由OpenAI所研發的語言生成模組（language model）ChatGPT成為近期熱話，其強大的語言生成能力掀起大眾討論人工智能（Artificial Art，AI）的發展。ChatGPT 使用了巨龐大訓練數據集（training dataset），以學習人類語言特徵和模式，如同其他高效的AI需要龐大的資訊和歷史數據作為基礎。
AI支援個人化學習
個人化學習是一種以學生為中心的教育方法：根據每個學生的特定需求，提供適合他們的學習經驗，達至「因材施教」。要高效整理及分析學生龐大學習數據，AI可發揮重大作用。通過分析學生的學習表現和偏好，AI可以建議教學工作者給予符合學生需求的學習材料，提高學習效能。
根據史丹佛大學電腦科學系教授John Mitchell認為通過使用 AI技術，可以就每個學生的學習需求和速度，提供專屬的學習路徑。同時，通過AI的即時評估和評論，令學生快速了解自己的弱點並改進。高效的個人學習的演算法（algorithm）配合龐大的學習數據，將有可能令John Mitchell預想成真。然而，有效收集和整理學生的個人學習數據，從而建立這套A I的訓練數據集，並不容易。
收集學習數據的難處
現今記錄學生學習數據的方式和渠道不足或彼此連結不良，都使成功研發AI輔助個人學習依然非常困難。學生的學習數據散落在不同的教育機構，彼此不共通，難以集合共用。不同單位收集及記錄這些數據的方式不一，部份尚未電子化，影響整理及分析的效率。學生、家長及機構對收集什麼數據也缺乏共識，不少數據根本沒有記錄或保留，難以呈現學生完整的學習狀況。
另一方面，收集和利用學生的個人學習數據涉及學生隱私和數據安全，保護學生的隱私權必須建立健全的相關法律制度和監管措施。處理相關數據的機構和人員也必須有充足知識保障學生數據安全，才能防止數據泄露或被不當使用。以上配套要緊貼科技發展和實際需要，業界和當局必須要緊密合作，方能成功。既要鼓勵共享數據以提升AI效率，也要保障個人私隱，在兩者之間取得平衡之前，難以企及獲得訓練AI所用的數據集。
廣泛使用AI輔助教育的隱患
假如以上問題通通解決，輔助個人學習的AI研發成功，也要慎防其特性為教育帶來的隱患。若學生和教育工作者過分依賴AI提供的材料或建議，可能會忽略其他重要的學習資源。就如同今天不少人依賴特定搜索引擎，久而久之，忽略其他資訊來源，以至偏聽偏信。AI的演算法若有偏誤，則會影響學生學習，甚至比傳統教學模式影響更深遠。因為演算法把「人為」因素隱去，更容易令人盲信，自然更難醒覺糾錯。
AI的發展步伐越來越快，早晚會在教育領域廣泛應用，各界應儘早討論如何監督和管理AI演算法，以維護公平和正確的開發及使用方式。學校應及早培養學生保護數據的意識，教導他們正確使用AI技術，令人工智能成為他們的好幫手而不是徹底取代他們的機器。
文：鄧家豪
香港校外教育及培訓專業協會（HKAEEP）創會會長；慈善機構童理心（Kidpathy）創辦人；教育倡行（Edution Network）董事；御學軒教育集團創辦人及董事；香港教育大學在讀教育博士（EdD）。鄧家豪創辦及投資多間教育企業，以實踐其數據為本的教學理念及推動教育科技發展。
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