「我思故我在」（Cogito, ergo sum）。相信不少人都聽過這句來自哲學家笛卡兒的名言。這句話不單反映了思考對人類的重要性，更表達了懂得思考，正是人之為人的本質，也是人與其他事物與別不同之處。面對21世紀變化，人工智慧可說是下一代面對最大的科技突破，同時也是最大的挑戰。
人工智慧不單令整個就業市場轉變，更可能取代很多現時我們所認知的工作。在此情況下，到底下一代要有什麼能力才能立足呢？教育要培養下一代怎樣的能力，才能讓他們不被人工智慧取代呢？我們可以回到「我思故我在」這句名言當中，思索這一關乎人類本質的特性，是否能成為一種解答。
人工智慧為下一代帶來什麼挑戰？
毫無疑問，近年人工智慧的發展，以及其在不同行業漸獲應用，已為人們的工作形態乃至就業帶來巨大的挑戰。
早於2013年，牛津大學馬丁學院（Oxford Martin School）的研究團隊已發表報告，分析了700多種職業被自動化的程度。他們整理出不同職業被取代的風險，並據此估計，美國將會有逾47%職業有被自動化取代的風險。研究團隊在文中亦指出「根據我們的模型估算，大部分從事交通運輸、物流、辦公室和行政支援，以及製造業的員工有被取代的危險。」（Frey & Osborne, 2013: 44） 當中如果工作缺乏思考和管理性任務（perception and manipulation tasks）、創造性任務（creative intelligence tasks）和社交性任務（social intelligence tasks）的話，被取代而消失的風險最大。
此外，麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute）於2017年發表了的報告《未來工作：自動化、就業與生產力》(A Future that Works: Automation, Employment and Productivity）中便指出，雖然現時只有少於5%職業會完成被自動化所取代，60%的職業中最少也會有30%工作內容會變成由機械或科技負責。縱然並不是所有職業都會被自動化取代，但會有愈來愈多職業會被自動化所改變。報告中正提到，「隨着人類活動被自動化所轉變，人們從事工作時將會愈來愈趨向與機械互補」（McKinsey Global Institute, 2017: 2）。這要求人們具備一系列能適應自動化的能力（automation capability），包括邏輯思考、解難、創造力、表達和展示能力（articulating and displaying）等。
以下筆者舉出兩個行業例子，說明現正發生的職業變化：
第一，零售行業。全球電子商務龍頭亞馬遜（Amazon）正利用名為Amazon Robotics的橘色碟盤狀機械車取代原由人類負責的貨品管理和出貨安排。而亞馬遜亦正發展名為Amazon Go的無人超市。另外，國內阿里巴巴和騰訊亦曾推動無人店試驗性質計劃，雖然成果未及預期，但是可以預見人工智慧將在未來10至20年為零售業帶來翻天覆地的變化。
第二，服務業。例如美國的機械企業星艦科技（Starship Technologies）開發了自動化的派送機械人（delivery robot），並於2019年8月開始，為三藩市的各學校、住宅區、商廈等提供物品派送服務。美國電訊公司ClickSoftware亦在其現場服務管理工作中引入人工智慧，並因此將平均進行每項任務的時間減少了20%。隨著演算法和大數據的普及，可預期人工智慧在服務業中會佔有愈來愈重要的位置。
由上述發展趨勢可見，人工智慧最大的優勢，正是對一些主要依賴原則、系統和制式化、數據密集的工作有更快、更有效率的執行力。因此，下一代面對這種挑戰，必須具有跳出和超越這些能力的思維及技能，令人工智慧不能代替。
更重要的是，雖然人工智慧能夠進行自動學習，但它現階段始終欠缺人類思考的複雜性、變化和創意。人類能夠突破自己思考的框框，分析、綜合和比對不同的狀況，並能因應環境的不同轉變，思考工作對自己的意義，以及如何調整自己去應對。這更顯出教育對下一代的重要性：到底教育應該幫助下一代學習怎樣的思維能力，才能應對人工智慧的挑戰？
教育中加入四種思維力：讓下一代具有應對能力
針對人工智慧的挑戰，現今的政策制定者、教育工作者及家長們應該有未雨綢繆的想法，培養下一代具備適切未來的思維能力。否則這不止是能否能贏在起跑線上的問題，更可能會走錯跑道，承受輸掉人生的風險。筆者認為眾多思維能力中，有四種是對於學生應對未來特別有價值和意義的，茲闡述如下：
設計思維
設計思維（design thinking）是以問題所針對的對象為本，從而思考和制訂解決方案的思維能力。根據史丹福大學設計學院提出的設計思維模型，設計思維可分為同理心（Empathize）、定義（Define）、形成想法（Idealize）、製作原型（Prototype）和測試（Test）等五個階段。
由於設計思維重視人們能因應所針對對象的需要和問題所在，而不斷修正和試驗，故能幫助學生在反覆設計和製作方案的過程中，突破自己的思考框框，改善自己固有的想法，探索最好的解決方案。
批判性思考
批判性思考即是先撇除個人對某一事物或觀點的偏見或情感，而對此事物或觀點進行思考、分析和評價的思維方式。這種思維能力包括幾項條件：把握重點、正確推理、事證舉例、條理實達、態度嚴謹、掌握變項，以及價值判斷。
學生一方面可以通過培養這種思維能力，訓練自己在思考過程中具有紮實和有系統的邏輯結構，並能辨析和識別不恰當乃至錯誤的思考方式及想法。
當然，若這種能力運用不當，往往會令人們墮入陷阱，利用批判性思考來批評他人。但如果這種思維能力運用得宜，不單能幫助學生辨析和避免錯誤的想法，而且還能培養學生進行深度學習，對身處的環境或問題進行多角度和全面的思考及評估，從而能對各種挑戰作出恰當的應對。
建設性思維
根據建設性思維的主要倡導者S. Epstein和P. Meier（1989），建設性思維被定義為重新評價和解釋周遭事物的思維方式，從而減低面對這些事物的負面情緒和壓力。這即以正面的態度看待和理解面前的困難和問題，並積極尋求有效方法予以解決。這種思維能力重視人們面對問題和困難時，不將其看作完全負面的東西，反倒以不同的角度去思考和解釋這些問題和困難，從而讓自己的情緒不受它們所困擾，並能積極地尋找能解決它們的方法。
這種思維能力能幫助學生面對眼前和周遭的困難時，不被負面情緒和氣氛所限制及困擾，而能以與別不同的方式看待和理解這些問題和困難。學生具備這種思維能力，便可突破現況對自己的限制，跳出負面思維，以正面積極的心態去應對挑戰和探尋解決之道。
邏輯說服力
邏輯即是思維的規則和規律，並據此作出符合這些規則的推論，這包括歸納、演繹、溯因等；說服力則是讓對象對於我們所提出觀點或想法表示認同或共鳴的能力。將此兩者相結合，邏輯說服力就是我們利用符合四思維規則的推論，令對象認同我們觀點的能力。
這種思維能力幫助學生在面對問題或困難時，藉著邏輯思考，突破複雜枝節的纏繞，直接切中問題的核心。同時他們能以清晰的言辭表達，說服別人，從而解決所面對的問題和困難。
試想想：假如下一代擁有以上四種思維能力，能夠因應不同問題和環境變化，作出全面、深入和系統的思考，找出解決方法，又何需懼怕人工智慧的挑戰呢？
上述四種思維能力，正呼應本文開首提到的「我思故我在」：思考是人的本質所在，也是人類能應對人工智慧挑戰的關鍵條件。因此教育的重點應是讓學生將思考發展為不同的思維能力，從而將思考的力量展現出來。
在此也鼓勵各位教育同工及父母們，為了下一代，應該一同努力，改變現今課程培訓的重點：不單是讓學生掌握知識和懂得記憶固定答案，更要培養和發揮他們不同的思維能力。
教育同工和父母們亦應改變自己的想法：第一，不應再以為思考和思維等只是哲理或學術研究的訓練，因此學生不需要接觸。其實對思維能力的重視已在生活、商業、科技和生產等方面得到普及。而具備思維能力，才能成為未來的高階人才。第二，不應只著重學生答案的對錯，而更應重視他們得到這個答案的思考過程。
唯有同工和父母們改變想法，重視培養學生思維能力，我們的教育才能向前邁進。而下一代也才能應對這個人工智慧正帶來巨大挑戰的世界。
參考資料：
Epstein, S. & Meier P.（1989）. Constructive thinking: a broad coping variable with specific components. Journal of Personality & Social Psychology 57(2）, 332-350.
Frey, Carl Benedict & Osborne, Michael A.（2013）. The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerisation? Oxford: Oxford Martin School, University of Oxford. oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf
McKinsey Global Institute（2017）. A Future that Works: Automation, Employment and Productivity. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Digital%20Disruption/Harnessing%20automation%20for%20a%20future%20that%20works/MGI-A-future-that-works_Full-report.pdf
