國立臺灣大學醫學系醫學三B09
曾治蓁
ChatGPT與教育創新:如何讓AI成為醫學教育的助手?
ChatGPT是一款聊天機器人,它讀得懂人類語言的指令,接著會去網路上搜尋大量前人的文本樣本進行深度學習(deep learning),並生成相似於人類會寫出來的文字,回答提問或是生成文章段落。同樣是利用網路資源,ChatGPT比起傳統的搜尋引擎功能強上許多。其最大的優勢在於統整歸納網路上資料、回答客觀的問題、有條理的生成文句,使用者得以因此省去大量閱讀與統整的時間,因此被學生譽為是寫作神器。但現今的ChatGPT仍有些不足之處,最重大的莫過於無法辨別資訊的真偽對錯,特別是學術性質的文獻,會給出錯誤的引用等等。
而ChatGPT對醫學教育的影響更是首當其衝。一般的大學課程中,短篇文章是人文教育的核心,而ChatGPT能直接生成文句,再編輯一下就可以輕鬆完成工作。一份10分鐘的演講稿,輸入要包含的內容就可以一鍵生成。另一方面,基礎醫學教育強調記憶與背誦,只要是網路上搜尋的到,客觀沒有異議的知識,現今的AI是可以全部秒殺。這意味著醫學教育的全盤崩毀嗎?我想未必。
首先要去探討短文或申論類型作業的目的。醫學教育的其中一個目的是解決適應現實生活中會遇到的問題,而短文、論文是人們闡述自己的發現、思考,累積知識的媒介。在現實的生活中,是有AI這項工具可以使用,而在未來接觸的機會勢必會不斷增加。因此在現在的作業當中允許、納入AI等先進資源的使用,未嘗不是因應未來趨勢的好方法。
當然,如果開放讓學生自由使用科技,最大的隱憂是如果你讓ChatGPT完全代替你完成作業,偷懶的學生會失去學習的機會。要禁止學生在回家作業使用AI是不切實際,防不勝防的作法,而從我學生角度的建議是倘若老師們認為作業的品質寫的比AI還要差,就應該打比較低的分數。畢竟在人人都擁有AI的基礎上,隨著品質的提升,標準也會跟著水漲船高。真實世界的需求也會是相同的道理:勞力的工作被機械所取代、重複性高的腦力活會被AI自動化,品質比AI差就會被AI取代,換句話說「筆墨分數」在未來並不會被同情。
或許現在的作業當中,閱讀、搜尋大量資料的能力是寫作的關鍵,但在人人皆有強大AI搜尋的能力之後,能辨別資料來源與證據的可信度,引用適當的例子感動人、說服人,能以自身的經驗、老師的舉例加以思辨,擁有文章的剪裁、統整、編輯能力變成了未來寫好作業的關鍵。
只輸入一次並複製Chat GPT的結果,並不會讓人的知識有所增長,但不斷的修改Chat GPT的回饋,理論上應該讓成果能夠更有深度。可以說「人機共學」勢必是未來學生的必修課,人類要學會問正確的問題,提出批判與反思,引導機器得出能有效率解決問題的策略。此外會問問題的能力也很重要,因此使用Chat GPT也可以培養這樣的能力。仔細閱讀Chat GPT的回饋,批判且思考,再更深入的要求電腦按照自己的意思執行。
「Garbage in, garbage out 」是資訊科學家們常引以為戒的概念,任意的輸入資料,電腦一定可以輸出結果,無論好壞。目前只有人可以判斷該餵給電腦什麼,電腦生成的結果是否正確、有價值。因此,閱讀能力,鑑定AI產出的結果是否合理,是很重要的能力。資料的可信度也必須要經過查證。就像是參考同學的答案一樣,或是盡信書不如無書的概念。在判斷人類產生的結論是否可信時,可以從他的推論邏輯是否嚴謹,參考資料來源是否可信,和自己的經驗做出推測。現在的ChatGPT的處理過程是一個黑盒子,只看得到結果。不過ChatGPT可以提供它的來源資訊,以及推論的過程,以方便我們判斷結論的採信度。即便現在會出錯,但我相信這是能夠藉由科技改善的。
另一件值得討論的現象是AI會取代所有背誦的知識嗎?一些更基礎的學科、通識教育,某種層面是要培養的是學習、整理知識的基本能力(特指通識或國高中的教育),另一個層面為了理解更高深的知識打好基礎(特指基礎醫學等專業訓練)。即便Chat GPT未來能做到完全正確回答客觀、無爭議的硬知識,但在基礎教育時也不能完全拋棄背誦。畢竟創意仍是以知識為基底,適度的記憶是為了能讀懂,並編輯或改進現階段的一些方法。因此或許未來仍會有需要記憶的紙筆測驗,表面上看似迂腐,但某種意義上還是「必要之惡」。而在真實的世界當中,ChatGPT可以被當作是搜尋引擎使用,但學生必須要掌握的是索引(知道特定的知識要去哪裡找)的能力。說不定未來要考驗快速搜尋資訊回答問題的能力,open internet (open book的升級版)的測驗都很有可能成為新趨勢。
醫學是一門藝術,醫療就是在既有的證據上,面對不確定性,做出對病人最有利的決策,這些都是AI目前還做不到的。這其實是一個很哲學的概念,如果直接執行AI的決策,而AI是根據前人的作法分析,那就相當於是以前的人類在透過AI做決策,所以終究是人。但這麼「自動化」醫療的話,雖然方便快速,甚至平均而言準確率說不定比人類高,最大危機是醫學就不會再進步了。但醫學並非是非題,面對個體的差異,還是要人類去應變。AI可以背起糖解作用的每一個步驟,熟讀每一種疾的鑑別診斷和處置,充其量就是告訴你以前遇到類似狀況的醫生怎麼做,得到什麼結果,但它仍舊無法替他做出最終都決定。人類即時適應多變的環境,千變萬化的問題,人際互動,是目前AI還無法超越人類的領域。而運用經驗處理第一次遇到的的問題、善用知識之間的協同效應,相較之下人類能做的更好。
未來的醫學生會更辛苦,必須會經歷更長的學習過程,才能從基礎知識一路累積,走到未來知識與科技的缺口去造橋修路,特別是醫師的養成又是如此的漫長。知識與科技的通貨膨脹將會越來越顯著,當人類基本的需求能輕易得AI被滿足之後,未來的標準將會更高。未來學生需要學習的知識、學習的方法都會和我們不一樣。從傳統的背誦、閱讀、寫作,到未來的提問、評鑑、索引,到了那時候,誰能更善於駕馭AI,學習新的事物,持續為人類文明做出貢獻,誰就是勝利者。現今的ChatGPT離真正能夠創新、理解的人工智慧還有很大的距離,不過正適合做為敲響人們為因應科技而做準備的警鐘。我相信生命總是會找到出路,推動科技的終究是人類。