黃偉豪：AI衝擊教育 大學也措手不及

【明報文章】當生成式人工智能（GAI）以驚人速度滲透各行各業，從數據分析以至程式編寫，無一倖免，教育界正面臨一場根本性的挑戰。然而，多數大學對這場科技巨變並未有足夠準備，甚至在方向上出現偏差，錯誤地認為只要教授更多AI技術知識，便足以應對未來需要。筆者與來自英國倫敦大學學院（UCL）的研究團隊，於Data & Policy期刊發表了一篇名為「The future of learning or the future of dividing?」的研究文章（註1），透過分析亞洲25間頂尖大學的政策文件與課程設計，揭示了當前高等教育在AI時代的集體錯位。

面對AI崛起 大學有3種不足

這場錯位，最明顯地體現在課程取向與實際職場需求之間的脫節。傳統上，電腦科學被視為「鐵飯碗」學科，畢業生不乏高薪厚職。然而根據《紐約時報》2025年8月10日報道（註2），情况已急劇逆轉。即使是來自普渡大學（Purdue University）、俄勒岡州立大學（Oregon State University；Nvidia總裁黃仁勳的母校）等主要大學的電腦科學畢業生，也普遍難以找到工作。當中一個畢業生甚至申請了超過5000份工作卻無一錄取，最終只能回家領取失業津貼。另一名畢業生則在TikTok上自嘲：「唯一聯絡我面試的公司是Chipotle（主營墨西哥美食的速食連鎖店）。」

這些案例並非孤例，而是在AI時代裏一種普遍的現象——即使具備技術背景，都無法保證就業穩定，甚至成為最容易被AI取代的一群。

這種現象背後反映的，是高等教育對AI時代所需能力的誤判。筆者的研究指出，頂尖大學在面對GAI崛起時，普遍出現3種不足：其一，政策缺位；其二，改革不足；其三，方向錯誤。而即使有GAI政策的大學，亦鮮有提出具體的課程改革方案，多數僅停留在重申學術誠信、提醒學生勿濫用AI工具的層面，未能從制度上重新思考應該如何培養下一代的核心能力。

AI時代真正稀缺的能力

比政策缺失更令人擔憂的，是教育改革方向的偏差。許多大學誤以為AI時代來臨，意味着必須加強技術課程，於是進一步擴充資訊科學、機器學習、深度學習等技術性的內容，卻忽略了AI時代真正稀缺的能力——「人機協作」與人類獨特能力。筆者的研究建構了一個「AI時代四大核心能力框架」，包括：AI倫理、AI素養、人機協作能力，及人類獨特能力（如批判思維、創造力、情緒智能等）。這四者缺一不可，才足以應對一個由AI主導的未來。

提出這一框架，並非空穴來風，而是與多項國際研究趨勢相符。2025年世界經濟論壇（World Economic Forum）發表的《未來工作報告》指出（註3），最重要的職場技能當中，「創造力」、「分析思維」、「適應力」、「動機和自我覺察」、「領導力和社會影響力」等均名列前茅；純技術能力例如「AI與大數據」，則排在第11位。這意味着，未來的競爭不在於誰會寫最多程式碼，而在於誰能夠與AI共同工作、誰能夠在AI無法做到的領域發揮人類優勢。

我們亦發現，部分大學即使啟動課程改革，方向亦偏重於技術層面。例如增設更多編程語言課程、強化AI演算法理論等，試圖以「技術對技術」方式來回應AI的挑戰。結果是，這些學生畢業之後與AI工具直接競爭；但即使是最優秀的畢業生，也難以跟能夠秒速生成程式碼的ChatGPT或CodeRabbit抗衡。

從根本重塑大學使命和課程設計

這種現象不僅影響個別學生的生涯發展，更可能在制度層面擴大教育不平等。GAI政策與課程改革的落差，正形成「雙軌教育」：少數具備前瞻性與資源的大學，開始培養學生的綜合能力與人文素養，令他們準備成為AI時代的領航者；而多數大學則仍停留在過去的技術導向思維中，將學生培養成「準AI替代品」。這種教育分化，將進一步加深社會階層的分裂。

面對這場教育危機，筆者認為大學必須從根本上重塑其使命與課程設計。首先，AI素養與倫理，應成為所有學科的核心內容。其次，人機協作能力應透過實務課程、跨學科等方式，系統地培養。再者，批判思維、創造力、情緒智能等，應由全校性的課程予以強化，而非僅依賴個別教師或選修課推動。此外，教師本身亦需接受培訓，理解如何於教學中有效地整合GAI工具，並培養學生與AI共存的能力。

同時，政府與教育主管機構也應推動政策改革，包括提供資金資源、鼓勵跨校合作，建立更有彈性與前瞻性的高教生態系統。例如，香港多間大學的人機協作元素主要集中於個別院系，缺乏全校性的統籌與資源支持。若能夠由政府層面提供誘因，鼓勵跨校共享教學資源，如聯合開設AI與社會學科課程，不僅可提升整體教育質素，更可縮小學校間的資源落差。只有這樣，才能夠避免因GAI而出現的教育分化，實現「AI for All」的公平願景。

正視AI變革本質

AI時代的來臨，對高等教育而言既是一場危機，也是一個轉機。危機在於，若不及時改變，大學將被邊緣化，學生將被取代；轉機在於，倘能夠及早覺醒與改革，教育將有機會引領社會走向一個更公平、更具創新力的未來。筆者衷心呼籲大學領導者、政策制定者、教育工作者及學生本身，正視這場變革的本質——AI改變的，不止工具與技術，更是教育的價值與本質。

未來已到，教育不能再措手不及。根據Computing Research Association報道，美國修讀電腦科學的本科生人數於過去10年間翻倍，從2014年的不到8.5萬，增至2024年的超過17萬。然而這股學科熱潮，並未轉化為穩定的就業機會，反而導致大量人力資源集中於一個正在被AI技術迅速自動化的領域，形成結構性的錯配。這不僅浪費了社會資源，也令青年陷入求職困境。香港在推動STEM（科學、技術、工程和數學）教育時，必須汲取教訓，避免盲目追捧技術學科，應更重視人機協作與培養人類獨特能力，塑造真正面向未來的教育模式。

註1：Wong, W., Aristidou, A., & Scheuermann, K. (2025). The future of learning or the future of dividing? Exploring the impact of general artificial intelligence on higher education. Data & Policy, 7, e44.

註2：Singer, N. (2005, Aug 10). “Goodbye, $165,000 Tech Jobs. Student Coders Seek Work at Chipotle”. The New York Times.

註3：World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.

作者是美國史丹福大學行為科學高等研究中心院士

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[黃偉豪]