編按：AI正在快速進化衝擊職場，尤其是年輕世代，更面臨被機器取代的焦慮。因此，單一技能已難以長久立足，唯有結合跨域能力與同理心，才能在變動環境中，建立競爭優勢與自我價值。
教書近20年了，我常常遇到站在人生岔路口的年輕人。這幾年，來找我聊天的學生，焦慮的內容明顯不太一樣。以前他們常問的是：「老師，我到底適合做什麼？」現在更多的是：「老師，我花四年學的這個專業，畢業後，會不會很快就被AI取代？」
這不是他們不努力，也不是單純的悲觀，而是一種很真實、也很合理的不安。科技變化太快了，快到很多人還來不及反應，就已經開始懷疑自己學的東西還有沒有用。
前陣子，我在課堂上問學生：「你們聽過『不學無術』吧？」大家都點頭。我接著說：「但到了AI時代，這句話好像可以反過來看，變成『無術不學』。」這四個字一寫出來，學生都抬起頭看我。
當工具變強，人該學什麼？
以前的「不學無術」，是說一個人不好好學習，最後什麼本事都沒有；但現在的「無術不學」，意思很不一樣。面對各種新工具、新平台、新技術，你不能再說「這不是我的專業，所以我不碰」。說得直接一點，今天如果還用老方法把自己框住，吃虧的不會是別人，而是自己。
前陣子跟一位業界朋友聊天，他提到一個很有意思的場景。某家廣告公司引進月費不高的AI文案工具，老闆拿它和公司裡一位做了十幾年的資深文案做盲測。結果讓人很意外，多數同事覺得AI寫出來的版本更流暢，也更懂得抓重點。
但那位資深文案，並沒有因此被淘汰。原因很簡單：他不只是會寫，他更知道客戶在會議室裡為什麼皺眉，也知道品牌總監半夜打來時，真正想要的不是一篇漂亮文案，而是一個能讓局面先穩住的人。到了這一步，留下來的就不只是「會做事」的人，而是懂得怎麼和人一起把事做成的人。
這也讓我愈來愈確定一件事：我們太容易掉進「專才陷阱」。過去工業時代的邏輯是，只要你把一項技術練好、把工作做好，就有機會一路做下去，甚至做到退休。但現在不一樣了。工具更新得比人還快，單靠一項技能，很難撐住整個職涯。真正有競爭力的人，不是只會一招半式，而是願意不斷學、不斷調整，也不害怕把自己放進新的情境裡。
長出自己的根、翼與魂
為了回應學生的焦慮，我在教學和實務現場的觀察裡，慢慢整理出年輕人現在最需要的三樣東西：根、翼、魂。這不是什麼高深理論，而是我看了很多學生、也看了很多現場之後，對未來的一點體會。
首先是「根」，也就是你的底氣。沒有根的樹，風一吹就倒。人也是一樣，你要有一個能站得住的核心專業，至少在某個領域裡，別人問起來時你能說得上話。但我要提醒的是，專業不等於熟練。AI會比你更快、更準、更會整理資料，但真正的專業，從來不只是操作技巧，而是你能不能判斷情境、理解脈絡，知道什麼時候該往前，什麼時候該停下來。
我一直很喜歡拿醫生當例子。好的醫生不只是會看數字、開藥方，他也會看病人家屬的眼神，知道對方真正怕的是什麼。很多時候，一句安定的話，比一份漂亮的報告更重要。這一點，機器暫時還學不來。
第二是「翼」，也就是AI素養。這不是要每個人都去學寫程式，也不是非得成為技術高手，而是要知道怎麼跟AI合作。你要知道怎麼下引導詞，怎麼判斷結果，怎麼分辨哪些內容可以參考，哪些不能直接照單全收。更重要的是，你要知道什麼時候該把球接回來，由人自己做最後的判斷。
今年指導一位碩士班同學寫論文，她開始用AI幫自己整理大量訪談資料，效率確實高很多。以前數萬字的逐字稿紀錄，常常要花很多時間歸納、摘要、找脈絡；現在，工具可以先幫她整理出初步重點，讓她省下很多體力。但她沒有因此離現場更遠，反而把花更多時間浸泡在場域中，坐下來慢慢和社區中的人聊天，慢慢理解對方真正卡住的是什麼。這才是工具該扮演的角色：幫你把機械性的事先做掉，讓你有空把注意力放回人身上。
最後是「魂」，也就是同理心的智慧。這是最難、也最不能外包的部分。有了根與翼，如果沒有魂，我們充其量只是一台效率很高的機器。魂的意思不是空泛地說「我很有愛心」，而是你願不願意真的去理解別人處境，可不可以共情理解別人的痛苦不是資料，是活生生的感受。
同理心是最後的競爭力
在我看來，「在乎」是一種選擇。你可以很快地完成工作，也可以很有效率地交差，但你有沒有真的把別人的困難放在心上，這件事很難被演算法取代。因為那不是算出來的，而是你自己決定要不要靠近。這幾年，我在偏鄉的實務現場，看過一位讓人印象很深的年輕護理師。她到了山上的衛生所之後，雖然很快學會遠距醫療平台，也懂得怎麼用設備協助，自動化收集許多在宅資料，但一開始成效並不好。部落裡的老人家不太買單，原因不是他們抗拒科技，而是很多人聽不太懂國語，也不習慣一上來就對著平板說自己的身體狀況，更重要的是，他們怕沒人陪、怕下山麻煩，也怕自己聽不懂。
後來，她慢慢調整作法。她先不用平板，而是先用族語跟長輩聊天，先建立關係，再把原本很冰冷的工具，變成比較有趣，也比較容易理解的方式。她甚至把一些健康提醒設計成簡單的口語化遊戲，讓長輩願意參與。結果，原本抗拒使用照護工具的人，後來反而願意主動來找她。這件事讓我很有感。她做成這件事，不是因為她只懂醫療，也不是因為她只會科技，而是因為她把三件事放在一起：專業、工具，還有人與人之間的信任。
我把這樣的人稱作「開行人才」。所謂開行，不只是會做事而已，而是能開路、能行動，還能把事情做得有溫度。這種人不是只靠某一種技能吃飯，而是能把不同能力連在一起，真正解決問題。在逢甲的課程裡，我們也一直試著把學生往真實世界推。不是只教他們背已知答案，而是讓他們去想明天會發生什麼事。我們會刻意讓不同科系的學生一起合作，也會請利害關係人來學校聽同學的報告，然後直接接受批評。說實話，這過程不太舒服，甚至常常很挫折，但我覺得這正是教育應該有的樣子。
有些事只能自己來做
有一位學生曾跟我分享她的體會，讓我印象很深。她原本想用AI幫自己準備和獨居長者的訪談，AI幫她列了很完整的提問清單，也把注意事項整理得很漂亮。但她實際走進長者家裡之後，卻發現情況完全不是那麼回事。她跟我說：「老師，我後來發現，當我一直想著要問阿公AI的問題，阿公反而不太想跟我說話了。AI可以幫我先做功課，但進了那扇門之後，我還是得把自己放進去。」
這句話我到現在還記得。因為它其實點出了教育最核心的問題：什麼可以交給機器，什麼必須自己留下來？哪些能力可以外包，哪些能力一旦外包了，人就會失去自己的位置？台灣的教育，現在真的站在一個不能再拖的十字路口。我們過去太習慣訓練學生考試、答題、回答出標準答案，也太習慣把「可被評量」當成學習的主要目標。但問題是，這些能力，AI幾乎都做得比人好。若我們還是只教學生怎麼寫對答案，那很可能只是把他們推向一個很快就被替代的位置。
而學生真正該學習的是那些很難被外包的東西，包含責任感、判斷力、跨域解決問題的韌性，以及對人的共情與同理。這些能力不一定最容易量化，也不一定最容易在短時間看見效果，可它們才是人類在AI時代真正站得住的地方。我常常想，當機器人愈來愈像人的時候，我們是不是更應該提醒自己：不要變得比機器人還像機器。人之所以為人，不是因為我們跑得最快、算得最準，而是因為我們會猶豫、會判斷、會犯錯、會在乎，也會為別人的處境多想一步。
所以，面對AI極有可能取代百工百業的工作，大學教育學生的最好對策，不是讓他們跟機器比效率，而是努力讓每一位學生成為一個更完整的人。當年輕人都能長出自己的根，也願意展開自己的翼，還保有一顆會感受、會連結、會在乎的心，他們就不只是被時代推著走的人，而是能自己開路的人。
本文章反映作者意見，不代表《遠見》立場
（作者為逢甲大學社會創新暨永續碩士在職學位學程特聘教授）
