生成式 AI 熱潮不只改變企業投資方向，也正在重塑美國高等教育版圖。根據《紐約時報》報導，2021 年全美僅有 5 所大學設立 AI 主修科系，如今（2026 年）已增加到至少 74 個主修與 89 個輔修課程。從北達科他州到康乃狄克州，各地大學紛紛投入 AI 學位競賽，希望在招生市場與產業轉型浪潮中維持競爭力。
然而，當越來越多學校將 AI 納入科系名稱，一個更根本的問題也逐漸浮現：這張新文憑究竟值多少錢？目前恐怕還沒有人能給出答案。
從 5 個到 74 個，美國大學掀起 AI 科系競賽
過去幾十年來，電腦科學一直是科技人才培育的核心學科之一，但隨著 ChatGPT 掀起生成式 AI 熱潮，大學也開始重新思考該如何培養下一代人才。《紐約時報》指出，除了已開設 AI 學位的學校外，至少還有十多所大學正準備推出相關科系。許多學校認為，如果無法及時跟上 AI 趨勢，不僅可能失去學生，也可能被外界視為落後於時代。
北達科他大學工程學院院長 Ryan Adams 就表示：「如果外界認為我們不在這場遊戲裡，要再讓大家記得我們就會變得非常困難。」這種焦慮不是個案，根據報導，許多大學管理者都將 AI 視為未來人才市場的重要方向，希望透過新科系展現學校的前瞻性與產業連結能力。
同樣教 AI，教的內容可能完全不同
不過，AI 科系快速增加的同時，也引發外界對教育品質與課程內容的關注。《紐約時報》指出，許多 AI 科系與傳統電腦科學課程高度重疊，有些甚至只增加少數幾門新課程。部分學校強調機器學習理論與模型開發能力，另一些則聚焦於 AI 工具應用與跨領域實作。
一篇發表於 arXiv 的研究進一步分析美國 66 個 AI 學位課程後發現，不同學校之間存在顯著差異。有些科系要求修習大量 AI 專業課程，有些則仍以傳統資工訓練為主；對於倫理、社會影響與治理議題的涵蓋程度，也缺乏一致標準。換言之，當學生拿著同樣標示為「AI」的學位畢業時，實際接受的訓練內容可能大不相同。
這也讓部分教育界人士開始提出質疑。北達科他大學校長 Andrew Armacost 直言，大學必須小心分辨：「這究竟是華麗包裝（glitz），還是真正有內容（substance）？」
卡內基美隆大學 AI 主修計畫負責人 Reid Simmons 則認為，未來科技公司招聘 AI 人才時，仍會像律師事務所挑選法學院畢業生一樣，看重學校長期累積的聲譽與研究實力。
學校或許別無選擇，因為企業需求正在改變
不過，教育機構似乎沒有太多猶豫空間。《Business Insider》引述 Deloitte 亞太區執行長 Rob Hillard 的說法指出，許多大學生進入職場時，仍把 AI 視為作弊工具，而非工作能力的一部分。
根據 Gallup 調查，42% 美國大學生表示學校不鼓勵使用 AI，另有 11% 的學生表示校方完全禁止使用 AI 工具。然而，即使存在限制，仍有 57% 學生每週至少使用一次 AI，約五分之一學生每天都在使用。Hillard 認為，大學若持續將 AI 排除在學習流程之外，反而可能讓學生與未來職場脫節。
從學生端來看，AI 也正在影響科系選擇。根據 Gallup 調查，全美約六分之一大學生曾因 AI 發展而更換主修，超過四成學生曾認真思考是否需要調整自己的學習方向。這或許也是許多大學加速推出 AI 學程的重要原因之一。
企業開始測試 AI 能力，但未必是 AI 文憑
另一個值得關注的現象是，企業對 AI 能力的重視程度正在快速提高。《金融時報》報導舉例，顧問機構 McKinsey 已將 AI 納入招募流程，要求求職者展示如何利用 AI 進行研究、分析資訊與驗證想法。企業評估的重點並非提示詞技巧，而是能否善用 AI 輔助判斷與決策。
類似做法也開始出現在行銷、法務、研究、策略顧問等非技術職位。招聘公司 Michael Page 指出，三年前企業可能會詢問如何處理團隊衝突，如今更常問的是：「你會如何利用 AI 完成工作？」企業開始把 AI 能力視為基本職場技能，而非工程師專屬能力。
與此同時，美國大學與雇主協會（NACE）最新調查顯示，目前已有超過三分之一受調查企業的初階職缺要求 AI 相關能力，相較半年前成長近三倍；28% 受訪雇主明確表示，正積極尋找能在工作中運用 AI 的年輕人才；接近六成受訪企業則已將 AI 相關任務納入實習計畫。
企業需求增加並不代表 AI 學位已取得市場認可，而現階段企業真正重視的，似乎是 AI 能力本身，而非求職者是否持有 AI 科系文憑。
AI 學位的真正考驗才剛開始
對美國高等教育而言，AI 科系熱潮更像是一場正在進行中的大型實驗，既是回應產業變化，也是展現學校與時俱進的訊號。
這波 AI 科系熱潮值得觀察的，或許不只是有多少大學開課，而是這些課程能否培養出企業需要的能力。康乃狄克州 Quinnipiac University 新設的 Applied AI 碩士課程便明確強調，目標不是培養模型開發者，而是教導學生如何在商業場景中運用 AI。校方坦言，當部分初階工作逐漸被 AI 改變，學生必須具備更高層次的問題解決與批判思考能力，才能在未來職場保持競爭力。這或許也是 AI 教育真正的挑戰。
當第一批 AI 主修學生陸續進入職場，企業也在摸索 AI 時代的人才評估標準，未來雇主究竟會更看重 AI 學位、學校聲譽、研究能力，還是實際運用 AI 解決問題的能力，目前仍沒有明確答案。但可以確定的是，當 AI 技能逐漸成為職場基本能力，美國大學已經率先押注這場變革。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《New York Times》、《Business Insider》、《CT Insider》、《Financial Times》、NACE、arXiv，首圖來源：Unsplash
