雖然類型B的創意生成功能也會對相關科系的評量或訓練造成困擾，但是畢竟在學生激發創意表現的過程中，本來就需要透過大量的閱讀、觀展、對話或生活體驗來擴增想像力著有不同觀點的或刺激，讓學習幾乎不可能封閉在特定的範圍(如其他領域的教科書之類的)。因此相關的挑戰比較特別[24]，本文就不再多作著墨。
三、「虛擬知識」的生成與定義
1. 關於「知識」的條件
為了要能更準確的了解向ChatGPT這類接近通用型AI對教育的影響，筆者認為我們應該先檢視所謂的「知識」，這個在高等教育殿堂中最被重視的教學內涵。在西方哲學傳統中，甚麼樣的論述或需要滿足甚麼樣的條件才可以稱作知識，或者一個人真正能夠了解明白的內容是甚麼，都是屬於哲學上「知識論」(Epistemology)的範圍，屬於西方哲學重要的一個分支。
在17-18世紀的時候，因為中世紀的基督教神學思想傳統受到文藝復興的衝擊，使哲學開始脫離神學而開始建立自己的內涵與主題。當思辨獨立於信仰之外的時候，自然就須要反思那些才是真正可信的知識而非只是信仰的內容。當時有許多重要的哲學家參與知識論相關的討論，大抵上可分為歐陸的理性主義傳統與英倫三島的經驗主義兩大傳統，而後由德國大哲學家康德(Immanuel Kant)做了相當好的整合與界定。但是為免本文過於發散，以下所提到的知識就只包含我們一般課堂上討論理解的範圍，不包括康德所區分出如「超驗(transdental)」或「先驗(a priori)」的相關內涵[25]。
若用一般常見的語言，我們學術或教育上所傳達的知識若要可為值得相信為正確可靠，大致上需要一種與外在世界相符或可驗證(也就是有經驗主義的基礎)，且有內在邏輯理由或至少不自我矛盾(有理性主義的架構)的整合性概念。其中科學性的知識往往更多強調實證的傳統(或稱為後驗知識)，需要有可重複實驗或精確量測的結果作為支持才能被納入知識的主流，而人文社會領域往往因為精確驗證的不容易得到而會更多強調理性思辨或詮釋的發揮。即使某些想法或許不見得直接或準確的可以得到驗證，但也會因為其論述的精緻性或概念的啟發性而被納入主流的知識內容，傳遞延續。
不論各學科強調的重點如何，一般的(實體)知識都必須在感性(回應現實世界)與知性(回應心智世界)上可以有相當的整合。所對應的「學習」也就是我們將這些知識內化的過程，需要有個人主動的參與和外界適當的引導才可能完成
2. 「顯性知識」與「隱性知識」的區分
