【人物專訪】學習成為最好的自己——黃從仁老師專訪
採訪、撰文｜韓喬融
審訂｜黃從仁 教授
學習與記憶——從人類認知到人工智慧
黃從仁老師的專長核心是學習與記憶 (learning and memory)，其研究範疇不僅限於人類的學習與記憶，亦包含了機器的學習與記憶。從仁老師在博士班研究時，主要使用的研究方法是類神經網路。隨著單一個體的研究趨於成熟，從仁老師將視角從微觀轉向宏觀，開始探討社會情境與跨文化背景下多個體（群體）的學習與記憶，進而自然地延伸至人機互動領域。
從「一對一」到「群體」的人際互動到「人機」互動
一對一和群體互動有什麼差別呢？試著回想著自己的人際互動經驗，當自身互動規模從單人或雙人擴展到三人以上的群體時，可能會開始互助合作，也可能產生霸凌、小團體等在簡單的一對一情境中觀察不到的複雜行為，這樣的現象稱為「湧現性（emergent properties）」。透過研究這些湧現現象，能為複雜社會情境下的機器開發提供更深層的洞見。透過上述的概念，再思考關於多人多機互動，該研究涵蓋多人與多機器同時互動的情境，以探討系統性的行為模式。老師希望能透過上述概念結合後續的開發，核心研究目標之一是開發更優良、更人性化的機器人。
大型語言模型輾轉造就AI心理學的濫觴
隨著大型語言模型的興盛，人機互動的研究的方向和議題也隨之受到影響。
在日常生活中，我們的思維與行為無時無刻不在受身邊的人影響。而現在，我們投入大量時間與大型語言模型互動，心智也正悄悄地被這些AI所改變。雖然AI說到底只是機器，但它所傳遞的錯誤訊息，甚至潛移默化的情緒與決策導向，都對人類產生了實質干擾。這正是為何學界開始致力於『AI心理學』的研究——將AI擬人化後，透過科學與認知神經科學的手段，去剖析它在情緒 (emotion)、認知 (cognition) 與後設認知 (metacognition) 傾向上的表現，並理解其背後的心理脈絡。
我們該如何面對「不完美」的AI？
正如上段所述，隨著人類對人工智慧的依賴與日俱增，我們逐漸意識到AI的回覆並非全然中立，往往帶有明顯的偏見或特定傾向。然而，從仁老師提及，這些偏誤有時並非演算法本身的缺陷，而是學習到人類社會資料的統計分布。例如，當我們在「Google圖片」輸入「護士」多出現女性，輸入「醫師」多出現男性時，這個AI產品僅是忠實地反映了現實世界的刻板印象。與其說這是Google的錯誤，不如說AI是一面鏡子，照出了人類歷史數據中的分布偏差。
除了數據源頭，AI的偏誤也來自於人為的「決策指標」在不同情境下的取捨。以醫療AI為例，為了確保不漏掉任何病灶，模型通常被設定為高「敏感度」(Sensitivity)。這意味著系統寧可「誤報」導致患者多做一次精密檢查，也不願因「漏報」而耽誤治療。但若將同樣的高敏感度邏輯套用在刑事判決，後果將不堪設想——在法律情境下，誤判意味著剝奪一個人的自由甚至生命。
因此，評估一個AI模型的優劣，必須回歸到應用情境與流程設計。我們不應奢求AI達到百分之百的完美，因為即便是一流的專家也難免出錯。既然人類無法達成絕對的正確，我們或許該思考：為何要以「完美無缺」的嚴苛標準來要求機器，而非學習如何與具備侷限性的工具共處？
AI說來就來，教師變成「教練」
隨著大型語言模型的成熟，從仁老師的教學模式也迎來了顯著調整。過去，面對來自不同系所、年級且背景迥異的學生，課程內容往往難以兼顧，總會面臨程度參差不齊與進度快慢的兩難。由於學生對心理學多半已有直觀的理解，老師以往多將心力投注於「技術實作」。
如今，在AI興盛的浪潮下，老師將教學重心翻轉，改為著重於「研究動機」與「功能和目標的說明」——引導學生理解研究背後的意義，以及如何定義產品功能等。老師僅提供部分關鍵引導，其餘則轉化為目標明確的模組化作業，要求學生學習如何與AI深度協作，將想法付諸實現。
從仁老師認為，教師的角色已從傳統的「傳道授業」轉變為「心智教練」。儘管知識與技術能透過AI獲取，但「人師」的價值依然無可取代。教練能洞察學生習而不察的慣性與盲點，並憑藉廣博的閱歷與對所謂的「優劣」的評判標準，引導學生在和AI協作來突破個體經驗的侷限，找到正確的學習成長路徑。
在實務推動上，教育部「TAICA臺灣大專院校人工智慧學程聯盟」以臺大數位學習平台NTU COOL作為核心支援平臺，由從仁老師帶領COOL團隊協助跨校課程的建置與運作。COOL平臺整合課程內容、教學資源與學習數據，串聯全臺55所大專院校，共同建構跨校AI學程。透過跨地域、跨校共享優質師資與課程，TAICA得以降低校際落差、推動教育資源均等化，進一步擴大學生接觸高品質AI教育的機會。
不要畏懼與AI賽跑——天道酬勤，成為最好的自己吧！
面對AI的來勢洶洶，許多人擔心能力將被取代，但從仁老師卻抱持樂觀。他指出，從人類演化與科技史來看，產業的更迭是必然的過程——正如國道收費員隨時代謝幕，卻也產生了YouTuber或整理師等新興職涯。變革雖帶來不安，卻也是生存的轉機，我們應保持敏銳的洞察力，捕捉科技革新中的新機遇。
老師最後以人生格言「Be the best version of yourself」勉勵大家：我們不應止步於「做自己」，更要「成就最好的自己」。他深信「天道酬勤」，並從心理學的「本能偏移」(Instinctive Drift) 給出獨到見解：從演化角度看，勤奮其實是違反天性的，人類本能傾向安逸與懶惰。若不持續精進，後天習得的知識與技術便會隨著本能逐漸退化。因此，唯有透過不懈的努力與自我督促，才能對抗本能的怠惰，在AI時代中守住學習的養分，進化成最卓越的自己。