職場新鮮誌

作者／李佳樺 圖片來源: cheers團隊製作

只有念資工、電機系，才有機會接觸人工智慧相關學習資源嗎？根據IBM提出AI發展路徑圖，6年後AI就會是企業經營必備的輔佐工具，在百工百業都用AI的浪潮下，若在大學就有跨域用AI的專案經驗，相當於手握能在未來生涯道路上披荊斬棘的秘密武器。 《Cheers》統整10大領域怎麼用AI、有多少相關師資，並訪問第一線老師，開箱AI跨域課程現場。


想知道你的科系所屬領域有多少AI相關師資嗎？觀察教授的專長可以掌握大致輪廓，《Cheers》瀏覽教育部統計「大專校院教師學術專長彙整表資料」，找出專長描述中含有AI相關關鍵字的老師（註1），分成10領域觀察AI師資數，並歸納該領域與AI的常見應用。

《2024最佳大學指南》最新專題上線！更多 AI 趨勢解讀文章、精彩報導 立即閱讀 >>

10領域AI師資數及應用解析

從資料爬梳可以發現（見圖表1），即使是藝術與人文、服務或商管等學生不易聯想到科系與AI關聯性的領域，都有AI相關專長的老師在進行教學或研究，讓接觸人工智慧的機會無所不在。

在了解10大領域的應用方向後，如何進一步找到曾執行過人工智慧專案的老師？以下是教育部「人工智慧技術及應用領域」計畫主持人、清華大學資訊工程學系教授陳宜欣的建議，學生可再依自身興趣與未來規劃，安排學習路徑。

問題2：學生怎麼學？

經濟系學生想結合AI研究，必須有高度跨領域知識，對自然、社會現象有深入的觀察，再萃取其運作機制，建立AI模型來解決社會科學的問題。例如，過去有學者觀察螞蟻總是能找到通往食物的「最短路徑」的行為，便將其模式公式化，用來解決找最短路徑的經濟問題，例如物流管理。

問題3：老師如何評量？

經濟學多為申論題，陳樹衡出完題目後，會先用ChatGPT模擬回答，確保問題可以「考倒」AI，再給學生寫，確保能評量學習成果。

法律 X AI：成功大學敏求智慧運算學院助理教授李韶曼「人工智慧法律與政策」

問題1：法律系學生怎麼用AI？

❶ 法律文本分析：可透過AI建模、分析法律文，例如分析全台法官對某類型犯罪的見解，歸納影響判決的可能因素，提高判決的可預測性。
❷ 文書輔助：AI經由訓練可生成判決書草稿。
❸ 證物辨識：影像型的證人、犯罪影片，可由AI協助法官鑑定真偽。

問題2：學生怎麼學？

首先會教學生基礎程式語言知識，更能理解生成式AI的運作邏輯，接下來只需透過自然語言就能掌握生成式AI，且張陳基為確保學生正確使用工具，每門人工智慧相關課程都會花1～2堂談倫理問題，例如著作權、資料偏見等。

問題3：老師如何評量？

張陳基選擇透過專案導向的評量方式，取代傳統選擇題，讓學生在專案過程中整合不同領域知識，並從中觀察學生的問題解決能力。

第一線老師心聲

跨域，關鍵是心態上的轉換，上述課程雖然開在人文社會科系，但上課的學生常常都是資工、資管的學生。以下是各大學老師對文、理組學生的建議。

聯合大學教授張陳基

我在文創行銷系開課，發現若開「對話機器人」、「大數據」等課名太嚇人的課，學生都不敢修，修課人數10個都不到，我想跟人文社會背景的學生說：

如果他願意學習AI，沒有人社學生找不到工作這件事，因為學生可以輕易地用AI工具跨過技術門檻，反而可以善用與人溝通、敘事、觀察的優勢，找到「問題」所在。

政治大學教授陳樹衡

我從1995年就開始開人工智慧經濟學課程，大家都會疑惑為什麼要在經濟系開人工智慧的課程，修課學生通常以資管系學生佔多數。我想跟人文社會背景的學生說：

人工智慧與社會科學的距離沒有你想像的這麼遠，因為人工智慧的出現，其實是要解決「人文」的問題，它要模擬人的思考、生命和演化，人文社會背景學生具備挖掘議題的能力，反而能讓AI發揮能力。

成功大學助理教授李韶曼

我觀察到許多理工科的學生有「ChatGPT成癮」的狀況，他們很習慣用AI解決技術問題，這也是AI擅長的，可是用在解決真實社會的問題時，依賴ChatGPT會讓機器人的知識變成他的極限。我鼓勵理工科的學生，要有懷疑的精神，多接觸真實世界，才會對ChatGPT的錯誤「有感」。

中央大學助理教授廖長彥

我在中央大學開「人工智慧與寫作」通識課程，很大的原因是中央大學理工科的學生比較多，他們可能技術很強，如果幫他定義好問題，可以很有效率地解決，但理工同學常無法很深刻地去問好一個問題，我會教他們怎麼把問題「問清楚」，而且是要解決真實生活的問題，例如課堂上要做療養院募款專案，他們要研究高齡化議題，了解蓋一座療養院要花多少錢、長者的需求等，才能讓理工擅長的科技落地。