AI 進入學習現場後，許多人擔心它會讓人把思考交出去。這份擔心可以理解，因為當使用者只想快速拿到答案，AI 很容易變成代工工具：題目貼上去，摘要出來了；要求打進去，作業完成了。流程變快，學習卻可能在真正展開以前就停止。
我認為 AI 也提供了另一種學習方式。我們不必假設自己已經知道，也不必把 AI 當成無所不知的老師。更有價值的起點，是承認眼前有一塊未知，然後和 AI 一起把它打開。人負責提出真正關心的問題，AI 協助整理線索與補充視角，接著再回到資料與經驗裡驗證。
這個想法受到幾年前我讀到曾正宜教授提出的「不知本位」學習觀啟發。在〈知之為不知，不知為知之，學習也：論不知本位教與學〉中，曾教授提醒我們，學習不只是把不知道的事情變成知道。更重要的能力，是從既有理解中看見自己還沒有看見的部分。
當一個人以為自己已經懂了，他往往就停止追問。可是當他開始問「這個說法的證據從哪裡來」、「它在哪些情況下不成立」、「還有沒有另一種解釋」，原本的答案就會變成下一段探索的入口。理解暫時形成之後，我們會因為這份理解看見更細緻的新問題，於是重新查找、比較與修正，慢慢長出下一層理解。
當我們願意從「我和 AI 都還不知道」開始，AI 就能降低探索的門檻，讓人更容易提出好問題，也讓學習在一次次追問中走得更深。