—從黃仁勳的警告看台灣教育與創造力危機
輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳近日接受CNN節目《Fareed Zakaria GPS》專訪時語出驚人,直言:「如果世界沒有新創意,AI帶來的生產力只會轉化為失業。」他點出未來社會的真正分水嶺,不在於技術是否熟練、是否會寫程式,而在於人是否能持續創造價值,是否具備提問、判斷與學習的能力。
這並非抽象的遠見預言,而是已經發生的現實。AI正快速取代重複性工作、統一流程與初階決策。與其說「AI會讓人失業」,不如說「思維僵化、拒絕學習與創造的人,將無法存活於未來社會」。
AI時代的三大淘汰族群
黃仁勳在訪談中明確指出,未來三種人最容易被AI取代:
一、沒有主見、只會照本宣科的人
這類人依賴固定流程,不問任務目的、不懂變通,只擅長執行標準化工作。過去台灣的教育與企業文化長年培養這種「乖乖牌」型人才:不出錯、不多問、完成任務就好。但在AI擅長的正是標準作業流程(SOP),這些「乖巧的執行者」正是自動化最先取代的對象。
二、不懂提問、無法對話的人
AI不是萬能解答機,而是回應問題的鏡子。能問出好問題,才有機會透過AI創造新價值。黃仁勳更直言:「我90%的工作,其實都是在提問。」這句話值得所有教育者、管理者與年輕人深思。提問不是問題的開始,而是價值的起點。若連「為什麼要做這件事」都無法釐清,那麼無論AI多聰明,也不會帶來有效產出。
三、懶得學習、把AI當答案機的人
AI的核心價值在於「延伸人的能力」,而不是「取代人的責任」。當人們把AI當成搜尋引擎,卻不再求證、不再批判、不再理解,那麼AI只會加速無腦複製、錯誤放大與思維退化。唯有不斷學習、持續進化的人,才能善用AI成為助力,而非成為其奴隸。
英語,將是下一代的程式語言?
訪談中,黃仁勳也提到:「未來的軟體開發語言將是英語或其他自然語言。」這意味著,即使你不是工程師、不是程式設計師,只要能清楚表達需求,就能操作AI完成複雜任務。
這是一場巨大的語言權力轉移。懂技術不再是唯一通行證,懂表達、懂組織語言邏輯,反而成為主導工作流程的關鍵。未來的核心職能,是讓AI幫你做事,而不是自己「親手做」。而這一切的前提,正是——「你得有事讓它做。」
AI時代的人才核心:Know What → Know Why → Know How
這場變革不僅是技術更新,更是人才篩選的重構。許多企業家與學者早已提出一套人才演化的思考框架,從 Know What(知道是什麼)、Know Why(知道為什麼)、到 Know How(知道怎麼做):
- Know What 是基礎知識與資訊的擷取,過去這是教育的主軸,但AI已經能瞬間取代。
- Know Why 是對知識背後邏輯與目的的理解,這是AI難以完全掌握的部分,也是未來人類的核心價值。
- Know How 是將知識轉化為解方、整合資源完成任務的能力,這是創意、整合、轉化的總和,亦是台灣未來教育最該投注的方向。
如果一個人只停留在「知道」而不懂「為什麼」與「怎麼做」,那麼他永遠只是AI的附屬品,而非主導者。
台灣的危機:教育還停留在Know What
回望台灣,從小學到大學,我們的教育制度仍過度強調「答對題目」與「背誦資料」。會問問題的學生常被視為麻煩製造者,勇於挑戰體制的人被貼上「不配合」標籤。這種制度環境,恰恰培養出黃仁勳所警告的三大淘汰族群。
台灣不缺努力、不缺勤奮,但太多人才浪費在過時的體制裡,無法養成「提問力」與「轉化力」。教師受限於課綱,學生忙於考試,企業則傾向招募「穩定聽話」的員工,誰還有空訓練創意與表達?
然而,在AI時代,這將是全盤皆輸的賽局。
公私部門應正視「創意荒」的結構性危機
黃仁勳所說的「創意荒」,其實是整個社會創新體質的警訊。政府與產業界應主動從制度上引導「能提問的環境」、「能嘗試錯誤的空間」、「能激發創意的舞台」。若我們還把創新視為「少數天才的特權」,而不是普遍養成的能力,那麼台灣將無法參與這場AI革命,而只能被動接受淘汰。
教育部應重新審視108課綱的實踐面,企業主管應反思KPI與服從文化是否扼殺了創造力,社會應從讚美標準答案,轉向鼓勵異見與實驗。這不只是人才問題,更是國家競爭力與文化體質的轉型挑戰。
結語:AI不會讓人失業,但會讓「無思考的人」淘汰
AI是助力,不是主角。真正的主角,是能駕馭AI、能創造價值的人類自己。
未來的勝負關鍵,不在於擁有多少工具,而在於你是否還願意學習、是否仍敢於提問、是否能創造新的可能。如果我們持續用舊制度、舊思維來應對AI新時代,那麼正如黃仁勳所警告的,「創意荒」將不是未來的危機,而是當下的現實。(自由評論人)0719