在探討AI對教育的影響之前，廖群生動的介紹AI的發展歷程，共分為三個階段：
第一階段是以「規則」為基礎的人工智慧，廖群用一張貓咪圖片識別的例子來說明，想像一下，我們試圖教會電腦識別貓咪，在這個階段會給電腦一系列規則，比如「如果看到尖耳朵、長尾巴和毛茸茸的身體，那就是貓」這種方法雖然簡單，但並不足以應對複雜的現實世界。接著，來到第二階段：機器學習，廖群解釋道，機器學習就像人類大腦通過神經元和神經網路來處理信息、進行辨識和判斷一樣，機器學習也建立了類似的模型，這種方法使AI能夠處理更複雜的任務，如人臉識別、語音識別等。延續上一階段的例子，機器學習階段不再需要告訴電腦「貓有什麼特徵」，而是讓它自己從大量的貓咪圖片中學習，進而學會辨識。
最後第三階段：生成式人工智慧，廖群舉例，一個孩子的學習過程從學習注音開始，到小學三年級就可以開始寫作文，這就是一種創造的過程。生成式AI即是如此，它要先收集到的大量數據經過處理後，用接龍產生文字串，或者用片段的影音組合，生成類創造的文章、圖像或音樂等等輸出。
談到生成式AI，不得不提到ChatGPT這樣的大型語言模型(large language model, LLM）。廖群深入淺出地解釋LLM是如何作業的，想像LLM就像一個超級博學的朋友，它閱讀了網上的大量文本，然後在你問問題時，它會根據這些知識，一個詞一個詞地組織出回答。這個過程看似神奇，但也潛藏著一些問題。廖群指出，雖然生成式AI在各種情境下都有令人驚嘆的應用，但它也有其危險性。有時候，LLM會「一本正經地胡說八道」——它生成的內容看似合理，實際上可能是毫無意義的，這就像一個學生背誦了大量的資料，但並不真正理解其中的含義，在回答問題時可能會組合出看似正確但實際上毫無意義的答案。
更值得注意的是，AI的輸出往往受到其收集的數據的影響，如果用於訓練AI的數據本身就存在偏見，那麼AI生成的內容也可能帶有這些偏見。這提醒我們在使用AI工具時要保持警惕，不能盲目相信其輸出。儘管如此，生成式AI的應用範圍仍然十分廣泛，從文案生成、音樂創作、圖像生成等，廖群強調，就像人類一樣，AI也會犯錯，但只要AI在統計上的表現比人類更好，比如有更高的辨識率，就可以認為它是一個可接受的模型。
然而，廖群也提出一個深刻的問題：AI生成的作品是否真的具有原創性？他認為目前的AI只能透過重複和拼湊已有的內容來生成新的作品，還無法達到真正意義上的原創，這也是為何目前生成式AI的產出都被稱為是「類創造」的原因。並且提出了一個重要的挑戰：如何打造一個可信任、負責任的AI服務？點出這不僅是技術問題，更是倫理和社會問題。
談到AI對社會的影響，廖群用個人電腦（PC）興起作類比。那時，許多人擔心自己的工作會被這項新技術取代。廖群舉了一個生動的例子：當時很多人以為電腦會取代會計師的工作，因為電腦可以快速準確地進行記帳和計算。
然而，事實證明這種擔憂是多餘的。PC的出現不僅沒有取代會計師，反而讓他們變得更加忙碌。電腦成為了每個人都必須學習使用的工具，它幫助人們提高了生產力和競爭力。會計師的工作從單純的計算轉變為更複雜的財務分析和戰略規劃。
廖群認為，AI的影響力可能會遵循類似的模式。就像機器學習的AI可以提高勞動密集型工作的生產力一樣（例如AI輔助醫生閱讀X光片，提高診斷效率），生成式AI則有潛力提高創造性工作的效率。這並不意味著AI會取代人類的工作，而是會改變工作的性質，可能出現我們現在還無法想像的新職業。
如何在教學中運用AI工具?廖群以ChatGPT為例，展示AI如何協助教育工作。假設你是一名教育工作者，正在思考如何實踐適性教育。你可以向ChatGPT提問：「我是一名教育家，適性教育應該如何實踐？」AI會為你生成一系列建議，每個建議都附帶相關的資料來源，這不僅提供靈感，也節省了大量搜索和整理資料的時間。
另外值得一提的是AI助教的應用，學生可以先向AI助教提問，再與老師討論更深入的問題，這不僅能減少師生之間的溝通成本，還能讓老師更專注於高階的教學和指導。更重要的是，透過觀察學生與AI的互動，教師可以更深入地了解學生的學習情況，這為實現真正的適性教育提供了新的可能性。在這過程中，教師的角色也從單純的知識傳授演變成教導學生如何更有效率地與AI溝通、如何批判性思考AI提供之信息的引導者。
隨著AI工具的普及，學習和研究的方法也在悄然改變。在AI出現之前，學習和研究的過程通常是先描述研究題目，然後擬定大綱，接著開始搜索和收集資料。在閱讀和驗證這些資料後，會得出初步的小結論。然後會反覆提問，深入探究，最終整合所有的小結論，得出一個總體的結論。
但在AI時代，這個過程發生了有趣的變化，仍然從描述題目開始，但接下來可能會直接詢問ChatGPT，獲得一個初步的回答，這回答會包含整理好的一系列的敘述或小結論，而我們的工作就變成了回溯這些敘述的資料來源，驗證其準確性，進一步修改對ChatGPT指令，最後產出最終結論。用ChatGPT讓我們能夠更快地接觸到大量的整理過的信息，但同時也要求我們具備更強的批判性思維能力。需要學會如何驗證AI提供的信息，如何識別可能的錯誤或偏見。廖群強調，在這個過程中，必須謹慎地求證每一個敘述和結論，因為AI可能會限制資料來源，或者在整合過程中引入新的錯誤。這種新的學習方法可以大大提高我們獲取和處理信息的效率，但同時也要求我們具備更強的批判和思維的能力和資訊素養。
面對AI帶來的巨大變革，廖群指出學習中變與不變的元素。首先，他強調AI只是一個工具，它可以幫助思考，但絕不能取代思考。在教育現場，這意味著老師需要更加關注學生的學習過程，而不僅僅是結果。想像如果一個學生交了一篇由AI生成的完美論文，老師的關注點應該是：這學生是如何使用AI的？他在這過程中學到了什麼？他是否能夠批判性地閱讀評估AI的輸出？其次，在AI時代，表達溝通能力也變得更加重要，廖群提到，e-Peer共學平台提供了多種功能來支持這些素養能力的培養。例如，引導精靈可以幫助學生梳理思路，貼文和學習歷程功能則可以記錄學生的學習軌跡，幫助老師了解學生的進步；而學習圈中的悄悄話和討論區等功能則為師生之間、學生之間提供了多樣化的溝通渠道，有助於培養學生的表達和溝通能力。
然而，核心能力始終是不變的，甚至在AI時代變得更加重要。廖群特別強調了探究的能力：能夠清晰地闡述問題、驗證信息，以及批判性思考。這些能力不僅需要邏輯性的科學素養，還需要有正確價值觀的人文素養。在一個信息爆炸、真假難辨的時代，這些能力顯得尤為珍貴，而這些也符合108課綱的理念。適性教育的目標正是培養學生這些關鍵素養，給予學生們學習的釣竿，幫助他們培養各項能力，進而在這瞬息萬變的時代下打下堅實的基礎，持續學習茁壯。
