AI能取代「手藝」嗎？技術美術教育再思考｜智凝都會

人工智能（AI）浪潮席捲各行各業，創意產業亦迎來前所未有的變革。電腦科學家Andrej Karpathy於2025年提出「氛圍編程」（Vibe Coding）的概念，讓即使毫無編程經驗的使用者，亦可透過AI把構想轉化為可運作的軟件應用，標誌着一個毋須多年技術訓練亦能從事軟件開發的時代正在來臨。同樣地，AI繪圖工具亦可讓一般大眾於數秒之內生成精美圖像。面對如此急遽的技術革新，不少人開始質疑：大學教育是否還須花時間培養學生的「手藝」——過往需要經年累月才能掌握的專業技能？對此，筆者的答案依然是肯定的。

以編程技能為例，不少人誤以為學習編程只是掌握程式語言的語法（Syntax），猶如學習外語的文法規則。然而，編程的核心遠不止於此。它涉及將人類世界的問題轉化為電腦能夠處理的邏輯結構，本質上是解難能力的訓練。更深一層，成熟的編程能力還包含對系統的預判力，能夠在災難性問題發生之前洞察潛在風險，及時制訂應對方案。這些能力均有賴扎實的電腦科學知識作為根基，絕非單憑向AI下達簡單指令便能替代。

設計思維「以人為本」

2025年底，程式碼審查平台CodeRabbit一項針對470個開源程式碼提交紀錄的分析顯示，由AI協助生成的程式碼平均出現問題的次數約為人手編寫的1.7倍，其中邏輯錯誤與安全漏洞尤為顯著。當AI生成的程式碼出現問題，缺乏領域知識的使用者根本無從找出問題和修正。正如業界所言，AI工具是「副駕駛」而非「自動駕駛」，最終負責掌舵和判斷的仍然是人。建築師不能僅依賴繪圖軟件而不懂結構力學，技術美術師亦不能僅依賴AI而欠缺底層的技術素養。

再以設計為例，創意媒體的製作不僅為了藝術表達，更重要的是回應和服務受眾的需要。這正是設計思維（Design Thinking）的核心理念：從共情（Empathise）出發，理解使用者的真實需要；繼而定義問題（Define）、構思方案（Ideate）、製作原型（Prototype），再通過使用者測試（Test）收集意見，反覆改進。

「人機迴圈」（Human-in-the-loop）的精神在此過程中至關重要。無論AI工具多強大，設計的最終目的始終是為人所用、為人所感。這要求創作者具備溝通能力、同理心、團隊協作與批判思維等軟技能，而這些正是AI難以取代的人類特質。大學教育的角色，正是培養這些綜合素養的關鍵場域。

即使是純藝術表達（Fine Art），一件由AI在數秒之內生成的作品，若欠缺藝術背景的支撐和創作歷程的沉澱，終究缺少靈魂。美國藝術教育家MaryAnn Kohl在其經典著作中提出：「重要的是過程，而非產品」（It's the process, not the product）。藝術的價值不僅在於最終呈現的成果，更在於創作者從構思、探索到完成的整個歷程。這個歷程包含了對世界的觀察、對情感的提煉、對技法的反覆錘煉，以及在失敗與突破之間的掙扎與成長。

法國後印象派大師塞尚（Paul Cezanne）亦曾說：「不以情感為起點的作品，稱不上藝術」（A work of art which did not begin in emotion is not art）。AI或許能模擬風格、生成畫面，卻無法複製創作者在過程中投入的生命體驗與精神追問，因而難以觸動觀者內心的共鳴。

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技術人文深度結合

面對AI時代的挑戰，藝術科技教育的重點不是排斥科技，而是讓學生在掌握前沿工具的同時，建立深厚的人文素養與創意思維。香港都會大學人文社會科學院的「新音樂及互動娛樂榮譽文學士」課程，正是朝這方向邁進的一個例子。課程透過深入的教育及專業訓練，培養學生運用各種科技融合、設計和創作生成式視覺與動態藝術，以及智能聲音和音樂。

以課程中的「創意實踐中的數據及機器學習」科目為例，學生不是停留在抽象的機器學習理論，而是將數據分析與演算法直接應用於藝術創作實踐，從而對AI工具底層邏輯建立扎實理解，有意識地駕馭技術、而非被動接受AI的輸出。

又如「人機交互設計」科目，學生須從人機互動的角度出發，深入理解使用者的認知與情感需求，將「以人為本」的設計思維貫穿於互動體驗的每一個環節——這種對人的洞察力與同理心，正是AI難以取代的核心素養。

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課程尤着重培養學生以人為本的解難能力，透過設計思維、計算科技與藝術技術的結合，分析問題並建構解決方案，使畢業生成為兼具技術專業與人文底蘊的互動娛樂設計師及製作人。

在這個AI看似無所不能的時代，我們比任何時候都更需要懂得「為甚麼」以及「為了誰」的創作者。技術可以被工具取代，但思考不能；效果可以被演算法模擬，但作品的靈魂不能。大學教育的使命，正是培養那些能駕馭科技、而非被科技駕馭的未來創作者。

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文：香港都會大學人文社會科學院助理教授黎智富博士

本文標題原為〈AI能取代「手藝」嗎？ 技術美術教育再思考〉

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