人工智能的發展速度令人驚歎。每幾個月，AI的能力就會暴升幾倍。這3年來，我們教導學生使用AI的方式，已經歷了3個階段的演變：從prompt engineering（提示詞工程）到context engineering（上下文工程），再到今天最熱門的harness engineering（駕馭工程）。
3年前，大型語言模型還在起步階段。當時的AI與人類對話，更像是在預測下一句會說什麼，而不是真正理解。我們發現，即使是很簡單的問題，AI也常常答非所問，或者給出不精確答案。所以當時我們教學生，需要使用prompt engineering，在提問時加上大量背景資料、前設資訊，希望AI能給出正確的答案。回想起來，那時候的做法是完全正確的，因為當時語言模型的發展確實剛剛起步。
但隨着AI的快速發展，今天我們使用的大部分語言模型已經不需要那樣繁瑣的prompt。它們已經能夠更好地理解我們的語意，給出更精確的輸出。於是我們開始教學生context engineering——在給AI每一個任務時，提供更多資料，例如上載檔案，提供參考資料，讓AI先分析這些資料，理解我們的需要，再給出答案。這個AI應用方法在前一段時間也相當有效。
AI agent精準完成任務
然而，隨着AI agent的出現，我們的重點又轉到了harness engineering。什麼是harness engineering？簡單來說，就是讓 AI 在一個我們已經設定好的工作流程環境中使用。
讓我用一個比喻來說明。假設在辦公室裏，你直接叫AI幫你做些事，如果沒有清楚的指引，它可能做一些不符合你公司需求的事情。但如果你已經有一套清楚的工作流程，例如如何接聽電話、記錄資料，轉交到哪個部門，跟進哪個工作細則和流程等。當這個環境設定得非常清楚時，AI agent就能夠精準地完成我們的任務，成為一個自動化的人工智能流程工作人員。
教導下一代學會設計流程
這個轉變讓我想到工業革命。當時，人們將人手生產的產品細分為不同的工序，然後用機械和電力來處理。雖然部分工作被取代，但新的工作又不斷出現。同樣地，人工智能的發展，也需要我們將現在的工作流程，清楚地用思維、語言文字，或者用程式的方法表達出來，讓電腦能夠使用。這也是為什麼我們現在更需要教導下一代學會設計流程，而不是只教他們做某一個具體的步驟。因為當我們能夠將一個專業工作清楚地拆解，用精準的語言表達出來，就可以將更多的專業任務交給AI去執行。
其實教育孩子，就像harness engineering一樣。我們可能很專注於教孩子做每一步，但更重要的事情，是在人生的不同階段，特別是在孩子小的時候，為他們提供一個清楚、安全的環境，讓他們嘗試不同的體驗，做不同的事情。因為人與機械最大的不同，就在於人能夠通過真實世界的體驗，獲得深刻的理解，然後用各種方法，無論是prompt還是其他方式，將這些理解傳遞給電腦，讓每一件事情做得更好。
所以，教育的下一個轉折點，或許不在於教孩子如何使用某個AI工具，而在於教他們如何設計環境，如何理解流程，如何從真實體驗中學習。這才是真正的future ready。
文：朱子穎
