2022年11月，我和AI領域的同事聚餐時，在言談間第一次聽聞ChatGPT的存在。負責教授程式設計和資料科學的同事們談著ChatGPT強大的應用能力，其中一位說：「期末考試方法要改，下學期教學大綱都要改掉，以後可能連TA都不需要了！」
我第一個反應是：「有這麼誇張嗎？」作為一個文化人類學者，總是覺得自己離人工智慧很遠，當時還不敢相信生成式AI的出現，會逐步衝擊我的教學方式。
餐敘後，回到電腦前，我讓ChatGPT回答大學一年級人類學課程的期末考申論題。其中一題的題目是：「人類學家對於社會關係如何維持、形成共同體，有不同看法。請問Franz Boas、Ruth Benedict以及Margaret Mead對此分別有何看法？並請從他們的著作中舉例說明。」螢幕上啪啪啪地出現一行又一行的回答，越讀心越沉，我知道期末考不能再出「ABC說法」這樣的考題了。
改變考題方向
我開始了修改考題的痛苦旅程，不斷想題目、再丟進ChatGPT測試。期末考題打掉重練的過程，迫使我審視過去習以為常的預設，重新確立教學目標。
在剛開始教書的時候，我自然而然繼承學術訓練過程中習得的學科典範，例如著重經典文本閱讀、抽象概念、學科發展史等。然而生成式AI以機器學習技術為基底，「唬爛」和資訊整合能力是它的強項。於是我試著跳開課堂上的理論、經典文本裡的各家學說，回到生活中那些能令我感到新奇且富有文化人類學意涵的事物。
我嘗試創新的期末考題之一，是一張校園內7-11智能販賣機的照片。同學們必須在指定課程文本的基礎上，分析飲食、科技與人的關係。這類生活議題的思考，主要目的在於阻斷學生面對生成式AI工具時傾向「代入問題，給出答案」的模式。同時，我在設計期末考題目時也運用了人類學的重要技能，亦即將熟悉變陌生，將陌生變熟悉。這樣的考題，將熟悉的生活情境陌生化（變成考試題目、思考的對象），讓學生從中思考隱而不顯的文化和社會規則和意涵。
同學普遍說這樣的考題很難，但是也很有挑戰性。他們剛開始拿到考卷的時候會覺得腦袋一片空白，但是慢慢思考、連結回課堂教學內容後，會發現題目並不難回答。我在改考卷的時候，也意識到在不遠的將來，迅速演化的AI，應該不難破解「生活情境」類型的題目。只要prompt（指引或指令）下得好，從ChatGPT取得答案並不困難。在3,000億個單詞作為基礎的ChatGPT面前，改變考題形式只不過是兵來將擋水來土淹。人文社會科學教師的靈魂拷問還是同一個問題：什麼是AI不能取代的能力？如果我希望學生能獲得閱讀、寫作和獨立思考的能力，這個過程要如何不被AI工具取代？
培養人機協作，卻也不被AI取代的能力
於是我回到過去3年的教學中尋找答案，什麼樣的教學形式對學生來說最有啟發？
以我開授的移民議題課程為例，學生印象最深刻的是移民聚落的實地參訪、和移民面對面交流、以及小組同學合力完成期末展覽作品。在這過程中，與他人的溝通和連結、探索陌生文化、體驗動手做的過程，是學生能帶走的收穫。於是，我在經典文本閱讀之外，增加小組討論和實作的時間。例如在人類學的課程中，由4～6位同學一起進行田野觀察，以身體的五個感官為基礎，觀察校園中的聲音地景。同時在小組活動總結時，著重反身性（reflexivity），引導學生深入思考自己的社會、經濟、文化等背景，如何形塑自己與他人殊異的觀點。反身性思考的訓練，也有助於學生批判ChatGPT時常給出過於籠統的答案，藉以發展自己的觀點。
從我個人的課程教學經驗延伸，對於人文社科領域教學而言，仍有三個層次的反思與積極策略有待進一步討論。
其一是如何在自己教授的課程中建立明確的課堂規則。例如學生是否能在課堂內外使用生成式AI？何時使用、如何使用、用在哪些作業或學習的環節？這些課堂規則都需要和學生們充分討論。其二則是全校共通的指引。例如國立政治大學生成式人工智慧運用簡要原則在2023年發布，使得教師得以思考如何積極運用相關工具，以及需要注意的風險。其三，生成式AI在人文社會跨領域的教學應用。目前國立清華大學集合多位研究人員的智慧和經驗，提供「人文社會課程之生成式AI指令集」種子範例。讓人文社會科學領域教師們可以在此指令集的基礎之上，適時納入生成式AI作為教學實驗的重要助手。
回顧這段在教學上嘗試和生成式AI「人機協作」的旅程，我持續學習和生成式AI互動，嘗試了解它的原理、才能知道它的積極運用空間以及風險和侷限。同時，我也因為新興科技的刺激，不斷回顧教學目標，嘗試讓人文社會科學教學的核心回到人與人之間的連結。
（作者為國立政治大學創新國際學院助理教授。研究專長為文化人類學、都市治理、移民研究，開設人類學、移民與文化的十個關鍵字、移民與全球化等課程。她的教學理念著重學思與社會實踐並進，將課程與「創新國際連結USR計畫」相結合。）
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