基於我在教育現場使用輔助AI的經驗，我的猜想是這樣的
我們把某個領域的人找出來做實驗，依該領域的能力與績效標準，分為A、B、C、D四級。D達不到標準，預計在三個月後被淘汰，將強制離開這個領域。
他們都還沒有使用ChatGPT或是當前我們所知的AI工具。
我們給予了他們AI工具。三個月後，考核哪些人必需離開這個領域。
D這群人，有了AI輔助，會不會被淘汰呢？會。而且，C這群也會被淘汰。
不是說AI可以讓每個人的起點都拉高到70分了嗎？怎麼D群被淘汰，連C群也是！
⒜ AI輔助賦能對A與B兩群的效果卓越，他們的產能大幅提升，還比以前更有創造力（或許還變得益加冷酷無情），全包了該領域可以做的事了。他們還在短時間內拉高了這個領域所需要能力與績效標準。
⒝ D群不會因為有了AI輔助而顯著地提升表現。因為，D群原本抽象思維能力、解決問題能力已經在後段班，就算有了AI，還是無法好好指揮AI，甚至乾脆放棄使用AI。
⒞ C群體會AI輔助帶來的好處，可是，A群與B群這兩群人的生產力提升的太快，而且創意點子瘋狂輸出，C群生存空間被壓縮了。
我為什麼會有這樣的猜想？身邊的人都知道我非常鼓勵大學生使用生成式AI工具，我自己也大量使用。然而，我發現有些學生無法藉AI輔助而有明顯進步—他們交付的作業或是成果，只給AI非常少且模糊的指示，也沒有跟AI多次對話，這樣AI輸出的內容品質可想而知！然而，極少數學生懂得怎麼跟AI多次對話，並且用上了自己已經熟練的資料收集與整理技術，產出相當驚人的成果。
為什麼會這樣？這些學生的差異在哪裡？我認為，多數學生花在辯證思索的力氣太少，更不要談可以輸出思考後的內容了（無論是透過寫作或是講述）。台灣教育現場很少要求學生刻意練習辯證思索，或是給予機會練習。有的學生長期處於單向接受指令的學習模式，溝通能力與綜合整理能力低下時，給了超強AI助手，還是不曉得怎麼下指令給AI。而AI吐出來的內容，這些學生也很難評判與修改，只是照單全收。
ChatGPT就是一個語言模型，期待這個模型會產出極為優秀的原生內容，或是給予高度啟發價值的內容，這是錯誤期待。我們不能告訴學生，有了AI輔助，你馬上就會變得更有生產力。而是，你得先把自己的思維能力與闡述能力培養到一定水準（這兩者的基石是記憶與摘要能力），你才能夠體會AI輔助帶來的巨大好處。
我想，我們都知道台灣的大學生們不會在課堂上表達意見的。以個案討論來說，教師以cold call方式讓學生說點話，學生總是惜字如金。
師：『當事人決定採用新的○○○○方式，你認為他會有哪些考量？』
生：『成本。』
師：『嗯？應該不只是成本考量而已…沒關係，那我們進一步談成本吧。成本會變得更低嗎？以及當事人怎麼思考成本對後續公司營運的影響？』
生：『…』
師：『…』
個案討論方式相當考驗學生的摘要重點、論述、發想解決方案的能力。我希望學生得多投入到這類學習方式，需要大量地特意練習，理解別人的觀點，聽懂別人的話，然後產生有意義的對話。
你都無法跟人類產生有意義的對話了，你怎麼會有信心跟一個基於機率值的語文模型對話會產生有價值的內容
一個小結：我認為AI輔助的世代，記憶力、歸納摘要能力這兩項基礎能力變得極為重要。沒有足夠強大的記憶能力，人們無法將讀過的資料進行歸納整理。而不是有了AI之後，我們就不必重視記憶力了。有了這兩項能力，之後再透過思維辯證、對話溝通，與AI互動，讓AI成為得力助手，而不為AI所役。