昨天晚上，某食農粉專貼了「日本研究團隊做了玉米與小麥的混種」的文章，我看了大驚失色，火速找出論文、看完，確定不是他說的，而是「cybrid」（細胞質雜種），然後回了他的文。
簡單說，這位讀者拿了我的貼文與該食農粉專的貼文去問AI哪一個對。
當然，AI（GPT-5）說我說對了，但是我卻很想問那位讀者：在這樣的狀況下，
既然你無法判斷誰對，那麼不管AI說誰對，你還是無法判斷不是嗎？
其實這很像以前的「奇摩知識家」。我之前玩了一段時間的「奇摩知識家」，發現很多上去問問題的人，其實並不具有判斷答案是否正確的能力。
於是，在提供答案的人超過一人的時候，他們就會舉辦「投票」，讓其他的讀者來幫他判別哪一個答案對。或者，他會選擇那個自稱自己是專家的人提供的答案（所以，就看誰比較敢--敢自稱自己是專家）。
因此，後來我在帶學生的時候，我都會警告他們不可以使用奇摩知識家當作參考文獻。
可以說：
「奇摩知識家」是 Web2 的群眾版 AI（工人智慧）；而現在的AI，是Web3 的自動化知識家。
當然，AI還是比奇摩知識家要好一點。好在哪裡呢？好在你可以丟論文給他，他會幫你讀，告訴你這篇論文說了什麼。
不過，如果他說錯，而你很不幸的沒有能力判別，這時候你就會吸收到不正確的知識。
所以，在科學閱讀中，如果我們自己有足夠的專業能力，這時AI可以當作放大鏡，幫我們把細節看得更清楚。
例如在這篇關於「Zeawheat」 的論文裡，AI 可以幫我們把「electrofusion」的技術步驟翻譯成白話，或把「cybrid」的意義整理好，告訴我們為什麼「Zeawheat」不是玉米與小麥的混種。
但是，放大鏡只能幫助我們看清楚，不是「真理檢驗器」，無法告訴我們「這東西是真是假」。
也就是說，AI 適合用來「輔助理解」，但我們要自己確認資料來源。
在特定狀況下，AI也可以當作輔助輪，讓初學者不至於跌倒。
例如，當我們第一次學習 C3/C4 光合作用時，AI 可以給一個入門解釋，還可以幫我們比較兩者之間的差異，讓我們得到更清楚的概念。
但是，我們還是應該要去查課本、查論文。而且，如果永遠依賴輔助輪，就不會學會自己騎車（查資料）。
以入門來說，AI 適合用來「降低學習門檻」，但閱讀者也要自己培養獨立判斷的能力。
但是，AI也有可能變成假老師！因為AI會有「幻覺」。它會給你一個「看似有道理」的答案，而且口氣還很專業（一本正經說幹話）。
以「Zeawheat」這件事來說，如果 AI 把「Zeawheat」說成是「玉米×小麥混種」，外行人可能完全信以為真（事實上那個粉專上就有一堆人相信）。
這樣的狀況是非常危險的。因為「假老師」最大的問題不是「完全錯」，而是「對一半，錯一半」或「九分真，一分假」，讓我們以為自己懂了，卻不知道整個都建立在錯誤的基礎上。
這就是為什麼科學素養的建立很重要，因為只有具備基本專業的人，才能辨認出 AI 何時在「胡說八道」。
總而言之，AI 在科學閱讀中可以很有幫助，也可以成為完全的誤導者。關鍵在於使用者：
使用者有基礎 → AI 是放大鏡，幫使用者更快看懂。
使用者剛入門 → AI 是輔助輪，幫使用者穩住方向。
使用者完全沒有判斷能力 → AI 可能變成假老師，帶使用者走歪路。
因此，最重要的不是「AI 會不會騙人」，而是「使用者是否具備分辨 AI 的能力」。
在資訊過剩的時代，真正稀缺的是判斷力。沒有判斷力的人，就只能依賴「群眾票選」或「專家光環」，卻無法保證自己得到的是真知識。
所以，誰說用AI就不用讀書了？用AI更要多讀書！不讀書，當AI開始胡說的時候，就無法判別了！
「AI 不是幫你省掉讀書的時間，而是幫你把讀書的成果放大。」
「你讀得越多，AI 對你越有用；你讀得越少，AI 越容易騙你。」
圖片作者：ChatGPT
