當AI 抹平了知識門檻，「知道（Knowing）」的價值大幅下降，「做到（Doing）」的價值則迎來高峰。
在 1990 年代，台灣經歷了「廣設大學」的轉型期，社會普遍信奉「唯有讀書高」的學歷至上主義。然而，三十年後的今天，我們正站在一個歷史的轉折點：AI 技術的爆發，讓過去需要經年累月累積的專業知識，變得彈指可得。
這場科技海嘯正在重塑職場的價值體系，也為一度沒落的「技職教育」敲響了復興的鐘聲。
一、 AI 抹平知識門檻，執行力成為「新稀缺」
過去，一名專業技師或工程師的價值，部分來自於對龐大技術手冊與專業知識的「記憶」與「檢索」。但現在，AI 能夠即時提供精確的參數、修繕建議甚至是程式碼。當知識的「取得成本」趨近於零，知識的「進入門檻」也隨之消失。
然而，AI 雖然能告訴你「怎麼做」，卻無法代替你「親手做」。在未來的社會中，專業知識將從「獨門絕活」轉化為「通用基礎」，真正的價值將轉移到：
* 現場問題的診斷與決策： 當 AI 提供三種方案時，誰能根據實地狀況判斷最優解？
* 高精密度的執行工藝： 手感、經驗與機器的精密協作，是 AI 難以完全取代的物理邊界。
二、 廣設大學後的省思：技術缺工的痛點
台灣過去20年「閹割」了技職教育，代價是顯而易見的。我們擁有全世界密度最高的大學學位，卻面臨歷史性的「人才結構性失調」。
當產業急需自動化整合、半導體設備維護、高階精密機械加工人才時，年輕一代卻多數剛從書堆爬出，空有理論知識，卻少有操作技能，導致基礎工業、營造業與尖端製造業出現斷層和更長的職前訓練。這種「手腦分離」的教育導向，讓社會付出了巨大的機會成本。現在的「缺工潮」不只是人口紅利的消失，更是「技能紅利」的枯竭。
三、 人機協作：新時代的「大師工藝」
「技職教育的文藝復興」並非走回傳統勞力的老路，而是「科技賦能」後的技術進化。未來的技職人才，將是掌握 AI 工具的「超級工匠」。
* 黑手 4.0： 維修機具不再只靠聽音辨位，而是運用感測器數據與 AI 預測維修。
* 數位孿生技術： 建築工人或電控工程師在施工前，已在虛擬環境中與 AI 協作優化路徑。
關鍵步驟的「最後一里路」，依然需要人機協作。這種結合了「數位智慧」與「實體技能」的跨界能力，正是未來職場最穩固的護城河。
四、 社會導向的校正：配合需求重新定義尊嚴
要實現技職復興，最難的不是設備更新，而是社會觀念的翻轉。
我們必須意識到，在 AI 時代，一名能修復複雜自動化系統、能理解精密材料特性、能進行高階人機協作的技師，其薪資潛力與社會貢獻，將遠超於處理重複性文書工作的白領。
當「學歷」不再是知識的保險箱，「技能」就成了最硬的通貨。技職教育的復興，本質上是對「實務價值」的重新致敬。它不再是退而求其次的選擇，而是站在科技浪尖上，解決真實世界問題的先鋒。
回歸真實世界的觸感
AI 讓資訊在雲端飛升，但人類的生活始終紮根於物理世界。電力、水利、晶片製造、交通建設、精密修護——這些支撐文明運轉的底層邏輯，永遠需要那一雙「知道如何執行」的手。
技職教育的文藝復興，不是懷舊，而是一場因應 AI 時代的進化運動。讓我們擁抱修正主義導向技職教育。
本文章反映作者意見，不代表《遠見》立場
（作者為亞東紀念醫院院長）
