的書讀到頭痛，甚至暫時看不懂，也可能正是學習正在發生的時候。這就是教育學上所說的「生產性掙扎」（productive struggle）。人的能力，往往不是在「答案出現」的一刻形成，而是在「答案還沒有出現，我仍然不放棄」的過程中形成。兩千多年前，孔子已說：
不憤不啟，不悱不發。舉一隅不以三隅反，則不復也。」
如果每一次困難都由AI即時消除，學生可能得到更高分，卻未必得到更強的能力。AI可以替學生消除摩擦，但教育不能消除所有摩擦。這恐怕是MIT給我們最重要的提醒。
澳門高等教育首先應該接受一個現實，AI已經進入大學，而且不可能退出。所以，大學不是要回到「沒有ChatGPT的世界」，而是要重新定義大學教育。
第一、重新設計評量：如果一份論文可以由AI完成，就不要再把「交一篇論文」當作唯一評量；可以增加口試、課堂辯論、研究歷程、作品集、實驗、專題及面對面答辯。
第二、重新界定AI素養：真正的AI素養不是懂得寫漂亮提示詞，而是知道AI何時可靠、何時不可靠；懂得核實資料；懂得辨認幻覺；懂得保護私隱；懂得揭露使用AI的程度；更重要的是，知道甚麼時候不應該使用AI。
第三、保留沒有AI的學習空間：MIT提出四種不同AI課程政策，包括無限制使用、有限度使用、強制使用及嚴格禁止使用。這個安排的精髓並不是四個級別，而是承認：不同學科、不同課程、不同學習階段，不應該有同一答案。
澳門大學也應如此，醫學、工程、電腦科學可以有不同規則；文學、歷史、哲學、教育又應有不同規則。甚至同一門課，也應該有「AI可以幫我」的作業，以及「這一次請你只靠自己的腦袋」的作業。
對非高等教育，尤其要問孩子真的需要這麼早嗎？如果大學生已經面對AI依賴問題，那麼我們更加不能跳過一個基本問題，幼兒需要AI嗎？這不是反科技，而是兒童發展問題。一個幼兒需要的是什麼？他需要與人說話，需要用手畫畫，需要拿筆寫字，需要閱讀繪本，需要玩積木，需要與同伴爭玩具，需要學習等待，需要學習表達憤怒，需要聽故事，也需要有「我不知道」的時刻。
如果孩子一遇到問題便由螢幕提供答案，他失去的可能不是一個答案，而是一段自己摸索的時間。
澳門非高等教育推動AI，尤其要避免「年級越低越要科技化」的錯誤邏輯。AI應該隨著兒童的認知成熟而逐步增加，而不是因為技術出現了，就由幼稚園開始全面滲透。小學可以先建立資訊判讀、數碼倫理及基本AI素養；中學再逐步學習生成式AI、資料驗證、人機協作；到了高中，才進一步討論AI與專業、社會、倫理及未來職業的關係。而在整個過程中，必須刻意保留閱讀、書寫、背誦、計算、實驗、討論、演講、辯論及動手做的空間。因為這些看似「落後」的活動，可能正是未來最珍貴的人類能力。
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