光學大廠大立光建了新廠，預計再徵四千五百人，公司每天都在找人，CEO林恩平先生說：「徵才條件作業員幾乎沒什麼條件限制，工程師的話只要理工科技，學經歷不限通通可以接受。」 再看美國史丹福大學，在其剛退休校長擘畫下，過去十五、六年來，重新設計翻轉大學課程，希望能引導原來讀文史藝術的大學生，轉念理工科系，或修習電腦科學、微積分等課程後才能畢業。原來，世界頂尖學府早就預見未來科技就業、人工智慧發展的趨勢，勇於面對變革，來增進學生應對變局的學習力。 政府陸續推出了加強推動產學合作博士培育政策、博士創新之星計畫、博士後研究人員獎助計畫，要搶救博士失業問題。事實上，台灣產業界一直抱怨博士不好用。產業界發現，現在許多博士生只著眼於老師的研究需求，或淪為美化大學論文積分、研究評比的工具人；訓練不足、學習力不夠的博士，造成產業與學校連結困難。 小國寡民的台灣，揮霍著有限的資源，高教沒有長遠、細心的規劃及願景，「大學自主」卻出現不合時宜的系所擴充及師資晉用，廣招碩士生、鼓勵攻讀博士，培育出空有學位卻不能合乎產學研需求的困境。 政府不能一邊放任前述高教揮霍作為，一邊以政策來照顧博士們。當人工智慧持續演進，未來台灣需要具備學習力的人才，而非徒具學歷的人才，才足以從容因應挑戰，因此，高階人才的培育與需求，值得深切討論與反思。 我們認為，沒有學習力，就無法迅速進行職場轉換學習。以生物醫學研究為例，未來將會如人工智慧AlphaGo Master下圍棋、擺棋譜般的公開透明，可以赤裸裸檢視研究族群的同質性、資料的可靠性，不再讓問題躲在虛擬統計模式之後。當拆穿國王新衣就會顯示出真相，現在所謂吃什麼、喝什麼、吸什麼會危害健康的研究結果，將被人工智慧重新檢視、釐清，許多不正確的研究結論將被捨棄。因應趨勢，檢視現況，重新定義好的教學研究制度，是給學生嚴格而扎實的訓練，讓他們具備優異的反省及學習力，才是正確方向。 （作者分別為成功大學醫學院環境醫學研究所特聘教授、教授）