AI的代名詞-別人家的孩子
隨著AI的快速發展，很多工作都在逐步被AI所取代，包括翻譯、繪圖、客服等等。這讓人們開始擔心，軟體工程師是否會成為下一個被AI取代的職業。近來，出現了名為Devin的第一個AI軟體工程師，引發了AI對於軟體工程師需求影響的廣泛討論。
Introducing Devin, the first AI software engineer
對於初階的軟體工程師來說，他們的工作可能因為AI的進步而不再有那麼大的需求。AI的產出品質更穩定快速，且成本低廉，如ChatGPT每月的使用費用僅為20美元。AI的能力持續進步，就像地球暖化導致海平面上升一樣不可逆轉，一旦個人的能力低於AI的水平，可能就會面臨失業的風險。
AI就像是別人家的孩子，樣樣精通，而且孜孜不倦的樂在學習。
國小生該學什麼?
1.中文
2.英文
3.數學
4.程式(前三項學好再學程式)
原因如下:
有些國高中的同學來到接棒上了幾堂課之後，蔡老師發現同學其實不是不想學，而是題目看不懂，不論是中文題目或者是英文題目，或者是基本的數學基礎都未建立，冰凍三尺，非一日之寒，國小的學習習慣，在國高中已經很難更改，除非下定決心改變。送孩子來接棒學習，對於接棒團隊都是承擔了一份信任，如真的沒有進展，或者是進展極度緩慢，蔡老師都會以實相告每個學生的學習狀況，與家長和孩子討論是否願意努力，是否已盡力了，如沒有學習動機，則不建議繼續上課，將資源留給需要的學生。
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跟電腦溝通的介面: plain english -> python -> C++
Summarised in the slogan "We can know more than we can tell", Polanyi's paradox is mainly to explain the cognitive phenomenon that there exist many tasks which we, human beings, understand intuitively how to perform but cannot verbalize their rules or procedures.
在未來可能各個領域討論的不再是你會不會寫 code， 而是你會不會用 plain english 寫出好的 prompt，並具備結合該領域專業知識和整合 code 的能力，做成一個個令人驚豔的專案。 程式語言是個工具，本不應該是屬於某些人的知識權力，但只會 prompt，在面對大型專案時，要寫出 prompt要付出的努力，不見得比寫 code 容易，相信有實際用過 ChatGPT 的人應該可以體會，畢竟 "We can know more than we can tell".
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People with very high expectations have very low resilience
and unfortunately, resilience matters in success.
在教過南一中科學班，數理資優班，建興國中資優班，成功國小資優班等學生後，其實蔡老師最擔心的不是這些學生專業知識是否學得起來，而是擔心他們遇到人生第一個重大挫折後，是否就一蹶不振，自我否定，因此常鼓勵他們，要學習看到自己的優點，同學是讓自己可以變得更好，不要喪失自信心。另外，也想對部分家長說，不要貼標籤在這些孩子身上，這些孩子大多是樂在學習，並且多才多藝，均衡發展，蔡老師也從這些孩子的學習態度上學習到很多，以及這些孩子的家長是如何陪伴，提供資源，並一起設定目標前進。
未來科系選擇指南:
- 可以比 AI 做得更好的領域
- 選一個可以用 AI 當作工具合作的領域 ex. 基礎科學
- AI進步緩慢的領域 ex. 護理師、保母等需與人互動的工作
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