2026年台灣資訊社會研究學會年會於國立政治大學公企中心圓滿舉行，邀請產學界代表共同探討人工智慧對傳播與社會變局的影響。本次年會以「AI or I？人機傳播中的主體與能動」為主題，聚焦於生成式人工智慧普及後，使用者角色轉變與教育面臨的新挑戰。
提問能力重於找答案 校長呼籲培養思辨力
國立政治大學校長李蔡彥在年會致詞時指出，過去遇到問題時，人們習慣透過搜尋引擎瀏覽不同網頁與觀點來獲取解答；如今使用生成式人工智慧（Generative AI），幾秒內就能獲得整合好的答案，甚至由系統代勞執行任務。科技帶來便利的同時，也對教育提出全新課題。
李蔡彥強調，教育不該只是傳授如何快速找到答案，更重要的是培養學生主動質疑、提出關鍵問題的能力，並具備多角探索與定義問題的素養。面對人工智慧重構社會，傳播、社會學與法律等領域需要跨學科交流，共同引導科技健康發展。
警惕對AI盲目依賴 學者提出批判性信任
維也納大學（University of Vienna）傳播學系教授約格·馬特斯（Jörg Matthes）發表主題演講，將使用者對 AI 的態度分為「盲目信任（blind faith）」與「批判性信任（critical trust）」。前者是不加檢視便接受系統答案，後者則是經過評估與驗證後才決定採信。
馬特斯提醒，當 AI 深入日常生活，使用者可能出現「缺乏信任的依賴（dependence without trust）」，即內容即使存疑，因缺乏其他替代方案仍不得不使用，長期下來恐削弱個人自主性。此外，年會學生論文競賽也展示了青年學者對演算法、提示工程（Prompt Engineering）與社群互動的深遠觀察。
給家長與老師
對帶領孩子學習程式設計與 AI 的家長與老師來說，這場研討會提供重要的教育指引：教導孩子「如何與 AI 互動與思考」比單純「學會操作 AI 工具」更為關鍵。在 STEM 與資訊教育中，除了傳授寫程式等硬實力，應同步培育運算思維（Computational Thinking）與邏輯驗證能力。
建議家長與教師在引導孩子使用 AI 輔助學習或寫程式時，鼓勵孩子多方驗證答案。例如檢視 AI 生成的程式碼或文章是否存在邏輯瑕疵或資訊偏差。透過這樣的引導，能幫助孩子建立批判性信任，確保孩子在科技時代中依然保有獨立思考的主體性。
學習小教室
為幫助讀者理解文中的科技與教育名詞，以下提供淺白說明：
- 生成式人工智慧（Generative AI）：一種能根據使用者輸入的指令，自動生成文字、程式碼或影像等內容的人工智慧技術。
- 運算思維（Computational Thinking）：將複雜問題拆解、尋找規律並建立解決步驟的邏輯思考過程，是學習程式設計的核心基礎。
- 提示工程（Prompt Engineering）：透過設計與優化給予 AI 的指令文字，引導系統產出精準且符合需求成果的技術。
- 批判性信任（Critical Trust）：指使用者面對科技產出的資訊時，不盲目接收，而是經過獨立思考與查驗後的理性信任態度。
常見問題
AI 時代下，孩子為什麼更需要培養「提問能力」？
生成式 AI 能快速給出解答，但問題的品質決定了答案的深度。培養提問力能幫助孩子學會定義問題、引導思考，發揮人類獨有的創造力。
什麼是「盲目信任」與「批判性信任」的差別？
盲目信任指不加思索便直接接受 AI 給予的資訊；批判性信任則是經過邏輯驗證、多方查證後才決定採信的理性態度。
在 STEM 與程式教育中，該如何引導孩子不盲目依賴 AI？
家長與老師可鼓勵孩子檢視 AI 生成的程式碼或文字答案，尋找其中的邏輯瑕疵與盲點，藉此深化運算思維與獨立驗證的能力。