Rethinking Education When AI Matches Human Creativity

A few weeks ago, the parents’ WeChat group of a top international school in Hong Kong blew up. It all started with one mother’s dilemma: “The essay written by AI is so much better than my daughter’s.

Dawei WANG

10 Dec 2025

當AI掌握了「平均」創造力，教育如何突圍？

前幾周，香港某頂級國際學校的家長微信群炸了鍋。起因是一位媽媽的困惑：「AI寫的作文比我女兒好太多了，她還需要學寫作嗎？」另一位爸爸立刻回應：「我已經給我兒子報了三個程式設計班，未來不會用 AI 的孩子肯定要被淘汰。」

這場爭論折射出一種時代性焦慮。短短幾年，我們從「AI 能取代哪些工作」的提問，變成了「哪些工作不會被 AI 取代」。從國際象棋大師被擊敗，到藍領崗位被自動化工廠取代，再到生成式 AI 讓 IT 大廠工程師的「鐵飯碗」被衝擊，如今連創意工作都被AI自動化。人類的焦慮一路從體力蔓延到腦力，再逼近創意這片“最後的自留地”。

於是，家長與教育者被迫面對一個更尖銳的問題：在AI時代，教育要不要徹底改變？傳統的基礎教育還重要嗎？我們到底應該培養什麼樣的人才？哪些能力不會被AI取代呢？

一場史無前例的創造力對決

要回答這些問題，我們需要客觀的數據。今年 11 月，我們在國際頂級學術期刊《自然——人類行為》（Nature Human Behaviour）發表了一項研究，讓人類與機器來了一場創造力「大 PK」。我們比較了約 10,000 名來自不同國家、教育與文化背景的人類參與者，與 9 個主流大語言模型在近 20 萬次「發散性思維任務」中的表現，得到三個關鍵發現。

第一，在平均創造力水準上，人類與 AI 幾乎打平，平均分都在 79 分左右。這個結果讓許多人（包括我們）意外，但仔細想想很合理：AI 正是通過學習大量人類數據來訓練的，追平人類平均水準本就是它的目標。

第二，在創造力分佈的兩端差異極其顯著。最頂尖的人類創造者，其創造力得分遠超最頂尖的 AI 模型。更重要的是，人類創意呈現高度多樣化，而 AI 的輸出更趨於同質化，像工廠生產線上的標準產品。

第三，即便使用各種提示詞工程（例如讓模型扮演「天才角色」、類比不同人群），效果也參差不齊，甚至常常適得其反。這說明，創造力不是簡單的角色扮演或技巧堆砌; 與機器的交互遠比我們想像的複雜。

警惕「平均化」陷阱

這些發現對現有教育體系是一個巨大的警示。長期以來，工業時代的教育更像工廠流水線：追求標準化、可複製、高效率，側重培養能通過標準化考試、掌握既定知識、輸出標準答案的「合格人才」。然而，這恰恰是 AI 最擅長的。如果教育的目標只是培養「及格」或「平均水準」的學生，那麼這些學生在走出校園的那一刻，就已面臨被 AI 替代的風險。

真正改變世界的創新，往往不誕生在平均值上，而誕生在「長尾」——那些偏離常規、敢於離群、把個人經驗、情感與價值注入其中的人。我們的研究看到的「頂端優勢」，本質上正是人類的長尾優勢：差異性、不確定性、人格化的動機與視角。未來教育要做的，不是磨平這種差異，而是保護並放大它。換句話說，孩子需要更早識別自己的興趣與優勢，並在熱愛驅動下走向更高水準的專長與創造。

AI 時代人的優勢

面向未來，教育應圍繞三層關鍵能力重構：深度理解力、獨特判斷力、協作溝通力。

第一，傳統知識不能棄，反而要學得更深。 AI 能給出答案，但無法替代理解。沒有數學、科學、歷史、語言等基本訓練，學生很難識別 AI 的幻覺與偏差，更難把工具用於真實世界。知識不再是考試的終點，而是理解世界的起跑線; 有了理解，才可能孕育出高階的發散性思維與聯想能力。

第二，頂尖人類領先 AI 的關鍵不在知識量，而在問題框架與意義追問。他們會反覆問「為什麼重要」「還有沒有別的可能」「如果換個視角會怎樣」。這種能力來自閱讀、寫作、辯論、跨學科探索，也來自真實人生體驗中的情感、文化與道德座標。 AI 可以幫助解決「如何做」，但「做什麼、為何做、是否值得做」，仍然要靠人類判斷。

第三，未來的競爭力在於能否順暢地進行人與人、人與機的協作溝通。「人與人」的溝通是傳統意義上的表達能力，更重要的是提供情感價值與共鳴; 「人與機」的溝通則是把任務切片、選擇工具、寫提示、交叉驗證、溯源與反思，把 AI 當作合作者與搭檔，而不是答案機器。

教育方法的重塑

在香港大學經管學院，變革正在發生。我已經開發了四門面向本科、碩士與高管的課程，並把期末考題改為開放式商業挑戰：先帶學生進入真實企業、理解痛點，再要求他們提出有創造性的解決方案。

我們也開發了遊戲化 AI 教育平臺 Beat The Bot（打敗機器人），作為一種面向未來教育的實踐嘗試。來自世界各地的5,000多名學習者通過這個平臺經歷人機對照與協作，糾正對 AI 的誤解，理解其優勢與局限，發現自己的獨特長處，並學習如何與 AI 協同創造。一位 EMBA 學生告訴我：「第一次輸給 AI 時很沮喪，但當我開始用個人經歷和情感來創作時，我找到了機器永遠無法模仿的東西。」

基於這些探索，我們也成立了人機智慧實驗室，繼續研究以人為本的 AI 時代道路，探討如何在新技術環境下提升創新與可持續發展。