生成式人工智能（GenAI）這兩年好像八卦同事一樣，無孔不入：寫功課用得着、開會前的簡報找它幫忙、繁忙工作日要回幾十封電郵，很多人也先丟給AI 起草。對香港學生和上班族來說，問題已不再是「要不要用」，而是「究竟是我在用 AI，還是 AI 在用我」。
AI 確實可以大幅提升寫作速度，幫忙處理那些第二百次改動都沒人留意的句子。然而，如果語文基礎本來就不穩，再把寫作一股腦兒交給AI，久而久之，人腦可能只剩下一個按「重新整理」的功能鍵——文章好像更流暢，但裏面愈來愈空。
先看看最容易中伏的一群：語文程度較弱的用家。AI最迷人的地方在於：它永遠不會嫌你問題幼稚，還能一秒鐘變出一段看起來「無錯、順眼、似乎專業」的文字。 問題是，一旦習慣「一按即有」，初學者往往懶得理會語法、句式和結構，只管不斷按「接受建議」，結果寫得越多，越不知道自己其實會寫什麼。
另一個隱藏風險是閱讀與判斷能力。有經驗的讀者看AI文字，知道哪些位要打折扣，明白「好聽」不等於「可靠」。但語文基礎較弱的用家，很容易把語氣一本正經的內容當成事實，把漂亮空洞的句子當成高深見解，只因那段文字「好似好勁」。於是，AI 不是幫他們拆解迷思，而是用一口流利的書面語，把原本的誤解包裝得更漂亮。
不妨把和 AI 的互動，變成高階閱讀練習，而不是問神求籤。 在課堂或培訓中，不妨先讓 AI 寫一段文章，然後請學生或同事逐段「挑骨頭」：哪些句子只是「廢話文青」、哪裏邏輯突然跳躍、哪個例子完全不貼香港現實，再動手重寫，看看前後差別。
這個過程提醒用家：熒幕上的文字只是草稿，不是聖旨。我們要習慣問自己三條簡單問題──這句是否寫出了我的本意？這個語氣放在香港語境會不會太「戲劇化」？這個論證如果拿去開會講，同事會不會立刻反駁？反覆問這幾條，既訓練閱讀和思考，也慢慢學會「管一管」AI。
輔助修辭而非替代思考
分工必須清楚：內容由人決定，表達可以交給AI幫忙「執靚」。換句話說，想法、論點和例子要由你自己構思，至於逗號放在哪裏、形容詞要不要減肥，才交給AI一起商量。當學習者先獨立寫初稿，再請AI幫忙校對、調語氣，既能提升準確度，又不致令寫作能力被「外包」到看不見人影。
對語文較弱的一群，這條界線尤其重要：如果連「想說什麼」都交給AI，最後文章當然字字珠璣，唯一的問題是——那已經不是你的聲音。在學校或公司，可以要求先交提綱，甚至用要點形式交代段落架構，再寫成初稿，最後才開啟AI協助語言潤飾，並附上一兩句說明AI幫了什麼忙，當作一種自我審閱。
寫提示語納入語文訓練
不妨將寫提示語（prompt）視為新一代的修辭訓練。一條好的prompt，本質上就是一段極度精準的寫作指令：清楚交代角色（例如「資深巿場經理」）、目標讀者（「剛畢業的香港專業人士」）、文體和長度（「約兩百字、口語書面混合、適合報章專欄」）。能寫出這種指令的人，通常也能寫出清楚好讀的說明文。
練習寫prompt其實是在練習「講清楚你想要什麼」。 例如：「請以中立、不賣廣告的語氣，用約一百五十字，向香港職場讀者解釋為何不應完全依賴AI寫電郵。」這種程度的清晰度，如果可以對人說，就自然可以對機器說；長遠看，這是訓練語文，也是訓練思路。
語文訓練不應只教「怎樣寫得好看」，還要教「什麼應該由誰來寫」。如果不談清楚AI使用規則，「誰是作者」這個問題很快就會變成哲學問題，而不是實務考慮。
對語文較弱的用家來說，清晰具體的指引反而是一種保護。例如：可以用AI幫忙改語法，但不能讓它代寫整份功課；可以請它檢查措辭是否禮貌，但法律文件和客戶提案的最終版本，必須由真人逐段過目。
在教學現場，也可以要求學生寫一小段反思：在這份翻譯或文章中，AI 做了什麼？哪些你同意，哪些你堅持改回自己的寫法？這種「交代過程」的練習，既是誠信教育，也是教他們記得：真正負責內容的人，始終是署名的那一位，而不是藏在雲端的一個賬戶。
●陳嘉恩
香港恒生大學
翻譯及外語學院副院長及副教授
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