神經科學家教小孩：與其問AI問題 不如讓它「挑戰自我邏輯」鄧天心 (2026-03-25 10:31:17)

神經科學家Vivienne Ming提出警告，認為現今教育體系與企業招聘仍過度迷信頂尖學位與考試標準，這種模式僅是在培養孩子遵守規則與背誦答案，然而這些技能在AI普及的未來將毫無用武之地。

記者鄧天心／綜合報導

神經科學家Vivienne Ming認為現今教育體系與企業招聘，仍過度迷信頂尖學位與考試標準，只是在培養孩子遵守規則與背誦答案，然而這些技能在AI普及後可能將毫無用武之地。

身為研究機器學習長達30年的專家，她認為在AI能自動化大部分認知工作的時代，家長必須將教養重心從知識傳遞轉向能力建構，培養具備好奇心、創意與解決問題能力的抗機器人（Robot-proof）的一代。

神經科學家教小孩，學會讓AI質疑你的每一個論點。（圖／AI生成）

為了讓孩子在未來保有競爭優勢，Vivienne Ming建議家長應在家庭中建立「失敗履歷（Failure Resume）」的儀式，她在研究中發現，相較於總是拿A的優等生，那些願意冒險探索甚至犯錯的學習者，往往展現出較多的學習成效。

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每個月在餐桌上分享失敗經驗，家長能引導孩子將失敗視為成長的燃料，而非個人價值的否定，這能讓孩子學會如何在定義模糊的問題中保持韌性，並技能那些嘗試，她個人甚至將創業失敗與露宿街頭的經歷視為生命中重要的成長養分。

除了心理韌性的培養，家長還需要具備「工程化機緣巧合（Engineer Serendipity）」的能力，頂尖名校如哈佛大學真正的價值，往往不在於課堂內的知識，而在於環境中高度濃縮的對話跟跨領域的碰撞。

Vivienne Ming主張將家庭環境打造為實驗場，例如在桌上放置壞掉的電器與工具，或訂閱如《經濟學人（The Economist）》與《流行機械（Popular Mechanics）》等領域迥異的雜誌，她自己的客廳有佈置類似實驗室、畫室以及方程式的白板，這種有意義的凌亂能讓孩子持續探索。

最後，面對大型語言模型（LLMs），他建議與其讓AI代勞寫作業，孩子在完成初稿後，使用「剋星提示詞（Nemesis Prompt）」要求AI以最嚴苛的角度挑剔論點中的邏輯缺失，孩子必須在AI回傳的龐大數據中分辨哪些是有效建議，哪些只是機械雜訊，進而磨練出獨特的觀點，在正確答案幾乎可以免費取得的未來，孩子唯一能貢獻的真實價值，就是從AI知識海中提煉出屬於自己的意義，這才是未來世界最迫切需要的技能。

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資料來源：cnbc

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