在AI無所不知的時代，孩子的大腦是升級，還是已被偷偷外包？《未來親子》近日進行了全台AI大調查，有83.7%的受訪者認為孩子已出現「大腦外包」的現象，若希望孩子能駕馭AI，大人得花更多心思善加引導。
這份調查以全台關心教育的家長、教師與民眾為對象，回收1300份有效樣本，結果發現，如今有23.5%的孩子遇到生活難題或課業問題時，會先問AI。
至於「大腦外包」的現象，第一線教師感受比家長更深，有接近半數教師認為孩子已高度依賴AI，幾乎是家長的兩倍；另外，也有68%的大人觀察到孩子愈來愈依賴AI完成作業，66.3%的人擔心孩子會懶得思考。
《未來親子》近日舉辦「2026未來教育國際論壇」，聚焦AI議題，除了發布調查大調查結果之外，也請來新北市教育局長張明文、均一平台教育基金會營運長陳逸文、瑞昱半導體通訊網路事業群PDM副處長黃凱澤等人與談分享。
未來世界，更需學會思辨與負責
其中，陳逸文與黃凱澤，分別從學習現場和產業前線回答同一個問題：AI時代，孩子到底該練什麼能力？兩人的答案交會在一件事上：未來不缺會得到答案的人，缺的是知道如何提問、驗證、判斷，並願意為結果負責的人。
簡言之，在AI無所不知的時代，孩子更需要學會思辨與負責。
這份調查也把使用AI的孩子分成幾種樣貌：「AI領航者」是思考守護型，「共創建築師」是聰明共創型，「泡麵思考家」是快答依賴型，「沙發馬鈴薯」則是大腦外包警戒型。
其中，55.3%的孩子可能已經進入「泡麵式思考」，也就是把AI當成熱水，一沖就有答案，習慣跳過理解的痛苦，直接向AI索取整理好的結果。
使用AI時，需不斷問what、why、how
「AI戒斷症」的風險也正在浮現。調查中，53.9%的人認為孩子如果沒有AI，學習會受到影響；換句話說，未來可能有不少孩子，沒有AI就不知道怎麼開始學習。
但，同一份調查也指出，60.3%的受訪者認為AI應該成為學習助手或思考教練，教育目標應從「使用」AI，走向「駕馭」AI，當AI愈來愈聰明，多數受訪者認為，AI最無法複製的是「情感同理心」與「思辨判斷力」。
OpenAI共同創辦人Andrej Karpathy曾提醒：「你可以外包你的思考，但不能外包你的理解。」AI互動很快讓人得到答案，也很容易帶來滿足感，但那不等於真正理解；使用AI時，大人與孩子都需要不斷問自己what、why、how，確認自己的目標、理由與方法。
AI本身不是問題，「外包理解」才是問題
陳逸文認為，在談AI時，也需同步關注台灣人才的危機與轉機，少子化、高齡化、地緣政治衝突，加上ESG與AI雙軸轉型，都讓下一代面對的世界更複雜；他提醒，台灣必須善用AI放大器，也要把AI素養的意義從「會不會使用」，推進到能否「問、用、管、造」。
但愈是進入AI時代，有些基本功愈不能跳過，比方說，動手寫字、動手算術仍是孩子學習的必要過程。
他比喻，蓋高樓用機器比較快，打地基還是要動手比較穩。AI可以節省重複計算與整理的時間，但孩子如果沒有經歷「手到心到」的理解過程，就很難判斷AI給出的答案哪裡對、哪裡可疑。
另一個不能跳過的，是發問，現在很多孩子即便心中有問題，也不知道怎麼問、不好意思問，或在教室裡等不到足夠的時間與耐心。
AI若只是直接給答案，會讓孩子更快放棄思考；但若被設計成學習鷹架，也可能把孩子從「我不會」推向「我可以再試試看」。
用AI學習時，把「我不會」改成「我錯在哪裡」
陳逸文也分享了均一與國教院、新北龍埔國小合作的研究成果，該研究串接了223位學生、9個班、9萬多筆學習事件、6896筆AI訊息，以及考試錯題與問卷資料；結果顯示，AI用量並非關鍵，如何使用才是重點。
在197位有效問卷學生的分群分析中，「主動型AI使用者」平均成績達92.8分，「穩定有效型」也有91分；相對地，「高錯題AI依賴型」平均只有59.4分。
「這其中出現的學習差距，不在於有沒有問AI，而在於孩子問完之後，是回到題目再試一次，還是把AI當作答案來源就停下來。」陳逸文說。
更細看錯題後的提示語，也很有意思。孩子若問「我的答案錯在哪裡」下一次嘗試答對率為48.3%；如果只是說「我不會」答對率只有33.9%。
同樣是問AI，前者是在尋找自己的錯誤位置，後者卻可能只是把困難丟出去，AI時代的學習關鍵，或許就藏在這個小小轉念裡：把「我不會」改成「我哪裡錯」。子是否因此更自主學習，取決於他用AI的方式。
陳逸文也分享自己作為家長的日常。他說，家裡孩子遇到數學問題時，原本會等他來教，最近則會直接使用Gemini的學習引導模式，幾分鐘後就懂了，「我一方面覺得自己好像被取代了，另一方面也欣慰孩子會自己找方法。」
產業現場要的，是「能定義問題的人」
陳逸文看到的是孩子如何學，黃凱澤則把問題拉到未來工作現場。他提醒，面對AI，不要只問哪些工作會消失、哪些任務會被取代，而要問人的價值會移到哪裡。
在產業裡，AI確實能快速整理資料、產生初稿、搜尋模式、反覆嘗試，成本也比人低；但當AI能完成許多任務時，真正稀缺的人才，是要能定義問題、驗證答案、整合限制，最後對結果負責。
「因為，真實職場中，並沒有單一標準答案。」黃凱澤舉例，即便AI給出一個方案，不代表公司能接受、供應商能配合、使用者情境能成立，也不代表風險已被看見。
而且，如果AI給的解方並不適用時，AI可以輕易道歉，但最後承擔後果的仍是做決定的人，這也是教育最需要補上的一課：孩子要練習在條件中判斷，在取捨後說明理由。
留下思考痕跡，比交出漂亮答案更重要
在此情況下，在思考孩子該怎麼使用AI時，不是「禁止」或「放任」二選一，更好的做法，是把每一次AI使用都變成思考訓練。
黃凱澤分享，每次用AI時，都可以思考「我問了什麼？」、「AI回答了什麼？」、「我怎麼判斷？」、「我修改了什麼？」、「最後我負責什麼？」等等。
如果孩子交出一份AI協助完成的作業，大人不只看成品漂不漂亮，更要看他能不能說清楚自己的提問、篩選、修正與取捨。
新北市教育局長張明文也提醒，AI帶來行政減量與教學創新的希望，但面對孩子仍需保守一點，因為判斷能力還是需要足夠的生活經驗與知識總量來支撐。
他強調，AI可以加速很多事情，教育卻不能只速度，還需要SEL、需要人的溫度，也需要讓孩子在真實互動中累積感受與責任。
AI正在讓答案變便宜，也讓人的判斷變得更珍貴，「世界愈快，大腦愈要慢。」黃凱澤強調，當AI愈來愈會回答問題，孩子更需要練習停下來多思考，畢竟，能在AI時代也不被取代的人才，絕對不是最快得到答案的人，而是能看懂問題、判斷答案，並願意對選擇負責的人。
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