2026/01/11

AI 研究在談什麼?其實「很少在談孩子」

 

近年來,「人工智慧(AI)」快速進入各行各業,從製造業、醫療、金融,到內容創作與教育本身,都正在經歷深刻轉變。
但一個關鍵問題是:當 AI 正在重塑產業與就業市場時,我們現在的孩子,真的被好好準備了嗎?

這篇文章整理了近年國際學術研究的發現,嘗試用比較貼近日常的方式,和你一起思考:學校與學習的重心,是否需要重新調整?又該怎麼調整?


一、研究在談什麼?其實「很少在談孩子」

在檢視大量與「AI、教育、就業、市場」相關的學術研究後,一個現象非常明顯:

👉 多數研究聚焦在大學與專業教育,而不是中小學。

研究主題大多是:

  • 大學生或研究生的 AI 能力

  • 工程、醫療、管理等專業如何因應 AI

  • 產業 4.0、5.0 所需要的人才技能

真正直接討論「國小、國中、高中該怎麼調整課程與學習重心」的研究,其實非常少。

這意味著:
孩子正在進入一個被 AI 深刻影響的未來,但學術與政策討論,往往是在他們「長大之後」才開始。


二、研究一致認同的事:未來不只需要「會用工具的人」

雖然研究多半集中在高等教育,但它們對「未來需要什麼能力」其實有高度共識:

未來不是只需要「懂 AI 技術的人」,而是需要具備以下能力的人:

  • 問題解決與批判思考

  • 學習如何學習(適應變化)

  • 跨領域合作與溝通

  • 倫理判斷與責任感

  • 數位與 AI 素養(不是寫程式而已)

換句話說,AI 越強,人類越需要的是「不容易被取代的能力」

這其實對中小學教育是一個重要提醒:
👉 基礎教育的任務,可能不是教孩子「追最新科技」,而是培養長期可轉移的能力。


三、很多創新做法,但不一定適合每一所學校

研究中也出現大量「看起來很先進」的教育做法,例如:

  • 學習工廠、虛擬實境(VR)

  • 數位分身(Digital Twin)

  • AI 個人化學習系統

  • 專題導向與情境模擬學習

這些做法確實能縮短「學校學習」與「真實工作世界」的距離。

但問題是:

  • 它們多半資源密集

  • 需要高度師資與設備

  • 通常發生在大學或企業合作場域

👉 如果直接套用到國民教育,可能會加劇城鄉與學校間的不平等。


四、一個尚未解開的核心拉鋸:學校是為了誰而改?

研究之間其實存在一個重要張力:

一邊認為:

教育應該快速對齊產業需求,否則孩子會失業。

另一邊提醒:

如果學校只為市場服務,可能會犧牲人文、倫理與公民價值。

這個拉鋸,在「兒童與青少年教育」特別關鍵。

因為對孩子來說,學校不只是職前訓練場,更是:

  • 建立自我認同的地方

  • 學習與他人相處的地方

  • 理解社會與世界的起點

AI 時代的教育調整,不只是技術問題,而是價值選擇。


五、這些研究告訴我們什麼?三個重要提醒

1️⃣ 不要太晚才開始談未來

如果等到大學才開始調整,可能已經太慢。
「如何面對 AI 的未來」,應該是從小逐步累積的學習歷程

2️⃣ 課程調整不等於加新科目

與其急著開「AI 課」,不如思考:

  • 語文、數學、社會、自然,能否用不同方式培養思考力?

  • 是否留有空間給探索、失敗與提問?

3️⃣ 教育需要系統性思考

單一科技或單一課程,無法解決結構性問題。
課程、教師、評量、政策,需要一起調整。


結語:也許,這正是現在該開始問的問題

這些研究最大的價值,不在於給出標準答案,而是在提醒我們:

如果 AI 正在重新定義工作與產業,
那麼「什麼是值得孩子花時間學習的事」,
本身就值得被重新討論。

這不只是教育者的責任,也關係到每一位學生與家長。

長時間用電腦、滑手機,真的會造成脖子痛嗎?目前我們已經知道的,和還不確定的事

 低頭看手機、長時間坐在電腦前,已經成為很多人每天的生活日常。

也因此,脖子痛、肩頸不舒服,幾乎成了現代人的共同經驗。

這些年,相關研究其實累積了不少證據。有些事情,現在已經相當明確;但也有一些問題,仍然值得繼續深入了解。


一、目前已經相當確定的事

✔ 長時間使用電腦或手機,和脖子痛「有關」

這一點在不同族群、不同國家、不同年齡層中都反覆被觀察到。

無論是:

  • 辦公室工作者

  • 學生

  • 長時間使用手機的人

只要每天維持久坐、久低頭的狀態,出現脖子痛、僵硬或活動受限的比例,確實比較高。


✔ 姿勢不良會增加頸部的負擔

研究顯示,當頭部長時間向前或向下傾斜時,頸部承受的機械負荷會明顯增加。

這種狀態下,頸部肌肉容易疲勞、緊繃,長期下來可能影響活動度與日常功能。
這也是為什麼「前傾頭姿勢」常常被拿來討論。


✔ 運動與復健介入,對改善脖子痛是有幫助的

這是另一個相對一致的發現。

許多研究都顯示:

  • 規律的頸部與肩頸運動

  • 穩定與姿勢相關的訓練

  • 搭配姿勢提醒或生活習慣調整

都能在短期內減輕疼痛、改善功能,讓人比較能正常活動與工作。


二、還沒那麼確定,但值得繼續研究的方向

🔍 姿勢真的「單獨」決定會不會痛嗎?

雖然姿勢不良和脖子痛有關,但並不是每個低頭的人都會出現問題。

有些研究開始指出:

  • 睡眠品質

  • 平常活動量

  • 是否長時間久坐不動

可能同樣扮演重要角色。

未來的研究,或許需要跳脫「姿勢好或不好」的單一觀點,改用更全面的生活型態角度來看待這個問題。


🔍 為什麼有些人是「痠痛」,有些人卻是「麻、刺、電」?

目前多數研究關注的是疼痛程度與功能表現,但對於「神經相關的不適」探討相對有限。

像是:

  • 放射痛

  • 麻木感

  • 神經敏感

這些常見於現實生活中的症狀,還沒有被充分納入研究設計中,這是一個明顯的研究空白。


🔍 改善效果能不能維持?

很多復健或運動介入在 4–8 週內都有不錯效果,但較少研究追蹤半年或一年之後的狀況。

問題在於:

  • 停止介入後,效果會不會消失?

  • 哪些改變能真正成為長期習慣?

這些都需要更長時間的研究來回答。


三、對一般人與研究者都很實際的提醒

從目前的證據來看,有幾件事情是相對合理、也不太有風險的方向:

  • 避免長時間維持同一個姿勢

  • 在使用電腦或手機時,適度調整高度與角度

  • 保持基本的活動量與規律運動

  • 不要忽略睡眠品質與生活節奏

而對研究者來說,未來或許可以更進一步思考:

  • 為什麼相同使用習慣,影響卻因人而異?

  • 哪一類人最需要介入?

  • 介入的「關鍵成分」到底是什麼?


結語

長時間使用電腦和手機,已經不是「要不要」的問題,而是「怎麼用」的問題。

目前的研究已經告訴我們:
姿勢、使用時間與復健介入,確實會影響脖子健康。

但同時,也提醒我們:
真正的答案,可能不只藏在脖子本身,而是在整個生活方式裡。

這也是未來研究,最值得繼續探索的方向。

當 AI 很耗電,而人類其實很省電

 

為什麼我們需要重新思考人類 × AI 的任務分工?

近年來,人工智慧模型——特別是大型語言模型與深度學習系統——在能力上突飛猛進,但伴隨而來的,是一個越來越難忽視的問題:
AI 非常耗電。

訓練與執行一個大型 AI 模型,往往需要龐大的計算資源、資料中心與能源支撐;相較之下,人類在許多任務上的能量消耗其實相當低,而且具備高度彈性與適應力。
這不禁讓人產生一個關鍵疑問:

在 AI 高能耗、人類低能耗的情境下,哪些任務真的「應該」交給 AI?哪些其實更適合由人類完成?

而令人意外的是——
當我真正去檢視相關學術文獻時,發現這個問題幾乎沒有人認真回答過。


人類 × AI 協作研究,其實「很少談能源」

在過去十多年中,「人類–AI 協作」(Human–AI Collaboration)是一個非常熱門的研究主題。
你可以輕易找到大量文獻討論:

  • Human-in-the-loop(人在決策迴圈中)

  • Hybrid intelligence(混合智慧)

  • Mixed-initiative systems(人機共主導)

  • 任務分配、工作負載、決策支援

這些研究普遍告訴我們一件事:
👉 人類和 AI 搭配得好,效能會比單獨使用其中一方更好。

但問題在於——
這些研究幾乎都把「能源」當成背景條件,而不是分析變數。


AI 很貴,但我們假裝它不影響決策

即使在最新的研究中,學者們已經開始承認:

  • 大型 AI 模型是 compute-intensive

  • 訓練與推論成本極高

  • 碳足跡與能源消耗不可忽視

然而,當研究進入「任務分配」或「人機協作設計」時,決策邏輯仍然幾乎只看:

  • 誰比較準?

  • 誰比較快?

  • 誰比較不容易出錯?

  • 誰比較安全、可控?

能源消耗,並沒有真正進入任務分工的判斷公式中。

換句話說,我們一方面承認 AI 很耗能,
另一方面卻在設計系統時,假裝這件事「與任務決策無關」。


「工作負載」被研究很多,但只研究了一半

另一個有趣的現象是:
在這些研究裡,「工作負載(workload)」是一個被大量討論的概念。

但它幾乎永遠只指:

  • 認知負荷

  • 心理壓力

  • 操作複雜度

  • 時間成本

卻很少有人問:

  • 人類在完成這些任務時,實際的能量消耗是多少?

  • 與 AI 的計算能耗相比,差距有多大?

  • 在能源受限或永續目標下,這樣的分工是否合理?

結果就是:
👉 人類被默默假設成「低成本、可無限使用」的資源。


一個被忽略的結構性問題:能源的「不對稱」

如果我們把問題攤開來看,其實非常清楚:

  • 人類的能量

    • 有上限

    • 可恢復

    • 任務依賴、情境依賴

  • AI 的能量

    • 高度集中於資料中心

    • 與模型規模、推論次數直接相關

    • 在大規模使用時快速放大

這是一種結構性的能源不對稱

但目前的 AI 協作研究,幾乎沒有把這個不對稱當成理論問題來處理。


那我們真正缺的是什麼?

回顧整個文獻脈絡後,一個結論變得非常清楚:

我們缺的不是更多「人類 × AI 很厲害」的案例,
而是「能源感知(energy-aware)」的人類–AI 任務分工思維。

也就是說,我們需要開始認真思考:

  • 哪些任務「非 AI 不可」?

  • 哪些任務其實由人類完成更節能?

  • 在效能相近時,是否應該優先選擇低能耗的一方?

  • 能不能把「能源成本」當成和準確率、速度一樣重要的設計指標?


為什麼這件事現在非做不可?

因為如果我們繼續只用「效能最大化」的邏輯設計 AI 系統,那麼:

  • AI 會越來越大、越來越耗能

  • 人類只被視為「監督者」或「瓶頸」

  • 永續、碳排、能源限制永遠只能在政策層面補救

但如果我們反過來問:

在人類很省電、AI 很耗電的前提下,
我們該如何重新設計協作?

那麼,人類–AI 協作就不只是「更聰明」,
而有機會變成 真正可長期維持的智慧系統


結語

人類與 AI 的協作,從來不只是「誰比較厲害」的問題。
在能源與永續成為現實限制的時代,
它同時也是一個如何分配有限資源的問題

也許下一個關鍵突破,不是更大的模型,
而是更節能、更有意識的人類 × AI 分工方式

2026/01/09

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