【多点AI】面对未知的十年，年轻人该如何准备？献给2025年毕业的一代（下）

设计流程让AI帮你工作，提高效率和准确度，而不是与AI抢饭碗。

❷把“人性”变成你最大的价值资产。

人类学思维，是新时代职场的底层逻辑——观察人性、理解感受、创造连结，这是AI模仿不了的。

❸把团队合作变成创造价值的起点。

我们对学生的真正期望，不是死记硬背的理论，而是能在现实世界中，与他人共创、解决问题、感知现场。虽然现在“手机”可能是你最亲密的接触对象，但我们依然相信人际、团队沟通能力极为重要。

❹改革教育制度，让学生“提前上场”

我一直主张，大学四年不应全待在校园里度过。

与其花四年学理论，不如将第四年变成“企业实习或创业实战年”：让学生提早接触现实世界，与AI共事、与数据共存、与多元文化协作。这比任何一门考试都更能训练未来能力。

❺把“灵感”与“感受力”变成竞争力。

未来不是“资讯最多”的人胜出，而是“能感受到世界变化”的人胜出。人类的灵感来自触碰、空气、语气与直觉，而非伺服器里的资料库。有时放下手机，多看看世界，也许你会发现有些现实问题能被你和AI 所解决，从而发掘机遇。

五、我们应为年轻人打造怎样的未来？

AI今日扮演的是一个“通才知识库”，但我们预见的下一步，是AI Agent成为一支专才型劳动力。我始终相信，像VibeRe这类低代码或无代码的Agent编程工具只是起点——真正的“全自动自主系统”即将出现，人类将不再是指令的输入者，而是目标与策略的定义者，AI则自行设计执行逻辑并不断优化。

能够自动处理流程、理解语境、接收任务并执行复杂操作。未来的企业、政府与创业团队，将需要一整套“AI劳动力管理系统”。这代表，人类不只是使用者，而是AI Agent的管理者与协作者。

在这样的未来中，每一项产品与服务都将“即时升级”：功能标准与品质不再稳定，而是根据最新技术持续演进。因此，年轻人不仅要学会怎样使用AI，更要理解AI如何进化、如何与其他系统协同、如何为自己与社会创造价值。

今天的大学生不是知识太少，而是“与世界的距离太远”。AI已经进入职场，教育不能再只待在象牙塔里教知识，而要重新设计学习的现场感与即战力。

每一位毕业生都应该能够清晰地陈述：在他们的学位与求学历程中，曾经经历了什么挑战、做过什么实践、测试过哪些想法，并从中学会了什么。他们不应该只是被动完成学业要求，而应主动走入社会、产业或研究领域中，把所学套用在真实情境中，去试验自己所相信的观念，培养出真正的自我与方向感。

对2025年即将毕业的你，我们有以下建议：

问问自己：我未来能否善用AI与其协作，而不是被其取代？这不只是技术问题，而是心态与应变能力的展现。

寻找能让你价值发挥的场域。不一定是高薪名企，而是能让你持续学习、累积实战、主动参与决策的环境。

将AI视为你的职涯助力，而非威胁。透过AI提升输出效率、扩展思维、实现创意，这将是你与他人拉开差距的关键。

最重要的是，不停问自己：“我能为别人解决什么问题？”答案会是你价值的起点。

我们希望学生能在多变与挑战并存的未来中，培养出主动发掘、面对问题与创造价值的能力。对于即将步入社会的毕业生来说，重要的不只是知识的累积，而是能否将所学转化为行动、协作与创新的能力。

在当今职场，企业愈来愈重视那些能提出解决方案、主动优化流程、提升顾客与用户体验的团队成员。换言之，企业寻找的是能够带来改变与成效的人才。

因此，学生在学习历程中可以尝试更多实践与设计导向的任务，从中培养观察问题与解决问题的能力。学生应该在课堂中与现场中学习如何观察、定义、设计与实验，进而提出有价值的改变建议。

我们也鼓励毕业生持续学习与深造，无论是硕士研究、专业证照，还是实际投入某一领域的应用与研究，这些深度积累都将有助于建立更具差异化与不可替代性的个人价值。因此，教育应该更积极地训练学生“解决问题”的能力，而不只是“指出问题”。我们需要培养的是问题导向（problem-based）、设计思维（design thinking）、以及实践导向的学习文化。只有懂得提供具体行动方案与实验精神的人，才能在AI浪潮下脱颖而出。

我亦大力鼓励持续进修与终身学习。除了职场实战，更应鼓励年轻人追求硕士学位、专门研究，甚至攻读博士或进行专项学术探究。这些“深度学习”的历程，将有助于他们在AI社会中建立独有的知识结构与不可取代性。

大学的价值，不再只是传授知识，而是提供技能与方向的启蒙。知识会透过AI个人助理随身相伴，AI导师（Tutor）与辅助工具将无所不在，让学习门槛大幅降低。当知识变得易于取得，重点就不再是“知道什么”，而是“怎样运用、整合与创造”。未来，越来越多无需思考的“低认知劳动”将由AI Agent接手，真正有价值的是那些具备判断、想像与创造能力的人。因此，我们更要具备一种创业者的心态：不等待指令、不依赖制度，而是主动定义问题、寻找资源、创造价值。、专门研究，甚至攻读博士或进行专项学术探究。这些“深度学习”的历程，将有助于他们在AI社会中建立独有的知识结构与不可取代性。

AI已经进入职场，学习方式与应用场景也在不断转变。

“我未来如何与AI协作？我的价值要从哪里来？”

我们的责任，不是为他们安排一条稳定的路，而是教会他们在混乱与变动中创造秩序、创造价值。

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