人工智慧與教育：當未來不再為下一代做準備

2026 年大選議題系列 · 第 7 篇

如果說，未來的工作正變得愈來愈不確定，那麼未來的教育，其實早已跟不上了。

長期以來，教育一直被視為美國因應經濟變遷的核心解方。產業衰退了，就學習新技能；技術升級了，就透過更高學歷轉換跑道。

這套邏輯曾經行得通，也形塑了幾代人的共同信念：只要讀書，未來就還有出路。

然而，人工智慧正逐步揭露這項承諾的極限。

教育體系，是為穩定時代而設計的

現代教育體系的底層假設，其實相當穩定——今天學到的技能，能在相當長一段時間內維持價值；花數年時間取得文憑，是一筆「回報可預期」的投資。

課程調整緩慢，學位制度固定，考試、認證與職涯路徑，都建立在高度可預測的前提之上。即便改革，多半也只是漸進修補。

而人工智慧，正在徹底動搖這套前提。

技能「貶值」的速度，開始快過教育體系的調整能力。一些原本被視為基礎能力的內容——基礎程式設計、例行分析、標準化寫作——正被演算法壓縮，甚至直接取代。與此同時，新能力不斷出現，卻缺乏成熟、系統化的學習路徑。

問題已不只是「教育落後於科技」，而是：教育本身，正在失去對未來的判斷力。

真正的危機，不是入學機會，而是「學了是否有用」

關於教育的公共討論，長期聚焦在「能不能進得了學校」：學費是否負擔得起？學生貸款是否過重？不同族群之間是否公平？

這些問題依然重要，但 AI 帶來的挑戰更為根本——相關性。

當工作型態快速變動，當許多職位尚未出現就已開始被預期淘汰，教育究竟該如何「提前準備」？又該如何培養那些難以量化、卻愈來愈關鍵的能力——判斷力、適應力、跨領域理解與創造力？

現實中，多數學校的回應方式，是增設一些 AI 課程，或鼓勵學生使用新工具。但這往往只是表層更新，而非結構性轉變。

風險在於，教育逐漸淪為一種文憑生產機制：它證明一個人曾經努力，卻不再保證能通往機會。

AI 正在改寫「職涯起跑線」

人工智慧對教育最直接、也最具破壞性的影響，體現在職涯起點。

長久以來，初階職位同時是工作，也是訓練場。畢業生透過這些角色，把課堂所學轉化為實務經驗，逐步完成職涯累積。

但 AI 正在侵蝕這座橋梁。

當演算法能完成過去交給初階分析師、助理或學徒的任務，企業自然降低聘用「沒有經驗者」的誘因。然而，教育體系仍然假設：市場會吸收這些畢業生。

於是，一個矛盾逐漸浮現——學生被要求為一個正在消失的起點做準備。

結果是更漫長的過渡期、更嚴重的學歷通膨，以及對「讀書是否還值得」的普遍懷疑。

不平等不會消失，只會加速

人工智慧並不會消除不平等，只會加速不平等。

資源充足的家庭，能透過課外輔導、提早接觸科技、彈性學習環境與人際網絡，把不確定性轉化為優勢；而更多家庭，則高度依賴調整緩慢、資源有限的公共教育體系。

若教育結構本身未能及時轉型，AI 將進一步拉大「能駕馭不確定性的人」與「被不確定性困住的人」之間的差距。

在這個意義上，教育問題已不只是教學問題，而是政治問題。

一個原本承諾社會流動的制度，正逐漸變成重新分層的工具。

選民開始提出的新問題

隨著這些壓力累積，選民關心的問題也正在轉變。

教育是否應從「一次性投入」，轉向「持續學習」的公共體系？
公共資源是否仍該高度集中於學位，而非終身技能更新？
在技術劇變的時代，政府、學校與雇主之間，是否需要重新分配責任？

這些問題，不可能靠試辦計畫或局部改革解決。它們指向的是教育、工作與社會信任之間關係的重構。

教育，是最早發出警訊的地方

人工智慧尚未引發大規模失業，但它已揭露了一個更早出現的問題：我們用來「準備未來」的系統，已與未來脫節。

教育，是經濟焦慮最早浮現的場域，甚至早於失業數據。也是家庭最先察覺「舊有承諾正在失效」的地方。

如果說未來的工作正變得不確定，那麼未來的教育，早已跟不上了。而若這個落差無法被正視，其政治後果將遠遠超出校園。

教育，只是第一條斷裂線。
接下來，國家競爭與社會保障的問題，將不可避免地浮上檯面。

文｜語間