計畫緣起
人工智慧（AI）的高速發展，不斷在各個領域引爆顛覆性的革新。例如OpenAI在2022年底推出的ChatGPT，正式將「生成式AI」（Generative AI）強大威力落地於世人眼前。其強大的功能隨即席捲全球，在各個產業都造成革命性的改變。隨著各式相關生成式AI工具的問世，人們工作與溝通的方式跟過往已不再相同（Feuerriegel et al., 2024）。生成式AI也已經被廣泛運用在文字創作（Nazir and Wang, 2023）、市場行銷（Peres et al. 2023）、商管（Burger et al. 2023）與教育（Kasneci et al. 2023）等各式領域。
然值得注意的是，生成式AI雖然消弭了傳統既有的人才技能差異（Hui et al., 2024），但卻也催生出未來高階人才必須能夠駕馭生成式AI的新技術門檻（Dell'Acqua et al., 2023）。如何活用生成式AI優化自身的工作流程與提升工作表現，將成為未來職場關鍵的競爭能力差異。這也使得學校必須重視AI工具的使用與培訓，以因應未來AI勞動力的市場需求（陳素燕 2023）。誠如學者Hirabayashi等人（2024）發現，近九成的哈佛大學學生已經有在學習過程中使用生成式AI，其中25%的學生更是每天使用，可見生成式AI已經成為十分重要的學習工具。然而學者謝孫源則提醒，生成式AI的確有助於建立學習的客製化、自動化、豐富化與創新化，但也潛在學生容易依賴科技、無法自主、人際疏離等問題（梅英宏與謝孫源，2023）。可見學習生成式AI是迫在眉睫的必要趨勢，但人類如何舞動這威力強大的巨鎚而不自傷，還需要教師更審慎的設計與規劃。
生成式AI應用的範疇極廣，然而綜觀其主要的四大媒介：文字、圖像、音樂與影像，其實都與藝術創作密不可分。透過現有生成式AI的技術，現在任何一個人都可以輕易地輸入文字生成圖片，再將圖片轉為動態影像並加上配樂，在幾分鐘內就產生一段動態的小短片。這樣劃時代的技術突破，其實賦予一個人能同時擔任導演、編劇、場景／造型／人物／音樂設計、攝影、動畫後製的全能超能力，甚至將來也不需要演員、模特兒、明星，全部可以數位虛擬化。當所有這些職位的「技術」門檻瞬間消失，人人皆可進行這些以往需要長時間訓練養成的專業行為。這些生成式AI的技術突破，未來將徹底顛覆影視娛樂產業的人才結構。就像當年自動化設備造成製造業的工廠無人化，現在生成式AI將造成好萊塢的無人化革命。現在只要透過生成式AI的技術，幾個人就可以做到以往需要幾百人的好萊塢製作，產生以一擋百的巨大威力。同時因為大量人力的精簡，未來只要以往好萊塢1%的預算，也可以達到與現在好萊塢同等級的精良品質。以此延伸可以發現，生成式AI的影響力絕非侷限於藝術創作領域，而是整個視聽娛樂產業、廣告行銷產業、新聞產業、所有涉及影音內容的產業都將面臨顛覆性的改變。
然而在這樣的時代巨變之中，有一個關鍵能力始終並未被生成式AI取代，也是人類最無法被生成式AI取代的能力，就是美學品味、想像力與創造力。這就像許多廚具的發明讓料理食物變得容易，但頂尖廚師的餐廳仍然一位難求，因為對菜單的設計、食材如何組合與烹煮都仍是取決於廚師的經驗與品味。這也就如同全球知名的企業家李開復先生，早在2020年於《李開復給青年的12封信》一書中強調：
人工智慧時代，程式化、重複性、僅靠記憶與練習就可以掌握的技能，都將是最沒有用的技能，幾乎一定可以由機器來完成；反之，那些最能體現人的綜合素質的技能，例如，人對於複雜系統的綜合分析、決策能力，對於藝術和文化的審美能力和創造性思維，由生活經驗及文化薰陶產生的直覺、常識，基於人自身的情感（愛、恨、熱情、冷漠等）與他人互動的能力，這些是人工智慧時代最有價值，最值得培養、學習的能力。（頁38）
李開復先生的論點，一針見血地凸顯出美學、情感、創造力在人工智慧浪潮下，如何更凸顯出人類生而為人的獨特價值。所以即使接下來，好萊塢或全球的娛樂或視聽內容製造業面臨大量的技術勞動人口失業，但也會創造新的生成式AI專家的工作缺口。與其說這些藝術工作者失業，不如說他們是轉行到能夠運用生成式AI的全新工作崗位。AI的出現不是取代而是賦能，讓藝術家更能夠專注在創作本身的想像力與創造力，而將技術層面的工作委任給生成式AI去執行。或是運用生成式AI給自己更多靈感，幫助自己跳脫創作的框架與瓶頸。
所以生成式AI雖然讓文字、圖像、音樂與影像生成都變得容易，反而促使如何創作出「藝術品」而非「地攤貨」，成為新的人才訓練必要關鍵。綜觀過往一再出現的科技突破，其實新技術取代的是過往的工具，但從未取代藝術家的價值（Holliday, 2018）。例如攝影對於繪畫、數位音樂對於音樂、電腦動畫對於手繪動畫、數位攝影對於膠片攝影，都是歷史上新的藝術技術挑戰傳統的創作實踐和工作，同時也創造了新的藝術角色和流派。（Epstein et al., 2023）。而藝術品仍是因為由藝術家打造而具有價值，作品並未因為技術突破而變得冰冷並失去靈魂（Prince, 2012）。也就是說，人們關注的始終不是技術本身，而是各領域的「藝術家」如何這些工具創造出的成果。尤其現在處於視聽娛樂產業蓬勃發展的時代，社會大眾長時間浸泡在短影音的高感官轟炸之下，以往的「文字」敘事能力已不敷使用。如何運用「視聽」敘事的表達能力，成為未來小至個人，大至組織、企業、國家都必須具備的核心能力。要在海量的網路世界中脫穎而出，必須要具備能將故事「說得精彩」、還能將畫面「設計得吸睛又迷人」的兩大核心能力，才能夠超越同儕甚至不被AI取代。
在此短影音世代潮流之下，有鑑於科學教育的重點不僅是科學的理論本身，受眾對科學的認同、態度、連結與參與也十分重要（OECD 2023）。[1] 科普教育計畫要點燃社會大眾對科學的喜好，選擇具有強烈故事性與情感共鳴的短影音，可能遠比一場冗長的演講或是一篇冰冷的學術論文更有效。誠如東海大學應用物理學系的施奇廷教授在一次特訪中所指出：利用短影音進行科普教育的挑戰「不在於如何教科學，而是如何讓人想學」。因為「人們記住的不是公式，而是故事。短影音的核心優勢在於它的敘事能力——把一個複雜的科學概念，轉化為一個有情感、有衝突的故事. . .短影音是一個『科學的入口』，雖然它無法回答所有問題，但能讓觀眾問出『我還能知道更多什麼？』[的強烈學習動機與興趣]」（施奇廷與曹盛威，2024）。施教授更進一步強調：
AI 並不會取代創作者，而是一個「協作者」，讓影片製作更流暢. . . AI 是一位井然有序的「助手」，雖然工作高效，但缺乏創造力與情感表達的能力 . . . 「AI 提供的東西可能四平八穩，但換句話說，就是平庸且無聊，我們想要的不是標準答案，而是能讓人記住的畫面和故事。」. . . [而]要讓短影音成為推廣科學的利器，光有故事還不夠。真正打動人心的，是那些專業與情感結合的科學故事。. . . 透過人類的情感洞察與 AI 的資料整理，讓短影音能夠以更快的速度、更高的品質，將科學推廣至更廣大的群體。當閱聽者受到短影音吸引而踏入科學的大門後，就有可能進一步透過長影片與文章，吸收更深入的科學知識。（施奇廷與曹盛威，2024）
然而觀察國科會109~113年獲補助的科普計劃，只有三項與生成式AI主題有關，在每年上百件的科普計劃中數量極為稀缺。有鑑於生成式AI的力量巨大無比，是每個國家主人翁不可或缺的核心能力。不能只停留在技術的訓練，更需要美學品味、想像力與創造力的養成。申請人結合自身人文藝術（Art）的背景優勢，預計透過此次的科普計劃，提出有別於STEM領域學者的AI技術訓練或基礎理論，以更宏觀的STEAM格局切入，在培養學生生成式AI技術能力的同時，還兼顧藝術美學品味與人文深度的創新內容，將生成式AI的藝術創作能力發揮到極致。本計畫將不只教導學生學AI、用AI，還要把AI用得美、用得有創意、有想像力。不僅提升學生對生成式AI的技術掌握能力與興趣，還賦予學生不可被取代的藝術價值。更重要的是，除了掌握當代的科技能力之外，還要能夠以古鑑今並展望未來。申請人從人文社會的視角切入，期待能夠啟發學生站上巨人的肩膀，以更宏觀的視野思考未來科技的無限可能。以更奔放不受限的想像力，結合生成式AI無邊無際的無窮創造力，大膽想像未來世界的科技如何解決我們當下的痛點，促進當代科技科學的發明與創新。
[1] 相關內容請見經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）2023年提出的PISA 2025 科學素養框架（Science Framework）報告，出自：https://pisa-framework.oecd.org/science-2025
然值得注意的是，生成式AI雖然消弭了傳統既有的人才技能差異（Hui et al., 2024），但卻也催生出未來高階人才必須能夠駕馭生成式AI的新技術門檻（Dell'Acqua et al., 2023）。如何活用生成式AI優化自身的工作流程與提升工作表現，將成為未來職場關鍵的競爭能力差異。這也使得學校必須重視AI工具的使用與培訓，以因應未來AI勞動力的市場需求（陳素燕 2023）。誠如學者Hirabayashi等人（2024）發現，近九成的哈佛大學學生已經有在學習過程中使用生成式AI，其中25%的學生更是每天使用，可見生成式AI已經成為十分重要的學習工具。然而學者謝孫源則提醒，生成式AI的確有助於建立學習的客製化、自動化、豐富化與創新化，但也潛在學生容易依賴科技、無法自主、人際疏離等問題（梅英宏與謝孫源，2023）。可見學習生成式AI是迫在眉睫的必要趨勢，但人類如何舞動這威力強大的巨鎚而不自傷，還需要教師更審慎的設計與規劃。
生成式AI應用的範疇極廣，然而綜觀其主要的四大媒介：文字、圖像、音樂與影像，其實都與藝術創作密不可分。透過現有生成式AI的技術，現在任何一個人都可以輕易地輸入文字生成圖片，再將圖片轉為動態影像並加上配樂，在幾分鐘內就產生一段動態的小短片。這樣劃時代的技術突破，其實賦予一個人能同時擔任導演、編劇、場景／造型／人物／音樂設計、攝影、動畫後製的全能超能力，甚至將來也不需要演員、模特兒、明星，全部可以數位虛擬化。當所有這些職位的「技術」門檻瞬間消失，人人皆可進行這些以往需要長時間訓練養成的專業行為。這些生成式AI的技術突破，未來將徹底顛覆影視娛樂產業的人才結構。就像當年自動化設備造成製造業的工廠無人化，現在生成式AI將造成好萊塢的無人化革命。現在只要透過生成式AI的技術，幾個人就可以做到以往需要幾百人的好萊塢製作，產生以一擋百的巨大威力。同時因為大量人力的精簡，未來只要以往好萊塢1%的預算，也可以達到與現在好萊塢同等級的精良品質。以此延伸可以發現，生成式AI的影響力絕非侷限於藝術創作領域，而是整個視聽娛樂產業、廣告行銷產業、新聞產業、所有涉及影音內容的產業都將面臨顛覆性的改變。
然而在這樣的時代巨變之中，有一個關鍵能力始終並未被生成式AI取代，也是人類最無法被生成式AI取代的能力，就是美學品味、想像力與創造力。這就像許多廚具的發明讓料理食物變得容易，但頂尖廚師的餐廳仍然一位難求，因為對菜單的設計、食材如何組合與烹煮都仍是取決於廚師的經驗與品味。這也就如同全球知名的企業家李開復先生，早在2020年於《李開復給青年的12封信》一書中強調：
人工智慧時代，程式化、重複性、僅靠記憶與練習就可以掌握的技能，都將是最沒有用的技能，幾乎一定可以由機器來完成；反之，那些最能體現人的綜合素質的技能，例如，人對於複雜系統的綜合分析、決策能力，對於藝術和文化的審美能力和創造性思維，由生活經驗及文化薰陶產生的直覺、常識，基於人自身的情感（愛、恨、熱情、冷漠等）與他人互動的能力，這些是人工智慧時代最有價值，最值得培養、學習的能力。（頁38）
李開復先生的論點，一針見血地凸顯出美學、情感、創造力在人工智慧浪潮下，如何更凸顯出人類生而為人的獨特價值。所以即使接下來，好萊塢或全球的娛樂或視聽內容製造業面臨大量的技術勞動人口失業，但也會創造新的生成式AI專家的工作缺口。與其說這些藝術工作者失業，不如說他們是轉行到能夠運用生成式AI的全新工作崗位。AI的出現不是取代而是賦能，讓藝術家更能夠專注在創作本身的想像力與創造力，而將技術層面的工作委任給生成式AI去執行。或是運用生成式AI給自己更多靈感，幫助自己跳脫創作的框架與瓶頸。
所以生成式AI雖然讓文字、圖像、音樂與影像生成都變得容易，反而促使如何創作出「藝術品」而非「地攤貨」，成為新的人才訓練必要關鍵。綜觀過往一再出現的科技突破，其實新技術取代的是過往的工具，但從未取代藝術家的價值（Holliday, 2018）。例如攝影對於繪畫、數位音樂對於音樂、電腦動畫對於手繪動畫、數位攝影對於膠片攝影，都是歷史上新的藝術技術挑戰傳統的創作實踐和工作，同時也創造了新的藝術角色和流派。（Epstein et al., 2023）。而藝術品仍是因為由藝術家打造而具有價值，作品並未因為技術突破而變得冰冷並失去靈魂（Prince, 2012）。也就是說，人們關注的始終不是技術本身，而是各領域的「藝術家」如何這些工具創造出的成果。尤其現在處於視聽娛樂產業蓬勃發展的時代，社會大眾長時間浸泡在短影音的高感官轟炸之下，以往的「文字」敘事能力已不敷使用。如何運用「視聽」敘事的表達能力，成為未來小至個人，大至組織、企業、國家都必須具備的核心能力。要在海量的網路世界中脫穎而出，必須要具備能將故事「說得精彩」、還能將畫面「設計得吸睛又迷人」的兩大核心能力，才能夠超越同儕甚至不被AI取代。
在此短影音世代潮流之下，有鑑於科學教育的重點不僅是科學的理論本身，受眾對科學的認同、態度、連結與參與也十分重要（OECD 2023）。[1] 科普教育計畫要點燃社會大眾對科學的喜好，選擇具有強烈故事性與情感共鳴的短影音，可能遠比一場冗長的演講或是一篇冰冷的學術論文更有效。誠如東海大學應用物理學系的施奇廷教授在一次特訪中所指出：利用短影音進行科普教育的挑戰「不在於如何教科學，而是如何讓人想學」。因為「人們記住的不是公式，而是故事。短影音的核心優勢在於它的敘事能力——把一個複雜的科學概念，轉化為一個有情感、有衝突的故事. . .短影音是一個『科學的入口』，雖然它無法回答所有問題，但能讓觀眾問出『我還能知道更多什麼？』[的強烈學習動機與興趣]」（施奇廷與曹盛威，2024）。施教授更進一步強調：
AI 並不會取代創作者，而是一個「協作者」，讓影片製作更流暢. . . AI 是一位井然有序的「助手」，雖然工作高效，但缺乏創造力與情感表達的能力 . . . 「AI 提供的東西可能四平八穩，但換句話說，就是平庸且無聊，我們想要的不是標準答案，而是能讓人記住的畫面和故事。」. . . [而]要讓短影音成為推廣科學的利器，光有故事還不夠。真正打動人心的，是那些專業與情感結合的科學故事。. . . 透過人類的情感洞察與 AI 的資料整理，讓短影音能夠以更快的速度、更高的品質，將科學推廣至更廣大的群體。當閱聽者受到短影音吸引而踏入科學的大門後，就有可能進一步透過長影片與文章，吸收更深入的科學知識。（施奇廷與曹盛威，2024）
然而觀察國科會109~113年獲補助的科普計劃，只有三項與生成式AI主題有關，在每年上百件的科普計劃中數量極為稀缺。有鑑於生成式AI的力量巨大無比，是每個國家主人翁不可或缺的核心能力。不能只停留在技術的訓練，更需要美學品味、想像力與創造力的養成。申請人結合自身人文藝術（Art）的背景優勢，預計透過此次的科普計劃，提出有別於STEM領域學者的AI技術訓練或基礎理論，以更宏觀的STEAM格局切入，在培養學生生成式AI技術能力的同時，還兼顧藝術美學品味與人文深度的創新內容，將生成式AI的藝術創作能力發揮到極致。本計畫將不只教導學生學AI、用AI，還要把AI用得美、用得有創意、有想像力。不僅提升學生對生成式AI的技術掌握能力與興趣，還賦予學生不可被取代的藝術價值。更重要的是，除了掌握當代的科技能力之外，還要能夠以古鑑今並展望未來。申請人從人文社會的視角切入，期待能夠啟發學生站上巨人的肩膀，以更宏觀的視野思考未來科技的無限可能。以更奔放不受限的想像力，結合生成式AI無邊無際的無窮創造力，大膽想像未來世界的科技如何解決我們當下的痛點，促進當代科技科學的發明與創新。
[1] 相關內容請見經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）2023年提出的PISA 2025 科學素養框架（Science Framework）報告，出自：https://pisa-framework.oecd.org/science-2025
計畫目標
基於前述計畫緣由，申請人在本計畫的目標是聚焦於計畫徵求主題二中強調的「學AI」&「用AI」兩大範疇，以生成式AI為科學核心，佐以申請人自身人文藝術的美學與導演專業，針對國中小的學生推出五大STEAM的科普活動。其中值得注意的是，由於導入了人文藝術的專業與涵養，「學AI」不僅不僅學AI的科技原理，更學科技的歷史與未來。「用AI」不僅學習生成式AI的操作技巧，更學如何生成具有美感與創造力的作品。一個好的的發明要符合人性需求，要具備情感溫度。一個傑出的科學家，不應該汲汲營營只短視眼前的技術應用，更應該具備宏觀的前瞻格局能夠引領未來的走向。以此願景為計畫綱領，申請人規劃之五項科普活動分別是：
基於以上五大活動，本計畫的具體目標是：（1）提升學生對生成式AI技術與近代科學的認識與喜好（歷史演進、基礎理論、未來展望）；（2）訓練學生實務運用生成式AI技術的能力（文本與圖像生成）；（3）培養學生更高的美學品味與想像力；（4）深化學生在日常生活中運用生成式AI的連結；（5）強化學生對未來產業趨勢與職涯發展的連結；（6）建構學生駕馭AI科技巨大潛力的信心與喜好。
- 生成式AI短影音：生成式AI大觀園 & 科技超時空x未來發明家孵育_系列影片；
- 生成式AI的文本與圖像生成：二日實作工作坊；
- 生成式AI主題創作競賽；
- 生成式AI創作特展與藝文沙龍；
- 生成式AI創作網站。
基於以上五大活動，本計畫的具體目標是：（1）提升學生對生成式AI技術與近代科學的認識與喜好（歷史演進、基礎理論、未來展望）；（2）訓練學生實務運用生成式AI技術的能力（文本與圖像生成）；（3）培養學生更高的美學品味與想像力；（4）深化學生在日常生活中運用生成式AI的連結；（5）強化學生對未來產業趨勢與職涯發展的連結；（6）建構學生駕馭AI科技巨大潛力的信心與喜好。