觀點投書：台積電狂飆大學AI課卻流標─我們正用三流制度閹割一流人才

導言：一間只有三個人的教室，與外頭瘋狂的世界

2026年的春天，台灣社會正沉浸在一場科技狂歡中。台積電股價風光突破2000元大關，企業主們在媒體上焦慮地喊著：「我們開出百萬年薪，卻找不到懂AI的跨領域人才！」政府高層頻頻剪綵，宣示台灣將邁向「AI之島」；翻開各大學招生簡章，「數位轉型」、「跨域整合」等燙金大字，成了每所學校的標準配備。

但鏡頭拉回台灣某所普通大學的教室裡，氣氛卻宛如結冰的平行時空。

上課鐘聲響起，偌大的教室裡只有一名學生。十分鐘後，第二位學生匆忙趕來。直到老師準備開場，這堂課總共只有三人——兩人選課，一人旁聽。

這不是面臨退場危機的偏鄉私校，而是一門標榜「跨領域AI實戰應用」的核心選修。授課老師是真正在科技大廠帶領過團隊的資深主管，他自願領著微薄的兼任鐘點費回到母校，想教學弟妹如何用 NotebookLM 建立企業級知識庫、用 Vibe Coding 驗證商業創意。

這門課，幾乎確定面臨流標。

殺死這門課的，不是學生不上進，而是那些把「跨領域」當成招生廣告，骨子裡卻用僵化法規與預算算計，將學生死死綁在舊時代的大學行政結構。這不僅是台灣本土的高教病灶，若將視角拉高，這其實與全球專業領域正在面臨的「AI治理危機」如出一轍。

荒謬一：當機器正釋放人類潛能，制度卻在限制學習自由

在探討科技與專業角色重塑時，學者 Qasim (2026) 在頂尖醫學期刊《The BMJ》發表的重磅評論〈機器如何幫助我們找回充滿人性的看診交流〉（How machines can help us reclaim the human consultation）中深刻反思：引入AI的目的，不應是取代人類，而是透過機器處理繁瑣數據，將專業者「解放」出來，回歸到最具價值的人性化關懷與核心判斷。

這項全球共識，在台灣的大學校園裡卻遭到最諷刺的扭曲。

當AI技術正試圖釋放學生的學習潛能時，台灣的高教制度卻反其道而行，化身為一部最僵化、最不具人性的「行政機器」。在現行大學法規下，畢業學分的生殺大權依然牢牢掌握在各系所手中。多數科系明文規定：外系選修最多承認 18 學分，超修一律不計入畢業門檻。

這意味著，當企管系或中文系學生想修這堂AI實戰課時，系辦會冷冷地告訴他：「這不算畢業學分。」學生在沉重的傳統必修課與延畢風險逼迫下，只能放棄跨域探索。國際社會正在思考如何用機器解放人類，我們的大學卻用「學分保護主義」的行政機器，將學生禁錮在過時的知識框架中。

荒謬二：被「學術軍備競賽」驅逐的實戰專家

如果跨領域對學生好，為什麼各系所要處處防備？答案很現實：為了預算、KPI與升等。 （相關報導： 「會用AI、善用AI、具備AI素養」！ 新北AI課程實踐發表會 發布全國首本《AI走進教室》26堂課程全公開! ｜ 更多文章 ）

學者 Afzal (2026) 在其專文〈醫療招募中的學術軍備競賽——為何僅憑成為一名好醫師並不夠〉（The academic arms race in medical recruitment）中，嚴厲批判了當今醫學界的畸形現象：無止盡的「學術軍備競賽」。制度過度獎勵論文發表數量與研究經費，導致真正擅長臨床照護的優秀醫生在體制內遭到邊緣化。

這種「軍備競賽」造成了嚴重的社會不平等：

• 階級固化與社會流動障礙：Afzal 指出，過度追求學術憑據獎勵的是具備「特權、財務地位與資源」的人。在台灣，唯有家境優渥的學生能透過校外昂貴的 Coding Bootcamp 或實習補足 AI 能力；而依賴學校體制的弱勢學生，則被困在由「純學術教授」壟斷、缺乏實戰價值的枯燥課堂中。
• 實務專才的「流標」困境：一名能手寫工業級代碼的資深工程師，因缺乏學術論文，在體制內只能是「流標的兼任講師」。這種激勵機制錯位（Misaligned Incentives），確保了校園始終是實務技術的荒野。

台灣的高教體系，完美複製了這場災難。

當產業極度渴求AI實戰力時，台灣的大學升等制度，依然被 SSCI、SCI 期刊點數綁架。一個大學教授要升等，看的是論文積點；那麼，豐富的企業實務經驗呢？引導學生考取AI國際證照的教學績效呢？在升等報表上，這些幾乎是零分。

於是，荒謬的結果誕生了：真正懂產業、能教AI實戰的老師（如同那位回母校開課的企業主管），在體制內無法升等，只能淪為不受重視、隨時面臨流標的兼任講師；而缺乏實務經驗、只會製造論文的教授，卻掌握了排課與資源分配的生殺大權。制度正在系統性地懲罰那些願意投入實務教學的人。

荒謬三：當AI教育失敗，誰來承擔「治理責任」？

面對外界對產學脫節的批評，各大學近年紛紛推出折衷方案：AI微學程、數位轉型證書。但這些學程往往要求學生在 128 學分之外「額外超修」 15 到 20 學分，徹底將必須打工謀生的弱勢學生排除在外，淪為階級篩選器。

當跨領域教育變成一場虛有其表的包裝時，責任該由誰負？

正如學者 Wishart 與 Kellar (2026) 在探討醫療AI風險的專文〈當醫療人工智慧出錯時，需要釐清責任歸屬〉（Clarity is needed about liability when medical AI fails）中所警告的，當AI系統出錯時，最可怕的不是技術缺陷，而是「責任歸屬不清」。沒有明確的治理架構，再好的技術也會淪為災難。

台灣高教對AI教育的態度，正陷入完全相同的「責任真空」。一堂極具價值的實戰AI課流標了，學生畢業後缺乏數位競爭力，誰該負責？

• 系所說：這是學生自己不選課，我們還要保住本系預算。
• 學校說：我們已經開設了微學程，是法規限制了學分認定。
• 教育部說：我們尊重大學自治與系所專業。

在這種層層推諉的「治理失靈」下，沒有人為台灣的人才斷層負起真正的制度責任。

避坑指南：家長與學測生必查的制度真相

填志願前，不要只看校名，更不要被簡章上華麗的「AI跨域」字眼蒙蔽。請直接打電話問系辦這 4 個關鍵問題：

• 追溯性學分認可（Retroactive Credit Recognition）：學校是否允許學生將業界實習、開源專案貢獻直接抵免為 AI 課程學分？
• 外系選修的實質佔比：畢業學分中，是否至少有 30% 可無條件選擇外系課程？若「外系學分上限」低於 20 學分，該校本質上仍是學分封建制。
• 教師結構的產業密度：該系所專任教師中，具備 5 年以上業界 AI 實戰經驗（非僅學術產學計畫）的人數比例是否超過 20%？
• 雙主修的「門檻邏輯」：雙主修申請是基於「名額與成績篩選」，還是「學習意願與基本能力檢測」？後者才是真正的跨域基因。

真正的跨域，是落實在法規與學分承認的制度設計，而不是印在招生簡章上的廉價口號。

結語：AI之島，還是制度的孤島？

那堂只有三個人的課，不只是一門流標的選修，它是台灣高教體制的體溫計。

正如國際專業社群對醫療治理的呼籲，如果我們不從「結構與責任」的根源開刀，再多的AI技術也救不了沉痾。如果教育部不敢把「跨域學分彈性」納入評鑑的生死指標；如果大學不敢重構以系所為單位的預算分配；如果升等制度依然盲目崇拜論文而鄙視實務——台灣的「AI之島」大夢，終將在繁瑣的行政流程中慢慢沉沒。

未來十年，真正決定台灣競爭力的，不是哪所大學名氣最大，而是哪所大學，敢真正讓制度為學生的未來讓路。 （相關報導： 「會用AI、善用AI、具備AI素養」！ 新北AI課程實踐發表會 發布全國首本《AI走進教室》26堂課程全公開! ｜ 更多文章 ）

​＊作者為輔仁大學商學研究所博士生，社團法人居家健康關懷公益協會副理事長​