人工智慧（Artificial Intelligence, AI）經常被比喻為「文字計算機」（calculator for words），這個形容雖然形象，但其實存在相當大的誤解。此比喻本質上將AI視作一個純粹自動計算的工具，像是數學計算機般機械且無誤，然而事實卻遠比這複雜。AI，尤其是生成式AI（Generative AI），在自然語言處理與文本生成上的能力，更像是統計模式的高度模擬，而非簡單的數字運算，這牽涉到語言的概率與聯想網絡，而非單純的絕對正確答案。
首先，計算機運作基於明確、可預測的數學規則。當我們輸入888 ÷ 8，輸出必定是111，且無誤差。相較之下，生成式AI在產生文字時會根據大量語言資料訓練出的統計規律，來預測下一個最可能出現的詞語或片語，這導致其輸出深具人類語言的自然流暢感，但卻無法保證內容的事實正確性，且存在「幻覺」(hallucinations)的風險，即出現錯誤或虛構的資訊，而這是計算機所不曾有的現象。
這個差別關鍵在於，計算機產生的答案是唯一且準確，而生成式AI產生的內容是概率性的、不唯一的，甚至可能會帶有說服性與意圖，引發倫理與社會上的思考與挑戰。若將AI簡化為計算機式的工具，便忽略了它對資訊真偽的脆弱、對認知與判斷造成的影響，與其帶來的社會責任問題。這種認知上的簡化容易使人們對AI缺乏批判思考，忽略了AI在教育、傳播等領域的一些潛在風險。
語言本身具有高度的統計特性。人類在日常交談中，會不自覺地選用某些搭配詞彙（collocations），例如「鹽和胡椒」比「胡椒和鹽」更常見，人腦通過潛在的概率計算來判斷語言的自然性。生成式AI正是基於這種概率規律來模仿人類語言，因此即使它並非「思考者」或「夢想家」，仍能產出極具人類語感的語句，讓互動感覺自然且具情感色彩，這也解釋了為何AI的回答有時會讓人覺得「像人一樣」。
然而，這種「像人一樣」的流暢度並不代表AI具備真正的理解力或推理能力。AI缺乏意識、自我反思或價值判斷，所有的運作都是根據海量資料的統計分析。這與人類的思維方式截然不同，亦使得AI在面對未曾遇見過的情境時可能產生錯誤或誤導。因此，不能期待生成式AI能代替人類進行批判性思考和道德判斷。
在教育領域，AI引發了「工具與核心能力」的議題。以計算機為例，雖然計算機幫助學生快速完成數學計算，但若過度依賴會削弱基本算術能力，同理，若學生僅依賴AI生成文本而非自己思考，可能影響寫作與邏輯表達能力。因此，AI應被用作補充人類智慧的工具，幫助激發創意或提供初步構思，而非完全取代學生的學習過程。
從社會層面看，生成式AI的快速普及讓人們面臨「快速發展卻後果未明」的困境。雖然AI能降低部分工作負擔，提升效率，但同時也帶來錯誤信息傳播、認知偏誤與倫理風險。與計算機不同，AI公司與平台必須承擔更多的透明度、審核以及治理責任，確保AI系統的安全和公平使用。
總結來說，將生成式AI簡化成只是一台「文字計算機」並不準確。AI的運作基於大量的語言模型和機率運算，具備模擬人類語言的能力，但同時也帶有「幻覺」風險和倫理挑戰。理性看待AI，需要既看到其強大效用，也警覺其局限與潛在危害。對香港及台灣的讀者而言，理解這些特性有助於更有效地運用AI，避免盲目依賴，並促進更負責任的技術發展與教育規劃。
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