【人物專訪】定義問題、拆解問題，1+AI=∞？——專訪呂欣澤教授
【AI新浪潮：生成式變革】系列講座
產業與職涯的發展：生成式AI如何協助我？ 2024.1/6（六）14:00
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採訪、撰文｜謝達文
審定｜呂欣澤 教授
「定義問題」和「拆解問題」──呂欣澤從自身的經驗出發，強調如果要讓科技工具發揮最大效用，關鍵正是這兩項能力。
呂欣澤目前任教於政治大學創新國際學院。在攻讀博士班、進入學界之前，他曾是財團法人資訊工業策進會（簡稱資策會）的一名工程師，協助臺灣的科技業者發展所需的技術。他之所以決定報考博士班，正是因為他在資策會工作期間，發現自己的能力有所不足。而這一個發現，居然跟兩千公里外的一場洪災有關。
一場洪水，讓他發現自己的不足
那是2011年10月，當時國際上硬碟每四顆就有一顆是從泰國出產，而泰國中部工業園區遭遇的洪災，迫使數家國際硬碟大廠宣布減產，硬碟價格因而翻漲。
那時的呂欣澤正在資策會領導一個團隊，剛執行完一個大專案。在那個專案中，他不必自己思考計畫的目標，而是跟隨大前輩的指引前進。這位大前輩叫做王瑋，曾經在美國擔任IBM系統和技術部副總裁，退休後回到臺灣。呂欣澤解釋，「大前輩看到了臺灣科技產業的窘境」，點出臺灣的硬體產業雖然相當強大，但缺乏相搭配的軟體為產品加值。在這個戰略目標下，呂欣澤負責的專案是為臺灣硬體業者發展相搭配的雲端儲存軟體。他們研發結果相當成功，甚至受邀到美國拉斯維加斯發表研發成果──「我們還有露出國旗」，他不無得意地說。
由於過往的成績，呂欣澤的主管希望他能夠嘗試自己提案，向高層爭取研發經費。為此，他第一次需要獨立作業，「報告市場的狀況和遇到的問題，以及可能的解方，說服主管提供一年的經費。」
在發想過程中，他回想起泰國洪水導致硬碟價格飆漲的困境，因而提議研發讓硬碟使用成本降低的技術。然而，在報告後主管卻馬上點出，「這是偶然的事件，而且製造商也會調適」，硬碟售價過一段時間就會回穩，因此不是一個必需解決的問題──呂欣澤現在已能笑著回憶結果：「當然，這個經費我也沒有拿到。」
在業界，定義問題意味著要找到「痛點」
這個經驗讓他體認到，要能精準「定義問題」，才能運用科技發揮影響力。「我就是缺乏定義問題的能力，所以決定去念博士班培養這樣的能力。」
在好友的推薦下，他找到時任教育部資訊及科技教育司司長的楊鎮華教授擔任指導，投入資訊與教育相關的主題，關注如何「讓小朋友的學習體驗更好」。他開始投入電子書、程式設計工具等一個又一個的學習軟體中，從文獻和一線教師的需求中釐清問題所在。
有了這樣的經驗累積，被問到會給學生怎樣的建議時，呂欣澤更有信心，強調「定義問題」確實是重中之重──「要能夠辨認業務上的痛點，唯有知道業務上的痛點才能知道如何解題。」
他更進一步提醒：「只要把問題提出來，要用AI解決就很容易，所以平常就要放『心』在業務上，並且要去問怎麼樣才可以做得更好。」科技工具會不斷翻新，這種找出痛點的能力才是真正的核心。
要善用科技工具，就必須掌握解構問題的能力
當然，定義問題之後仍須解決問題。對此，呂欣澤強調「解構問題」的重要性。
這同樣與他自身經驗有關。「我在碩士時接到一個案子，要處理一個影像的問題，當時發現沒有辦法一次解決，但可以先做A再做B，拆成五、六塊就能解決了。」而到了博士班之後，他才意外讀到這種技能早就有人討論，在文獻上被稱為先decompose再compose的技能。
現在，他將這個體認融入課堂的設計中。面對ChatGPT，他主張並不需要防堵學生使用，而應該讓學生練習拆解問題，並與AI分工合作。因此，他反而要求學生練習用ChatGPT解決問題，並嘗試記錄學生與ChatGPT互動的過程，甚至特別為此寫了程式，讓學生可以藉由Line使用付費版的ChatGPT。
到了期末考，他則設計一個複雜的遞迴問題，學生無法直接將題目的要求丟進ChatGPT，必須先迅速將專案拆解成小模組，讓ChatGPT分開回答之後，再來想辦法整合。同時，他也鼓勵同學拆解問題後，彼此合作、分工解題。「我唯一的要求是不可以講話，但你盡情地使用電腦，甚至使用ChatGPT。」
「有些人甚至會認為這是作弊」，但呂欣澤指出，這個模式才真正符合業界真實的工作型態。他舉例，「在資策會，我們常獨自至業者的機房解題，多數情境也是仰賴團隊合作」，將專案拆解成好幾塊之後，再交由不同團隊成員解決。除此之外，工程師本來就不需要自己從零開始寫程式，「我們之前寫程式，也都經常先Google，或者是到Stack Overflow上複製別人寫的程式碼再改寫」──他說，唯一的差別是現在的學生連Google都不用了，而可以直接利用AI、與AI分工合作。
正是在這個思維下，呂欣澤才做出了這樣的結論：與其擔心AI取代工作，我們「更該思考可以如何運用AI，才能提升我們的工作效率」。而顯然，定義問題和拆解問題的能力，將是思考此一問題時的兩大關鍵。
