隨著人工智慧在各個領域都有突破性的表現，向來被視為無法被取代的人文與藝術領域，也逐步感受到威脅，尤其近年來，從翻譯、寫作到繪畫都可以看到人工智慧的新可能，科技的快速發展可能對人文學科帶來哪些影響與改變？數位與人文的跨領域對話又該如何開始？

在國外已經發展數十年的數位人文，指的是運用數位資源，透過資訊科技從事人文研究的新興研究方法。目前在台灣也累積了部分研究成果，例如台灣大學數位人文研究中心已建置的40 餘個大型數位人文脈絡分析系統、中研院地理資訊科學研究專題中心運用GIS軟體結合大量的台灣地圖資料建置的地圖系統，讓使用者可以清楚掌握台灣百年來的環境變遷基本資訊。

輔仁大學中國文學系副教授劉雅芬指出，資訊時代的來臨為研究方法帶來新的改變，研究者在接觸新工具後，下一步可能會有開發工具的需求，但是開發費用很高且需要投入相當多的溝通成本，跟不同領域的人解釋需求。那麼，有沒有可能人文學者自己開發呢？

輔仁大學中文系自2020年開設「數位人文與專題實作」課程，邀請中央大學資訊工程系教授蔡宗翰講授人工智慧、程式語言等內容。劉雅芬說，這門課包括三個過程，首先是要了解程式語言，第二步是知道如何運用，不只是知道技術，還知道可以用程式做哪些應用，第三步就是從使用者變成一個規劃者。課堂最大的目標，是希望學生在認識程式語言的邏輯、了解資料庫的概念後，可以從自己學科的需求出發，寫出一個開發計畫案，例如有同學從自己教作業的痛點出發，希望做出一個幫忙分析文字部首的資料庫。她笑說，學生透過這個專案可以開始思考要選擇什麼資料庫？介面需要哪些功能？

積極創造新的可能

「我們沒有打算把同學培養成專業工程師，」劉雅芬笑說，但這是一個契機，如果接觸課程後，發現自己是被中文耽誤的資工專家，那正好開啟了一條新的道路。另一方面，面對程式語言時代來臨，了解一種新的程式語言也是在為自己增能。比起工程師所開發出的系統，由人文研究者根據自己需求所提出的系統，也會更貼近使用者的需要。

「以前常說唸中文什麼都能，我也常常後面加一句，他也可能什麼都不能。」劉雅芬認為，最大的關鍵就在是否具備嫁接不同專業的能力。過去，中文系畢業生的就業選項除了老師，還有編輯、公務員等相對穩定的工作，隨著時代與產業環境的變遷，傳統工作的選擇逐漸減少、AI將會取代相對簡單且重複性的工作。

但是，人文學科的核心並不會消失。

如同李開復所說，人不能被AI所取代的地方有兩個，一是創造力，二是愛與關懷。劉雅芬認為，人會有思考、溝通、情感等需求，人文學科學生擅長感知「人」的需求，透過挖掘人類的心靈上的需求，結合技術層面，更能開發出符合大多數人需要的產品，例如教育軟體的開發或是影音內容的推薦，又或者現在已經出現的文學地景APP，讓使用者在旅遊時，打開軟體就能知道這個景點曾經有哪些文學作品在這裡創作，這些豐富心靈美好感受的提供，還是需要人文學科的優勢。

劉雅芬認為，未來的工作需求包含了資訊類的規劃人員或數據解讀師。如果人文學科的學生能夠具備資訊或數據解讀能力，在未來能對應的工作需求上，也有較多選擇。

「與其恐懼，不如好好相處。」

劉雅芬認為，「跨界最重要的是換個腦袋思考，」必須了解彼此的不同。她比喻，人文學院的訓練比較像用磚塊蓋房子，是一磚一瓦層疊架構出來的，必須仔細地、逐字逐句的理解文本，然後在裡面看到很多的不同，慢慢的累積並彙整出成果，但數位人文的研究方式是站在現有的研究基礎上面，有點像是現在的鋼骨結構，必須花很多時間打地基，但是鋼骨結構完成之後，建造速度就很快了。

不同於人文學科的研究可能是邊看邊改，劉雅芬笑說：「所以我們常有滾動式修正。」但是，資料庫或是數位人文的思維並不相同，可能文科的人會常要求工程師根據需求調整程式碼，接著就會看到工程師面有難色，這個面有難色就代表著雙方在思維上的不同。不懂程式運算邏輯的人可能輕忽了調整程式必須要改動背後許多架構，如果多了解一點運算邏輯的話，可能在前期的研究階段就會構思得更完整。

面對世界的轉變，劉雅芬認為：「與其恐懼，不如好好相處。」從積極的探索與學習，確認自己的興趣與天份，增加未來選擇的可能。從個人角度出發是希望不被時代所淘汰，整個學門也需要積極面對產業的轉片，對學生來說，學習程式語言的邏輯、企劃的思維並了解產業改變的思考，都能讓自己在不同領域中，具備工作能力。

劉雅芬比喻，數位人文往右走的話，程式語言可以是協助自己發展人文研究的工具；如果往左邊走就是AI技術面，人文學科也能協助AI的發展，例如斷句、斷詞的訓練等。