喺人工智能（AI）重塑全球教育同職場嘅時候，2024年諾貝爾化學獎得主、Google DeepMind執行長Demis Hassabis喺2025年9月14日接受ABC News獨家專訪時表示，未來嘅核心競爭力唔再係傳統技能，而係「學識學習」（learning how to learn）。呢位頂尖Google科學家警告，AI快速發展以從未有過嘅速度改變工作同學習模式，人類必須培養適應性思維，以應對自動化浪潮同技能鴻溝嘅挑戰。Hassabis嘅觀點迅速引起全球討論，X平台相關帖文獲6萬次瀏覽，凸顯AI時代教育改革嘅迫切性。呢個理念唔單止為個人發展指明方向，亦為全球教育政策提供新思路，預計會影響5000萬學生未來嘅培訓框架。

由AI先驅到倫理倡導者：Hassabis嘅轉變

Hassabis以深度學習同AI系統喺化學領域嘅開拓者身份聞名，其AlphaFold項目直接破解蛋白質摺疊難題，因而獲得2024年諾貝爾化學獎。2014年佢創立Google DeepMind，並喺2023年升任執行長，推動咗Gemini等突破性模型。喺專訪入面，佢強調AI已令教育效率提升30%，例如透過個人化教學優化學習路徑，但同時加劇技能唔平等：識得「點樣學習」嘅人會領先，而堅守舊技能嘅人可能被淘汰。

Hassabis解釋，「學識學習」係指培養後設認知（meta‑cognition）：了解自己嘅學習過程、快速適應新任務，同批判性評估AI產生嘅資訊。例如，面對AI工具如Gemini 2.5，學生要學識拆解複雜問題，將AI輸出同自己嘅迭代結合，而唔好被動接受答案。佢舉例話：編程初學者應該專注喺問題分解同除錯，而唔係死記代碼，因為AI可以自動生成90%嘅基礎代碼。呢項技能對職場同樣重要：麥肯錫報告預測，到2030年，30%嘅現有工作會因AI自動化而消失，但「學習能力強」嘅人可以轉做新興領域，例如AI倫理審查員。

教育同職場嘅AI衝擊：數據背後嘅變革

Hassabis嘅觀點有數據支持：AI已令全球教育系統效率提升30%，例如透過智能輔導系統可以減少50%嘅複習時間。但挑戰都存在：世界經濟論壇估計，AI會令1億個職位面臨重塑，尤其係文書、客服同基礎分析範疇。喺專訪中，佢提到AI聊天機械人（例如ChatGPT）嘅「幻覺」問題⁠—⁠⁠—⁠錯誤資訊輸出率高達10%⁠–⁠15%，因此用家要具備驗證能力。學識學習即係要掌握「資訊過濾」：由AI輸出中搵出有價值部分，同時質疑潛在偏見。

Hassabis特別強調低收入國家嘅技能鴻溝。AI工具喺發達國家普及率達70%，但喺非洲淨係20%，導致教育資源唔均。他呼籲全球教育系統改革，融入後設認知訓練，例如透過項目式學習培養解難能力。歐盟已回應，計劃喺2026年推出AI教育框架，涵蓋5000萬學生。

倫理與監管：學識學習嘅另一面

Hassabis嘅警告唔止於技能層面。佢重申DeepMind對AI安全嘅承諾：AI可能會畀「壞份子」濫用，生成假新聞或操控輿論，人類要主動學識「辨別真相」。美國聯邦貿易委員會（FTC）近期調查AI伴侶機械人，凸顯情感操控風險，Hassabis就話：「學識學習仲包括學識講『唔』。」佢支持全球AI治理，例如聯合國AI倫理宣言，強調訓練數據嘅透明性。

未來展望：由個人到社會嘅適應

Hassabis預測，到2030年，AI會為全球GDP貢獻15萬億美元，但得以分享呢啲紅利嘅，只有「學習者」。佢建議個人由三方面做起：一係透過網上課程（例如Coursera）學後設認知；二係參與跨學科項目，訓練快速適應能力；三係熟悉AI工具（例如Copilot），將佢哋當做「腦部助手」。對於政策制定者，佢呼籲投資「AI公平教育」，縮窄數碼鴻溝。

總括來講，Hassabis嘅「學識學習」唔單止係技能指南，仲係AI時代嘅生存哲學。喺X社區熱議中，@ABC帖文獲60個讚，網民呼籲「教育系統要跟上AI步伐」。面對AI變革，學識學習或者會成為人類嘅「通行證」，決定邊個能夠乘風破浪。