在人工智能迅速發展的今天，教育界和家長們面臨著一個核心問題：當 AI 可以幫助我們瞬間總結長篇大論、提取重點，甚至生成內容時，傳統的語文教育和閱讀訓練是否仍然重要？這不僅是關於工具的使用，更觸及了人類認知的基礎危機。
首先，我們必須釐清「基礎能力」與「工具輔助」的關係。這就像在數學教育中，儘管計算機早已普及，我們仍需教導小朋友加減乘除的心算能力，因為那是數理邏輯的基石。同理，在 AI 時代，語文能力並非被取代，而是其重要性延後到了更高階的應用層面。若缺乏基礎的閱讀理解與鑑賞能力，我們便無法判斷 AI 生成內容的優劣，更遑論駕馭它。
事實上，語文能力的匱乏已在「Prompt Engineering（提示工程）」中顯露無遺。當我們使用 AI 生成圖像或影片（如 Sora）時，能夠精準描述場景、運用豐富形容詞的人，往往能生成出令人驚豔的作品；反之，詞彙貧乏則限制了想像力的具象化。這證明了高水準的語文造詣，正是控制 AI 輸出的關鍵鑰匙。
此外，互聯網的同溫層效應與「梗圖化」溝通，雖然增加了歸屬感，卻也導致了語言的碎片化與單一化。學校教育過度偏向實用文寫作，反而忽略了文學鑑賞中那種細膩的情感共鳴與深層理解，這正是目前教育需要填補的缺口。
最後，AI 也為我們開啟了「閱讀」的新模式。透過如 NotebookLM 等工具，閱讀不再是單向的資訊接收，而是變成一種與作者的「對話」。我們可以將多本書籍或文章輸入模型，針對特定觀點進行交叉詰問與討論。這種主動式的閱讀策略，讓知識的獲取變得更具批判性與針對性。因此，AI 時代的語文教育，不應只是教導如何讀寫，更應著重於如何精準表達意圖，以及如何透過工具與知識進行深度的互動。
