大學文憑的貶值與升值：為何 AI 無法取代大學提供的「社會化沙盒」？
隨著生成式 AI 快速滲透各行各業，「大學是否還有價值」再次成為科技圈與企業界的熱門辯題。在強調速度與效率的環境裡，質疑聲浪的基礎論述是：如果人工智慧能比初階員工更快寫程式、產出簡報、分析資料，為何還要投入四年時間與高昂成本完成一張學位證書？
這種懷疑並非空穴來風。過去 15 年來，美國社會對大學教育價值的重視程度明顯下滑。根據 Gallup 調查，現在只有約 35% 的美國人認為大學教育「非常重要」，而在 2010 年，這一比例曾高達 75%。認為大學教育「不太重要」的人數，則從 2010 年的 4%，一路攀升到近四分之一。當成本上升、報酬看似縮水，大學自然成為被重新檢視的對象。
在科技產業高度集中的地區，這股懷疑更被放大成「不上大學也能成功」的敘事。隨著 AI 工具快速成熟，技能取得的門檻持續降低，許多年輕人開始質疑，是否還有必要花這麼長的時間學習那些，可能在畢業前就被自動化的能力。
為何「AI 讓大學過時」的說法看似合理
過去二十年，高等教育經常被包裝為職業訓練的延伸。學生進入大學學習程式設計、會計或法律等硬技能，畢業後再將這些能力轉換為薪水。在這樣的交換邏輯下，若 AI 能以更低成本、更高效率完成相同工作，大學自然顯得笨重而低效。
生成式 AI 的出現，進一步強化了這種對比。許多原本需要初階人力投入的工作，如今只需幾個提示就能完成。對急於進入職場、甚至想搶占創業時機的年輕世代而言，跳過大學、直接投入實作，看起來像是一種更符合時代精神的選擇。
這種「錯過就來不及」的焦慮，在創業圈尤其明顯。部分創業者擔心，繼續留在校園完成學業，等於錯失 AI 發展週期中最關鍵的窗口期。有人因此選擇從名校輟學，全力投入創業，只為了不被浪潮拋在後頭。正如投資人所形容的，現在許多年輕人都在權衡：「我是要完成學業，還是立刻開始創業？」
AI 時代反而放大大學的真正價值？
但是，仔細觀察 AI 浪潮中的關鍵人物，會發現一個不那麼被強調的事實：多數站在技術前線的創辦人與研究者，並非跳過大學的人。AI 程式碼編輯器 Cursor 執行長畢業於麻省理工學院，AI 新創公司 Cognition 的共同創辦人來自哈佛大學。即便在崇尚速度的科技圈，完成高等教育仍然是主流選擇，而非例外。
這並非因為大學讓他們寫程式寫得更快，而是因為大學提供的，從來不只是「如何做」。當 AI 正在快速接管執行層面的工作，真正稀缺的能力反而轉向「為什麼做」——什麼值得被建構、什麼問題值得投入資源、以及一項技術將如何影響人類與社會。
在 AI 原生的工作環境中，自然語言逐漸成為操作介面，執行能力趨於商品化。差異開始出現在判斷與選擇層面，而這正是單一技能訓練最難涵蓋的部分。理解倫理、社會結構與長期後果，成為駕馭技術不可或缺的前提。
也因此，大學的核心價值並未消失，而是從短期技能，轉向長期可更新的思考框架。這套框架讓人能在工具快速變化時，持續學習、調整與反思，而不被某一代技術綁死。
大學作為成熟與判斷力的培養場
除了知識結構，大學還扮演「成熟與判斷力的培養場」角色。
18 到 22 歲是人格與認知發展的關鍵階段，個體在這段時間逐步形成自我認同，也開始學會在複雜的人際與權力關係中定位自己。校園提供的是一個相對低風險的試錯環境。學生可以在課堂辯論中碰撞觀點，在團隊合作中學習協調，在失敗後重新校準方向。這些經驗，很難被壓縮成線上課程，更難由 AI 取代。
對企業而言，真正稀缺的從來不是執行速度最快的人，而是能在不確定情境中做出判斷、承擔後果，並與不同立場共事的成熟個體。韌性、溝通能力與面對模糊性的耐受度，仍然是領導與決策的核心條件。
從功能上來看，大學更像是一個「社會化沙盒」，是一個允許年輕人在相對低風險的環境中，試探觀點、承擔後果，並學習如何在真實社會規則下行動的空間。
大學留下的是人類無法外包的能力
人工智慧並未讓高等教育失效，而是迫使人們重新理解它的價值重心。當技能訓練被快速自動化，把大學視為「技能交換所」的觀點，已無法回應 AI 時代的現實。
未來的競爭，不在於誰更快執行，而在於誰能在不確定中做出更好的判斷。大學確實需要改革，但改革不等於放棄。當企業與社會需要的是能理解技術影響、承擔決策責任、並引導 AI 使用方向的人，高等教育仍然是培養這些能力的核心場域。
在 AI 加速一切「如何做」的年代，人類的價值，反而更清楚地落在那些無法被自動化的地方。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《FastCompany》、《Gallup》、《TechCrunch》，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）