答案是肯定的。人文科系為主的政治大學，早在這波生成式AI浪潮之前，就開設了「設計思考與人工智慧」課程，開放各系選修。非理工科系的學生，不需要擔心沒有跟上這一波熱潮。
開課的政治大學學務長蔡炎龍強調，AI落地，除了需要技術專家，也需要領域專家提出「對的問題」，這正是人文背景的優勢！
大學生最想用AI解決哪些問題？如何讓非理工背景的學生也能懂AI？本集節目中，蔡炎龍將分享學習過程與趣事！
未來城市Podcast EP.70
▹ 未來主持人：未來城市頻道總監 陳芳毓
▹ 未來大來賓：政治大學學務長 蔡炎龍
▹ 訪談精華一次收藏：
蔡炎龍認為，先具備AI素養，才能找到AI應用路徑。圖片來源：政治大學官網 製作：未來城市
Q：在七年前，您為什麼決定在政大開設「設計思考與人工智慧」這堂課？
蔡炎龍（以下簡稱蔡）：我在碩士期間就做過AI相關研究，當時覺得有點抓不到AI的核心，所以決定博士班專攻純數學。
我認為，想讓AI落地應用，關鍵並不在技術端，而是需要各領域專家提出洞察與需求——前提是，這些人必須具備AI基本素養、知道AI能做什麼事。
這堂課不只教AI概念，更重要的是讓同學知道如何用AI解決問題，此過程就是「設計思考」。當時和資科系教授、現任校長李蔡彥討論後，找到傳播學院教授、設計思考專家陳宜秀，合開這堂課。
在討論過程中，發現我和陳有許多相近的想法。例如我們政大的同學有點太「嘴炮」——很勇敢地參加大數據或AI競賽，可以拿到不錯的名次；但儘管能用高級的語言來描述專案，卻往往其實不太知道自己在做什麼，距離真正的「落地」還有不少空間。
於是我們開始規劃設計思考結合人工智慧的課程，希望同學用AI解決實務上遇到的問題。
蔡炎龍透過「設計思考與人工智慧」課程，讓學生活用AI實務。圖片來源：政治大學官網
Q：同學通常想用AI解決什麼問題？
蔡：有些人做AI自動穿搭，也有同學希望用AI來飲食控制，上傳一張照片就能估算這一餐熱量多少。我們透過課程內密集的討論，漸漸引導同學。雖然有些點子不太適合AI做，但這也是好事，因為目標就是讓大家抓到AI的精神。
以自動穿搭為例，同學想要做一個模型，把衣櫥裡每一件衣服、褲子、裙子都拍起來，讓AI每天幫他想穿搭，但這基本上是不可能的。
簡單來說，AI只能做一件事：我們要非常清楚「輸入」與「輸出」分別是什麼。
「八哥辨識」是我最常舉的例子。台灣有三種常見八哥鳥，如果要請AI辨別是哪一種，輸入一張八哥的照片，輸出就是告訴我們「這是哪種八哥」。我們要教AI辨識八哥，可能要讓它看過1,000張八哥照片，才能學會。
前面提到的穿搭，就是輸入與輸出並不清楚，而且很難準備訓練資料，不容易告訴AI什麼才是好穿搭。但是我們可以做的事情是讓AI「有品味」，例如蒐集各式各樣的照片標示哪些是好的穿搭、哪些是不好的穿搭，讓它學習判斷；不過，如果要AI直接告訴人怎麼去穿搭，這就比較難。
Q：如果同學想要修這門課，需要哪些基礎嗎？
蔡：不需要，因為我們希望大家解決自己專業領域上的問題。唯一的要求，就是研究生問題意識要更清楚一些，並在最後能懂一點點程式語言。
了解這些AI原理其實非常重要，因為如果不知道原理，常常只會變成「AI好棒棒」，但不知道為什麼棒。舉個例子，ChatGPT剛推出時，有一位佛羅里達大學的金融系教授用來預測股價，很多新聞報導就說以後分析師要失業了。
上過這堂課的同學至少會知道，為什麼AI可以預測股價？架構很簡單，只是下指令給ChatGPT，如果看到新聞標題對這支股票是利多，就說Yes；如果是利空，就說No，就是如此簡單的判斷。
如果同學知道之後，就不會太相信這個真的很準，可能只比隨機丟銅板好一點。也有可能同學想出來的方法，跟別人實際做的不同，但至少他能學習試著推理，也不會單純覺得「AI非常神奇」。
AI可透過學習與人類指令，預測股市發展。圖片來源：Shutterstock
Q：前幾年開課時，AI還不是大眾關注的議題；今年狀況完全改變了，修課學生會愈來愈多嗎？
蔡：李蔡彥校長認為，這堂課應該開展成「校級課程」，讓想修課的同學都能來。
雖然期待以後能不限學生名額，不過這有很大的挑戰，所以我們的目標是慢慢收愈來愈多的學生。這堂課有個特點，是我們要頻繁與同學互動；如果人數變多，以後可能就不一定是老師帶討論，會是助教帶著同學討論，也就需要更多助教支援課程。
我覺得這幾年讀大學的學生，很幸運目睹人類科技史上的生成式AI爆發浪潮，見證AI帶來的影響，而且還在學校裡，正好有課可以上、有老師可以問。
政大正在努力，讓畢業校友未來能回來上課。很多校友以前沒有想到要修的課，會在畢業後才發現滿重要的，因此校長希望讓校友有機會回到學校裡上課、充電。
至於想在學校之外進修AI知識，或許可以透過線上課程，但缺點是無法互動；另外，持續在推廣AI教育的人工智慧學校也是選擇之一。
我在人工智慧學校任教時間非常長，同樣讓學員分組、著手進行專案。我希望學員不只是聽課，而是與同儕、助教共同討論。
台灣人工智慧學校藉由不同的分組與活動，推動學生學習。圖片來源：人工智慧學校臉書
人工智慧學校最初規劃兩個班級，技術班就是要培養AI工程師，另一個是經理人班，希望讓主管了解AI如何運作，才有辦法好好帶領工程師讓AI落地。
值得注意的是，主管不見得是理工背景，不過如果他們能懂AI，反而可能對這間公司、甚至整個產業未來走向影響更大。（延伸閱讀｜AI人才能力檢定2024年上路，半導體、資通、醫療、金融、政府、製造、資安七產業先行）
Q：在學校或在企業中做專案，如何把AI效益發揮到最大？
蔡：大家常常誤以為我們懂AI，那我在教智慧製造專班時，就一定能教你怎麼做智慧製造，其實不行。只有製造業專家，才能問出最好的問題。我們的角色是在專家提出洞察後，從技術層面告訴你有沒有機會解決，以及需要搜集哪些數據。
政大同學以後要變成AI工程師的機會可能比較低，但並非不可能，因為我們的確有訓練出中文系同學後來成為AI工程師。但這不是我們的目標，不需要大家都當AI工程師。
有些同學可能會成為PM，所以我經常鼓勵同學，要知道技術概念與運作原理，才能成為好的PM。這樣AI工程師就沒辦法騙你，另一方面你也不會對他們有太過分的要求，因為你知道AI的能與不能，就不會要求他們明天把哆啦A夢給做出來。
之前在學數位轉型時也是一樣，如果文組科系學生能瞭解基本數位的概念，未來更能與工程師順利合作。
聽懂未來：關於AI教育，我還想知道更多⋯⋯
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