前言：
自從ChatGPT發佈之後，我想你可能跟我一樣每天都在臉書上被各種朋友的分享技巧與方法給轟炸，我自己也開始在思考與嘗試，如何利用ChatGpt來改善我原來的學習方法論。
由於過去幾年我自己發展出一套學習方法論 (連結)，但有了ChatGPT之後，我覺得自己原有方法有許多方面需要大幅度改變，因此我打算利用這3~6個月左右的時間，密集性地學習、實測和應用之後，將自己的方法論重新打掉重練，預計之後會出一堂全新的課程，這系列文章將會記錄我的學習與實作經驗。
如果你對ChatGPT如何應用在學習方法上，這個主題有興趣的話，這篇文章你千萬不要錯過。
一、回顧我的「人網事書」學習方法論
過去談到學習方法時，我會引用自己的「人網事書」的學習方法論給分享給朋友們，這套方法主要是由下面這四個元素所組成：
- 人，指的是人際網絡的連接與人脈的培養，當你遇到任何困難的問題時，可以立即找到合適的人來解決你的問題，以及如何跟高手學習？
- 網，指的是如何透過網路與搜尋技巧，找到你所需的知識、學習資源，與如何驗證自己的想法。
- 事，指的是如何透過「設計出一個專案」來學習，或者如何將自己所學的知識和技能，應用在實務工作及日常生活中，提高你的學習效率，並有效解決你的問題。
- 書，指的是閱讀的技法，我將從選書技巧、快速閱讀，以及一套有效的極簡精讀法，來幫助你在閱讀上，可以做到讀的快，也學的好。
下面我稍微再解釋一下這套學習方法論：
1. 首先為何會有四個元素或者四種學習管道與方法的原因?
這裡就需要先提出我的學習方法的核心觀點：「漁網思維」。
所謂的「漁網思維」指的是，當你在工作場合或日常生活中遭遇到任何新的問題的時候，你若想要透過學習來解决的話，千萬不能只是單點單點地去學習，而是要將「單點式的學習」升級到線、到面，甚至到最後「網狀式的學習」方式才能真正解决你的問題。
這是因為我們獲取知識的管道和方法，太過習慣於單點式學習，例如說：讀一本書、去外面報名一堂課程來學習。而這樣的方式，若還是在為了「因應考試」的學生時期，還勉強可以解决你的問題（拿到高分）；但當我們入社會工作之後，要開始面對人生中各種複雜多變的環境與問題的時候，若還繼續用著這樣的學習方法，將無法有效地解決你的難題。
因此，在知識大海中，我們不要只是在垂釣，而要像撒下魚網般地來將知識一網打盡。
2. 下面一一跟大家說明四大元素的重點內容：
人的部份，在人際網絡方面，一個具體案例是透過參加行業研討會或社交活動來擴展人脈，並活動中與同行的專業人士建立聯繫。
當你未來在自己本職工作中遭遇到困難時，但又不方便詢問公司內部的同事時，這些外部的人脈將會是你的「智囊團」，你可以積極請教他們，並從而更快地解決問題。當然你自己也需要不斷分享自己的經驗和知識其他人，實現互惠與教學相長。
例如：我平時會大量分享自己的想法在臉書或主動私訊給一些同行的朋友，因此每個月其實都有不認識的人來加我好友，主動詢問我有關「群眾募資行銷」「線上課程如何製作」、「各種學習方法和閱讀技巧」…等等相關專業主題的內容，甚至還會有朋友介紹他的朋友給我 (我不認識的)，來詢問我有關職涯規劃或找工作相關的經驗。
對我來說，能與這些不認識的人交流，雖然無償同時也會花費我一些時間，但在過程中我也會收獲很多，不僅可以教學相長，同時也會收獲新的人脈和關係，蠻適合我這種很少出門的宅宅。
有時你會覺得這樣冒昧私訊對方會不會很失禮，或者對方會不會不理我？其實行業的前輩和高手比你想像中的更願意分享他自身的經驗給別人，這點你反而不用擔心。
網的部份，主要談的是網路搜尋技巧方面，除了學習各種搜尋指令之外，另一個我常用的工具是使用Google Scholar或其他學術搜索引擎，來查詢自己感興趣領域相關的研究論文和報告，主要用來確認我的想法或者讀到的文章內容，是否有相關研究可驗證，或者支持自己的觀點，從而提高自己的科學素養。
最近也有朋友分享了這個工具：Consensus，可以用來搜尋某項觀點和研究，是否有任何相關的科學依據和研究討論，比方說我最近在某本書讀到一段：「…可以將「DICS人格特質分析」的方法應用在「社交工程」上….」，我讀到這一段時，想到先前印象中有人提到DISC人格特質分析，其實本身有沒有什麼科學依據或研究支持，不過對於這個想法我想先查詢驗證一下，於是利用Consensus工具查了一下，得到的結果如下。
事的部份，我提出了「專案學習法」這個概念，也就是將知識和技能應用在實務上，談的其實是「如何有效輸出」自己的知識部份。
舉個具體案例，比方說你想要學習程式設計、UI/UX設計等技能的話，你就要先替自己設計一個專案，像是開發一個手機應用程式。而在這個「具體的專案」開發過程中，你就可以將自己所學知識運用在實際開發中。而當你完成專案之後，不僅提高了自己的學習效率，還可以解決實際生活或工作中的問題。
最後是書的部份，談的是「高效閱0讀方法」和「選書技巧」，我過去在我的blog裡頭談了不少閱讀方法，除此之外你也可以學習坊間一些常用的閱讀法，比方說最近有朋友介紹了經典的SQ3R閱讀法：所謂的SQ3R共分為五個步驟，分別是：Survey（概覽）、Question（提問）、Read（閱讀）、Recite（背誦）和Review（複習）。
通過運用這一個閱讀方法，你可以有效提高自己的閱讀速度，同時增強對所讀內容的理解與記憶。另在在選書方面，也有不少技巧，最簡單的方法可以運用書評、讀者評論以及出版社推薦等資訊來挑選合適的書籍。
有關上述的學習方法，各別項目更詳細的內容，歡迎有興趣的朋友，可以購買我先前的課程：「學習長阿康：突破學習困境與職涯瓶頸的行動指南」
二、從「人網事書」學習方法論進化到「人事AI」學習方法論
不過在ChatGPT橫空出世之後，我覺得現在看AI未來的發展，很有可能我原有的這套方法論要改一下，特別是「網」和「書」會被AI給取代掉，最終可能變成三點，分別是：人、事、AI。
首先談談保留的部份：
「人」和「事」的部份，我認為是目前AI比較難取代的，因為「跟人學」的互動和情感交流是AI無法複製和提供的，同時如何「聚人成事」，組織你的人脈資源來實現你的目標，這也是AI無法做到的。
而「事」的部份，主要是練習和輸出，並且過程中獲得真實經驗、洞察與反饋，AI也不可能代替你的人生去做這件事。
註：當然現在有個概念和工具叫做「數位孿生」(Digital Twin)，它是一種虛擬模型技術，可以將物理世界中的實體與資訊科技相結合。
數位孿生主要是透使用感測器、資訊科技、互聯網等技術，通過將物理世界的實體進行數字化建模，形成一個虛擬的「孪生」，可以實時模擬、預測和優化物理世界中的運作狀態。
現在比較多的應用是在工廠製造端，不過你可以想像在未來，也許你可以打造一個數位孿生的自己，讓它替代你去體驗和執行各種人生的事件（特別是你沒辦法一一親自去體驗的話），之後它所得到的反饋還能夠提供給你，這時也許我們”本尊”就不用「親自」去經驗和輸出了。
不過在「書」和「網」的部份，我認為很可能會完全被AI替代，你可能不用再學習網路搜尋技巧，在茫茫人海中找尋你要的資料，只要直接跟AI對話，他就能夠產出你要的資訊。
你只要將你的需求提出給AI，他就會回覆你，也不用從頭讀完一本書，花時間從書中找尋答案，你可以直接將某個你想學習領域的資料提供給AI來訓練。(自行建置資料集)
比方說：ChatPDF這個工具，可以讓你直接匯入PDF檔，假設是一本電子書的話，你匯入之後就可以透過問題的方式來學習這本書，或者把你的資料匯入後可以請AI幫你做總結歸納，甚至你放進去的資料是英文的話，它同樣可以用中文回應你。 (不過它目前的功能我覺得還不夠完整，但我相信這類工具未來會越做越好。)
但外也有人認為，如果有需要的話，AI可以直接生成專屬你需求的一本「書」或是「教材」，同時在收集和組織特定主題的資訊，或者提供該主題獨家的視角，這些AI都可以幫助到你，最後在學習過程你需要大量的案例來理解同一個觀點，或者研究不同角度的觀點來啟發自己時，AI也可以產出各式各樣的例子。
三、AI時代的高效學習方法的幾個可能
1. 提問式學習
過去我曾讀過一句話：「提問，是深度學習的起點，問題才是你最好的老師，你對問題的好奇與渴望，才是驅動你學習和探索的動力。」
而所謂「提問式學習」，指的是你可以直接從「問題」出發來跟AI提問和學習，它可以成為你在任何學科或知識上學習的起點，甚至可以幫你設計學習計劃，讓你省下大量的時間和精力，同時很符合我原先方法論中，談到成年人的學習應該要從「問題」出發的學習方法。
上圖：我嘗試和ChatGPT對話來學習「斯多葛哲學」。
2. 成為你「刻意練習」的完美教練
AI強的地方在於，它可以直接透過你的反饋，來判斷你目前對某項領域知識或技能的掌握程度，並提供落在「學習區」程度的挑戰練習或題目給你，這點完全實現了「刻意練習」的概念，而過去我們想過獲得大量的學習反饋，其實會需要教練和導師手把手的帶你或回饋，現在如果有AI的話，每個人可能都有專屬自己的學習教練，而且成本更低，並且效率可能更高。
比方說：現在一些「語言學習」類的應用APP，已經運用了AI的功能來提供客製化的學習體驗。
它可以根據用戶在學習過程中的表現，提供個性化的教學內容和練習。該應用程式可以從用戶在單詞、語法和口語練習中的反饋來評估他們目前的語言能力水平。
同時還可以根據用戶的掌握程度，AI教練將提供適當難度的練習題，使學習者始終保持在「學習區」。例如，如果學習者在某個語法點上表現良好，AI教練將給予更高難度的練習題；反之，如果學習者在某些方面遇到困難，AI教練將提供更基礎的練習和解釋，幫助他們逐步克服難點。
通過這種方式，AI教練可以模擬真實的語言教練，給學習者提供即時反饋和適應性教學，同時降低了成本並提高了學習效率。你可以想像，像這樣的應用程式對於學習者而言，就像有一位隨時隨地陪伴的私人語言教練，可以讓他們更有效地掌握新語言。
3. 懂得區分那些事給人做，那些事給AI執行
這就是所謂的「規劃」與「拆解」問題的能力，指的是懂得區分那些任務和工作流程交由AI處理，那些則是由人來處理，這樣的能力在可預見的未來將會將會越來越重要。 (不過也有人認為只是過渡時期而已，AI最終連規劃和拆解都會幫人類完成。)
比方說：
醫療診斷：AI可以用於分析大量的患者數據，例如病理切片、X光片和磁共振成像（MRI）等，以提高診斷的準確性。然而，專業醫生在確定最佳治療方案時，需要綜合考慮患者的病史、生活習慣和心理狀態等因素。(事實上我前年就有聽到朋友去嘗試過這類型的服務，還因此提早發現自己的身體狀況，並且安排開刀手術，在治療後身體恢復健康。)
電商客服：AI聊天機器人可以用於處理常見的客戶查詢，例如訂單狀態、退款政策等。但對於涉及情感因素或需要人工判斷的複雜問題，如客戶投訴，則需要由人工客服進行處理。
企業人力資源管理：AI可以自動篩選大量求職者的簡歷，根據公司需求推薦合適人選。但在面試過程中，企業往往需要由人力資源專員評估求職者的個性、潛力和企業文化適應性等方面。
通過上述這些案例中妥善分配AI和人類的工作職責，我們可以在提高效率的同時，確保各領域的專業判斷不受損害。
4. AI學習可能會有的反面效果
目前看到的一些情況會發現，開始有人會依賴AI給的現成方法和解決方案，因此自己就不會去培養批判性思維、無法提升創造力，甚至會降低你解決問題的能力。
上述情況也會造成每個人的能力基礎值就是AI的上限，或者每個人可能輸出的成果不會有太大的差異。
還有一種說法是，也許人和人之間的差異，會變成每個人各自”練”出來的AI能力差別，最後很可能變成在比”鈔能力” ，可能會造成社會上的不公，影響人與人之間的交流與互動。
比方說：
現在有許多人喜歡用AI工具來產出設計，你可以想像在未來的某間學校的設計學院，學生們經常使用AI輔助設計軟件來完成作品。雖然AI可以協助學生快速生成設計方案，並對其進行優化．但隨著時間的推移，學生們反而會越來越依賴這些AI工具，以至於如果在沒有這些工具的情況下，他們很難完成設計任務。
結果，許多學生在批判性思維和創造力方面的能力會因此逐漸下降，因為他們習慣了依賴AI提供的方案，而不是自己深入思考問題。此外，學生之間的作品差異變得越來越小，因為大家都在使用相似的AI工具，導致他們的設計方案和風格都變得雷同。
另一方面，有些學生花費大量時間和精力來提高他們自己的AI輔助設計能力，使他們的作品在眾多相似作品中脫穎而出 (比較窮的學生可能會用不起昂貴的AI設計工具)。然而，這也使得學生之間的競爭越來越激烈，有時甚至會導致社會不公和人際交流的障礙。
最後，這篇只是個開頭，上述這些內容與思考，我將會在後續撰寫文章來仔細分享我的實作和研究。
四、小結
這篇文章是這系列內容的第一篇，主要是回顧我自己過去的學習方法，和未來如何改善與嘗試的可能方向，後續我會陸續發表一系列的內容，另外在過程中有什麼新的想法和修正，我也會重新回來修改文章的內容，也歡迎您隨時追蹤和訂閱我的文章，有任何問題或想與我交流的話，也歡迎留言喔。
2023/04/18 更新
2023/04/19 更新
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