SK 海力士取消部份職位「大學文憑限制」崔泰源：文憑保證能力的時代已結束
生成式 AI 快速進入企業與教育現場，當模型已能整理資訊、撰寫內容、分析資料，甚至執行部分標準化工作，人類還需要培養哪些能力？
SK 集團會長崔泰源認為，AI 時代真正重要的能力，不再只是記住多少知識或取得什麼學歷，而是「思考、適應、同理與身體技能」四大能力。
他指出，教育體系不能繼續只以知識灌輸、考試成績與學歷認證為核心，而應培養人們在真實生活及工作環境中發現問題、解決問題並創造價值的能力。
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對企業而言，導入AI的目的也不應只是降低人事成本。AI提高生產力後，企業應把釋放出來的人力投入過去沒有能力處理的新工作，藉此開發產品、改善服務並創造新的市場。
AI 時代四大能力：思考、適應、同理與身體技能
崔泰源提出的第一項能力是「思考」。
當 AI 可以快速搜尋、整理與產生答案後，人類的價值將不再取決於能否背出資訊，而是能否提出正確問題、辨別答案品質，並理解資訊背後的脈絡與限制。
AI 可以產生大量看似合理的內容，卻不一定能判斷目標是否正確，也可能引用錯誤資訊。因此，人類仍須負責設定方向、驗證結果及承擔決策後果。
第二項能力是「適應」
AI 工具、工作流程與產業需求持續變動，過去學會一套專業知識、使用數十年的職涯模式可能逐漸失效。工作者需要持續學習新工具，也要在原有職務被重新設計時，迅速找到新的工作方式。
適應力不只是學習新軟體，也包括面對失敗、職務調整與產業變化時的恢復能力。企業未來看重的，可能不是員工是否從未犯錯，而是能否在環境改變後重新理解問題並繼續前進。
第三項能力是「同理」
AI 能模擬對話、分析情緒並產生個人化回應，但真正理解他人的處境、需求及價值衝突，仍是人類工作的重要部分。
管理、醫療、教育、服務、談判及產品設計，都需要理解不同對象為何做出特定選擇。當技術能力愈來愈容易取得，企業之間的差異可能更取決於誰能真正理解客戶與員工。
第四項則是「身體技能」
這裡不只是指體力勞動，也包括需要感官、操作經驗、手眼協調與現場判斷的工作。即使AI能處理大量數位任務，許多製造、維修、照護、餐飲、建築與現場服務工作，仍必須由人類或高度成熟的機器人完成。
在機器人尚未全面普及以前，能把抽象判斷轉化為實際操作的人才，仍具有明確價值。
大學文憑不再等於工作能力
崔泰源以 SK 海力士取消部分職務的大學畢業資格要求為例，指出大學文憑能直接保證人才能力的時代正在結束。過去企業常把學歷視為篩選人才的快速工具。學校、科系與成績，被用來推測求職者的知識程度、學習能力及工作紀律。但 AI 正在改變知識取得方式。大量原本必須透過課堂、書籍與專業訓練取得的資訊，如今可以由 AI 即時整理與解釋。
這不代表高等教育失去價值，而是學歷本身不再足以證明一個人能否在現代解決問題。
企業未來可能更重視求職者實際完成過什麼、如何處理失敗、是否能與不同背景的人合作，以及能否在資訊不完整的情況下做出合理判斷。
作品、專案經驗、現場能力與解決問題的紀錄，可能逐漸成為比單一學歷更直接的能力證明。
教育不能只教學生取得標準答案
崔泰源的觀點也對現有教育制度提出挑戰。傳統教育常以統一教材、標準答案與考試排名衡量學習成果，但 AI 最擅長的，正是處理具有明確規則與標準答案的任務。
當學生可以透過 AI 取得解題步驟、文章摘要及報告草稿，教育的重點就不能只停留在「是否得到答案」，而應進一步檢視學生是否理解問題、能否驗證資料，以及能不能提出自己的判斷。
未來課程可能需要增加專案實作、跨領域合作、公開表達及現場問題處理。教師的角色也可能從單向傳授知識，轉向協助學生建立思考框架、辨別資訊品質及反思決策。
真正困難的，不是教學生操作某一款 AI 工具，而是讓他們即使面對工具快速變化，仍能保持獨立判斷與學習能力。
企業導入 AI 不應只為裁員
面對 AI 可能取代工作的疑慮，崔泰源認為，企業導入 AI 的最終目的不應只是壓縮人力或降低成本。AI 確實可能讓部分工作自動化。例如，企業可以使用 AI 處理文件分類、會議摘要、資料輸入、客服初步回覆及標準化分析。
但如果企業把 AI 節省下來的時間與人力全部轉化為裁員，雖然短期費用可能下降，長期卻不一定能創造新的成長。企業應讓因 AI 提高效率而釋放的人力，轉向處理過去沒有時間、預算或能力執行的工作。這些工作可能包括開發新產品、研究新市場、改善客戶體驗、重整內部流程，或處理過去長期被忽略的問題。
風險提示
加密貨幣投資具有高度風險，其價格可能波動劇烈，您可能損失全部本金。請謹慎評估風險。
