當答案唾手可得
AI無法回答的問題，正是大學存在的意義
八百年前，大學之所以誕生，是因為知識稀缺，學生必須到特定的地方，向特定的人學習，才能接觸知識。因此，中世紀的大學，首先解決的是「知識如何傳承」的問題。如今，人類面對相反的處境：知識不再稀缺，答案甚至過剩，生成式人工智慧讓知識以前所未有的速度被生產、重組與傳播。如果大學始於知識稀缺的時代，那麼在答案隨手可得的年代，大學究竟肩負什麼使命？
當大腦思考開始被外包…
過去兩年，人們對 AI 的討論大多圍繞在能力與應用。它是否會改變產業結構、取代部分專業工作，甚至重新定義勞動市場？然而，這些問題背後還有一個更根本的問題：AI 將如何改變人類形成知識與理解世界的方式？
學習往往始於未知。學生透過閱讀建立理解，透過摸索形成判斷，透過討論修正觀點，並在反覆思辨中發展自己的世界觀。真正塑造人的，除了知識本身，還包括獲取知識的過程。如今，AI 正在壓縮這段過程。輸入一個問題即可獲得完整答案，輸入一個主題即可得到文獻摘要，輸入一段需求即可生成程式碼。效率的提升無庸置疑，但當搜尋、整理、比較、分析，甚至部分推理逐漸由 AI 完成時，人類與思考之間的關係也正在改變。
近年來，學術界開始討論「認知外包」（cognitive outsourcing）現象。當越來越多認知工作轉移至外部系統，人類的思考習慣、學習模式與判斷方式是否也將隨之改變？這個問題尚未有定論，但它提醒我們，AI 所帶來的影響已經超越工具層次，開始觸及認知。這不只是一次技術革命，更可能是一場關於人類思維模式的深層轉變。
什麼樣的 AI 才是好 AI？
兩千多年前，亞里斯多德曾指出，人類之所以成為人，不只是因為擁有知識，而是因為具備追求善（the good）的能力。人類創造出能夠生成知識的機器，它可以回答問題、整理資訊、進行推論，甚至在部分專業測驗中展現超越多數人的表現，但另個問題也隨之浮現：它知道什麼是善嗎？
知識的生成與價值的判斷，始終是兩件不同的事情。AI 可以計算最佳路徑，卻無法決定目的地應該在哪裡；可以分析龐大的數據，卻無法回答什麼樣的社會值得追求；可以提供無數選項，卻無法定義什麼樣的人生具有意義。這也是為什麼許多經典倫理難題，如著名的「電車問題」至今仍沒有標準答案。因為人生中許多重要的選擇，並不存在唯一解答。當失控的電車衝向五個人時，是否應該犧牲另一個人來挽救更多生命？
從效率的角度來看，答案似乎顯而易見。但真正的人類社會，從來不只由效率構成。責任、情感、信任、文化與價值，同樣影響著我們的判斷。這些問題並不存在於數據之中，也無法透過演算法計算出唯一解答。因此，當 AI 愈來愈聰明，人類真正需要培養的能力，或許不是掌握更多知識，而是形成更成熟的判斷。
因此，全球科技界開始出現另一種討論。無論是 NVIDIA 所提出的 Good AI，或學術界持續倡議的 Human-Centered AI，其共同關注的核心都不只是技術是否安全，而是技術是否能夠為人類社會創造真正的價值。當 AI 被應用於疾病預測、新藥開發、氣候模擬、智慧製造與教育創新時，人們開始思考的已經不是「AI 能做什麼」，而是「AI 應該為什麼而做」。
從 Responsible AI 到 Good AI
圍繞著這個問題，全球大學、政府與科技產業積極討論 Responsible AI。公平性（Fairness）、透明性（Transparency）、可解釋性（Explainability）、問責機制（Accountability）與隱私保護（Privacy），已成為 AI 治理的重要原則。這些原則回應的是一個關鍵課題：如何降低 AI 帶來的風險，並確保技術符合人類社會的基本規範。然而，在更長遠的文明尺度上，人類仍需要回答另一個問題：AI 應該引導我們走向什麼樣的未來？
這正是 Good AI 的核心命題。如果將 AI 的發展視為一個演進過程，第一個層次是效率，第二個層次是智慧增強，第三個層次是責任治理，而第四個層次則是人類繁榮（Human Flourishing）。前三個層次聚焦於技術如何運作；第四個層次關注的是技術如何服務於人類社會。
它關心的議題包括教育機會是否更加平等、科技是否促進社會福祉、創新是否回應全球挑戰，以及下一代是否能夠在高度自動化的世界中持續發展創造力與責任感。這也是高等教育必須參與的討論。因為大學培養的不只是專業人才，更是未來社會的公民、決策者與價值創造者。
在陽明交通大學，AI 並不是單一學科的議題。當 AI 被應用於癌症診斷、精準醫療、神經科學、智慧製造與半導體設計時，工程、醫學、人文與社會科學之間的界線也逐漸模糊。這也是陽明交大合校的重要意義。
大學的任務：培養判斷力
當 AI 可以協助辨識疾病，卻無法單獨回答醫療倫理；半導體驅動全球數位轉型，卻也牽動地緣政治與供應鏈安全；數位科技提升效率，同時帶來隱私、公平與治理的新挑戰。因此，我於合校時所提出的「跨、融、創」不僅是一種教育理念，更是一種面對未來的方法。跨越學科邊界、融合不同知識體系，並在交會之處培養學生的判斷力，創造新的解決方案，我認為這是 AI 時代需擁有的重要能力。
面對 AI、高齡社會、氣候變遷、數位治理與地緣政治等全球挑戰，任何問題都無法單靠單一學科解決。因此，大學的重要任務也延伸到連結不同知識體系、不同世代與不同社會系統。真正的改變與創新往往發生在邊界之間。未來的大學需要成為思想交流、公共討論，以及共同想像未來的平臺。
什麼仍然使我們成為人？
八百年前的大學回答的是：如何「保存」知識；二十世紀的大學回答的是：如何「創造」知識；而二十一世紀的大學，或許必須回答另一個更根本的課題：當智慧不再是人類獨有的能力時，什麼仍然使我們成為人？
這個問題沒有標準答案。它需要透過教育、研究、公共討論與世代對話持續探索。大學之所以重要，正因為它提供了一個讓社會共同思考這些問題的空間。知識會持續累積，技術會持續進步，演算法也會持續演化。然而，關於善、責任、意義與未來的提問，始終屬於人類，而這些 AI 無法回答的問題，正是二十一世紀大學存在的意義。