今天我帶著一位捷克籍 MBA 學生，做了一場快閃式訪談。受訪者是台灣的經理人與員工——這種跨語言、跨文化的研究現場，以前要做得順，只能靠大量前置協調、翻譯在旁、訪談後再慢慢消化。如今，AI 把這件事的門檻直接削掉一大截。

訪談進行時，Microsoft Teams 的字幕與即時翻譯，讓他不只「聽得懂」，還能「跟得上」。他能掌握重點、抓出受訪者話裡的轉折，甚至在某些關鍵段落直接插入提問，和受訪者即時互動。老實說，這個畫面在幾年前很難想像：外籍學生不是被動旁聽，而是能在現場把自己真正的好奇心放進研究流程裡。

但我真正想談的，反而不是生成式 AI 本身。

這次的觸動在於：我們到底要用什麼方式，讓外國學生更有機會參與本地的研究？他們的觀點與本地學生往往存在落差，而這種落差不是缺點，反而是研究的燃料。願意來台灣念書的外籍學生，通常本來就比較積極，也更敢把「不一樣」說出口。文化與價值觀的差異，會把我們習以為常的假設攤開來，逼我們重新定義問題、重新排列因果、重新組裝概念。

更有趣的是，真正密集的對話，往往不在訪談桌上，而是在移動之中。

我們搭計程車來回的路上，聊了非常多：他怎麼理解台灣職場裡的權責界線、他對某些「看似合理」的流程為何仍感到困惑、他在歐洲的經驗如何讓他對同一段敘事產生截然不同的解讀。這些對話不一定立刻變成研究題目，但它會改變你接下來「看什麼、聽什麼、問什麼」。對教學也是一樣——你開始知道，哪些概念需要更清楚的轉譯，哪些案例其實可以用更具對照性的方式來呈現。

當生成式 AI 已經變成一個足夠好用的工具時，這樣的交流照理說應該更頻繁地出現。不是把 AI 當成翻譯機而已，而是把它當成一種「降低摩擦」的基礎設施：讓跨語言的人能在同一個節奏裡共同思考，讓提問更即時，讓討論更敢往深處走。

我也希望這位同學在這個過程裡能有所收穫。更精確地說，是能真正進入研究的脈絡：理解我們在乎的不是答案，而是問題怎麼被定義；不是結論，而是推論的路徑；不是「有沒有資料」，而是「資料能不能回答你真正想問的事」。

如同我一直以來的主張，生成式 AI 的應用必須融入工作流程。把外籍學生「帶進來」不是一句口號，而是一套流程設計：哪些場合要讓他主動發問？哪些段落需要我們做概念對齊？哪些議題適合用他熟悉的框架做對照？哪些時候要讓他先用自己的語言整理，再回到共同語境？這些看似瑣碎，但它會決定交流到底是「熱鬧」還是「有意義」。

未來只會更方便。智慧眼鏡與耳機的即時翻譯逐漸成熟，語言不再是那麼硬的邊界。技術會讓溝通更順，但也會讓我們更容易誤以為「順」就等於「懂」。真正的關鍵仍然在中間那段最難的工作：轉譯。

轉譯不是翻譯。轉譯是把不同文化、不同經驗、不同學術訓練的人，帶到同一個可對話的問題空間裡。身為中介者，我們要設計的是對話機制與主題設定：怎麼讓差異不被禮貌抹平？怎麼讓新奇不只是新奇，而能變成可被研究、可被驗證、可被教學的洞察？怎麼讓「外部視角」不是點綴，而是能反過來修正我們自己的盲點？

生成式 AI 滲透進生活的每個面向，那種感覺確實是「Gradually and Suddenly」。一開始你以為只是多了一個工具，後來你才發現，它其實改變了你能組織什麼樣的流程、能召喚什麼樣的協作、能打開什麼樣的可能性。

而在探索的過程中，我們這些教學者真正的角色，是把基本做法與觀念逐步推廣出去：不是讓大家在快速轉換的時代裡失去自我，而是在探索的過程裡做好準備，然後激發更多的創新。

當那種集體的改變到來時，我們才能享受科技進步帶來的紅利，而不是被反噬。