前文（從文學理論看AI(三)）提到，指令技巧（prompting）可以減少人工智能（AI）在固定、重複工作中出現的「幻覺」錯誤。不過，面對變化較多、講求因時制宜的工作，這些方法卻未必同樣奏效。更值得反思的是：當AI愈來愈追求穩定和可靠，人類會否反過來也被要求變得更有規律、更容易預測，因而犧牲原有的開放性？
教學正好是一個值得思考的例子。什麼才算「準確」或「可靠」的教學，往往沒有一套放諸四海皆準的標準，要視乎學生背景、課程目標、學科要求和實際教學情況而定。同一份教材、同一種教法，換了學生、課程或場合，效果便可能完全不同。也正因如此，教學讓我們更容易看見AI所追求的穩定和可靠性，可能會與教學所需要的彈性和專業判斷產生矛盾。
近年不少有關AI理解與應用（AI literacy）的框架，都開始重視教師的判斷能力。不過，教師和其他負責把關的人同樣可能判斷失誤。因此，我們除了要研究AI會犯什麼錯，也要進一步追問：為什麼某些AI生成內容中的教學問題，會特別難被人察覺？
從結構主義的角度看，AI的特點是它即使沒有真正的人類智能，也能把我們所熟悉的文化特色視為符號，再快速生成該文化模樣。在教學應用中，AI同樣可以迅速拼合出「專業教學」的特徵，例如使用學科專有名詞、引用文獻、解釋概念，以及有條理地鋪排教學內容。當它們在一份教材內彼此配合、互相呼應時，便可能使該AI所生成的教材顯得完整、專業，甚至貌似十分切合教學需要。
為什麼這些「看起來很專業」的教學特徵，有時反而會令負責把關的人更難察覺當中的問題？下一期我們再談AI的「幻覺」與教學判斷之間的關係。
撰文︰卓嘉智博士
香港都會大學人文、語言與翻譯學系助理教授