這是一個名為 AI 大探索（AI Quests） 的學習計畫，由 Google × 史丹佛大學（Stanford Accelerator for Learning）共同推出，目標族群明確鎖定 11–14 歲。這個年齡選得非常精準：抽象思維剛成形，但還沒被考試導向扭曲。
一、核心定位：不是教 AI 工具，而是教「像研究員一樣思考」
這套設計最聰明的地方在於：
它完全避開「教模型、教指令、教工具」這條死路。
它改成三個角色轉換：
學生不是使用者 → 是「Google 研究員」
老師不是講師 → 是「遊戲導師（Professor Sky）」
學習不是課程 → 是「任務型探險」
這在企業語言裡叫：認知框架重塑（Cognitive Reframing）。
一開始就把「我在上課」換成「我在解任務」。
二、第一個任務：洪水預測，其實是在偷教 AI 的本質
表面上是「洪水預測」，實際上是完整跑過一次 AI 價值鏈：
- 收集資料（降雨量、河川流量）
→ 讓孩子理解：AI 不吃「答案」，AI 吃「資料」 - 評估資料品質
→ 這一步極關鍵，直接點破一個成人都常犯的錯：
AI 的錯，九成來自資料爛，而不是模型笨 - 訓練模型
→ 不講數學，不講架構，只講「為什麼它會學壞」 - 測試與社會應用
→ 把結果放回「真實世界」，不是交作業，而是救社區
旁邊那個對話框寫得很白：
「人類判斷與數據品質影響 AI 成效」
這句話，很多企業高層到現在還沒懂。
三、學習流程設計：這不是線性課綱，是「反思迴圈」
圖上那條彎彎曲曲的路，標了四件事：
探索 AI 原理 → 自由探索 → 修正錯誤 → 反思
這不是裝飾，這是一個**明確對齊科學方法論（Scientific Method）**的學習閉環。
說白一點：
孩子不是被教「AI 是什麼」，而是被訓練成
能懷疑 AI、修正 AI、反思 AI 的人。
這在今天，是稀缺能力。
四、未來任務選題，完全不是玩票
右邊的「未來任務」選了兩個：
- 糖尿病視網膜病變預測
- 大腦連結體（Connectomics）
這兩個題目有三個共同點：
- 高度真實（不是模擬）
- 高度倫理風險
- 無法只靠「技術」解決
這其實是在偷偷種一顆種子：
AI 永遠不是純工程問題，而是人類決策問題。
五、對你這類「數位教練／教育設計者」的殘酷提醒
這張圖在市場上傳遞了一個很殘酷的訊號：
未來真正有價值的 AI 教學，不是：
- 教 ChatGPT
- 教 Canva
- 教 Prompt
而是：
- 教 任務拆解
- 教 資料品質判斷
- 教 錯誤修正與反思能力
- 教 AI 與社會的交互影響
換句話說，
工具只是介面，思維才是產品。
如果把這張圖當成「國外做得好，我們看看就好」，那是誤判；
它其實是一張未來 5–10 年 AI 教育的設計規格書。
真正值得問的不是「他們怎麼做」，
而是：我們現有的課程，有沒有任何一個環節，真的在訓練這些能力？
這問題，對個人、對組織、對教育體系，都不太好回答。
以下這篇，我會站在「數位教練蔡教練」的位置，不是評論者、不是轉述者，而是把 AI Quests 當成一個「我認可、而且願意拿來對照自己教學的方法論樣板」，寫給老師、企業主管、家長與正在教 AI 的人。
我常在課堂上說一句很不討喜的話：
「會用 AI，不代表你真的懂 AI。」
而 Google 的 AI Quests，正是少數把這句話當成設計起點的教育計畫。
為什麼我會認真看 AI Quests？
原因很現實。
這幾年我教過的學生，從中高齡學員、企業內訓、到第一線行政與主管，幾乎都出現同一個現象：
- 對 AI 充滿期待
- 對 AI 的判斷力卻極度薄弱
- 一旦 AI 給了答案，就傾向直接採用
這不是能力問題，是教育設計出了偏差。
AI Quests 讓我看到一個很清楚的訊號：
真正負責任的 AI 教育，不是教人更快產出，而是教人「什麼時候該踩煞車」。
AI Quests 教的不是 AI，而是「決策責任」
很多人第一眼看到 AI Quests，會以為它是在教孩子做模型、看資料、跑預測。
但如果你仔細拆它的任務結構，會發現一件事：
它真正反覆訓練的，其實只有三件事：
- 這個 AI 為什麼會這樣判斷？
- 這個結果在哪些條件下會失效？
- 如果錯了，誰要負責？
這三個問題，在企業裡是高層該問的問題，在教育裡卻很少被教。
為什麼第一個任務是「洪水預測」？
我非常欣賞這個選題。
洪水預測有三個特性，幾乎是為 AI 素養量身打造的：
第一，它沒有標準答案。
第二，它高度依賴資料品質。
第三，錯了會造成真實世界的損害。
這等於直接告訴學生一件事：
AI 不是考試機器，而是風險放大器。
這個觀念，對孩子重要，對企業更重要。
這套設計，對我做「數位教練」最大的提醒
AI Quests 讓我重新檢視一件事：
我教學時，是不是不小心把 AI 教成「捷徑」，而不是「工具」？
因為一旦 AI 被包裝成捷徑，學員就會開始：
- 跳過思考
- 忽略資料來源
- 把錯誤外包給模型
這在短期內看起來有效率，長期卻會讓組織變笨。
為什麼我現在更強調「流程」而不是「工具」
你會發現，我近一年在課程裡反覆強調的，不是某一個 AI 工具，而是：
- AI 第二大腦
- 任務拆解
- 資料品質判斷
- 人與 AI 的分工邏輯
這其實和 AI Quests 的精神完全一致。
真正的高手，不是會用 AI，而是會建系統。
AI Quests 教的是一套「可以反覆犯錯、但不會失控」的思維流程，這正是企業與教育現場最缺的東西。
給家長、老師、企業主管的一個現實提醒
如果我們現在教孩子、教員工的 AI 內容，仍然是：
- 工具怎麼用
- 功能怎麼開
- 產出怎麼快
那我們其實是在訓練一件危險的事：
對 AI 過度信任，卻不願承擔後果。
AI Quests 提供的不是答案，而是一個清楚的方向：
AI 素養的核心，是能不能在 AI 出現時，仍然保有判斷力。
我會怎麼把 AI Quests 的精神帶進我的教學？
很簡單，但不輕鬆：
- 讓學員看見 AI 出錯
- 刻意使用不完美的資料
- 要求人對 AI 的結果負責
- 把「反思」設計成流程的一部分
這些都不炫技，但都很真實。
結語：AI 教育不是趨勢，是責任
AI Quests 不是給孩子準備未來工作的技能，
而是給社會準備不被 AI 帶偏的公民。
這也是我作為數位教練，越來越確定的一件事：
AI 教學的價值，不在教得多新，而在教得夠穩。
工具會一直換，
但能夠懷疑、修正、反思的人，永遠不會被淘汰。
這，才是我願意為之背書的 AI 教育方向。
