政府考试还没开考，身边几位朋友已经在替孩子烦恼另一道题：大学到底该选什么科系？有些甚至会问？AI这样发展，还需要给孩子读大学吗？还是去学一门技能好了？
有位朋友的孩子喜欢设计，以前看到孩子画得好，她会鼓励他往这个方向走，如今看到AI凭几行指令就能生成一张海报，她反倒犹豫了。另一位朋友原本觉得读会计稳妥，可一想到连对账、核查单据都能交给AI系统，又忍不住问，等孩子毕业，这一行前途又如何？
听朋友们聊了一圈，我发现自己也在做同一件事：孩子才说喜欢什么，我们已经忙著想，那一行几年后还需不需要人。可如果连工作会变成什么样都说不准，我们又该凭什么替孩子选科系？
我们那一代谈升学，最常问的是”读这这个科系，以后可以做什么？” 今天这个问题依然实际，只是同一个职位，几年后做的事可能已经不一样。
过去我们把AI当作一个问答工具，接下来更值得留意的，是它逐步进入整个工作流程；一份报告从搜集资料、整理表格到起草文字，过去要分几个人做，往后或许一个人配合系统，就能先完成大半。
这对年轻人有一个很实际的影响，以前新人从做表格、写初稿、做多了，慢慢就看得出一份好报告和一份坏报告差在哪里。如果这些入门工作越来越多由AI代劳，新人可能第一天上班，就要审查一份看起来更高难度的报告。问题是，他还没亲手做过几回，如何看得出哪里不对？
然而，未来的事，我们看不透，AI的发展趋势我们也无从估计。但如果因此只顾著猜哪一行最迟被AI取代，恐怕会忘了问，孩子读大学这几年，究竟可以得到什么？对我来说，我还是会坚持让孩子读大学。大学的几年，可以让他们接触原本不知道的学问，认识更多优秀的人才。
当AI逐渐改变各行各业的工作方式，我们衡量大学教育的标准，也该从”这个科系毕业后可以做什么”，转向”学生在这几年里可以学会什么”。
大学教育的价值，在于让学生有系统地掌握一门学科，理解知识如何形成，又如何在现实中运用。读经济学，可以学会分析一项政策对不同群体的影响。读传播学，可以学会核实消息来源，也能理解同一件事为什么会有不同的叙述。
当AI能够迅速整理资料、提出结论，受过专业训练的人，才有依据追问资料是否可靠、推论是否成立，以及一个看似合理的答案放到现实中会遇到什么限制，而这些能力即使在毕业后转行，也用得上。
我坚持让孩子读大学，还有一层考虑，十七八岁的年轻人，对社会和职业的认识，很大程度来自家庭、学校和身边有限的经验，而大学里的选修课、实习和跨科系合作，让他们有机会接触不同的领域，也在实际参与中认识自己的能力和兴趣。
我们常说读大学可以拓展人脉，其中的价值，在于有机会和成长背景不同的人共事，听见自己原本接触不到的观点，也从老师和同学身上认识不同的专业与人生路径。将来工作变了，或是他们自己想换一条路，这几年的积累，会影响他们看得见哪些选择，也会对他们未来的一生带来很大的改变。
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