五分鐘內決定三十年：AI時代如何選擇學科

數百名親友聚集在舉辦「諾瓦音樂節」（Festival Nova）的廣場，該地是此輪襲擊浪潮中發生最大規模屠殺的現場……

五分鐘內決定三十年：AI時代如何選擇學科

如果您的孩子近日正參加大學入學考試，而今晚晚餐時他問您：「我該讀什麼？」您會用哪些資訊來回答他？

您肯定會有自己的看法。外婆會回想起她那個時代能提供良好發展機會的職業。舅舅會談起某個靠某份職業成功發跡的熟人。年輕人則很可能已經諮詢過朋友和人工智慧（IA），帶著自己的想法而來。每個人都有值得貢獻的見解。然而，一項可能定義未來三十年的人生決策，往往只在五分鐘內被討論完畢。

幾代人以來，建議似乎很簡單：讀一所大學，你就會有更好的機會。但如今，這需要一場更深入的對話。根據蓋洛普（Gallup）的調查，2013年有70%的美國人認為上大學非常的重要。到了2026年，這一比例已降至31%，是自1978年開始此項問卷調查以來的最低水平。這是美國的觀點，未必完全反映巴拿馬的情況，也不意味著教育失去了價值。但它確實顯示出，人們已不再將大學文憑視為自動帶來進步的保證。

人工智慧（IA）帶來了新的問題。它正在改變工作任務，並修改企業所需要的技能。然而，將討論簡化為「念不念大學」的選擇，反而錯過了核心所在。我們應該思考的是：學什麼、培養什麼技能，以及如何為一個持續變化的劳动力市場做準備。

巴拿馬有現成的資訊可供開始解答這個問題。國家統計與普查研究所（INEC）的劳动力市場調查（Encuesta de Mercado Laboral）提供了值得納入家庭對話的線索。

在2025年9月至2026年8月的比較數據中，新增了77,231名就業者。在九大職業群組中，「專業、科學與知識分子從業人員」及「中高級技術人員與專業人員」這兩個群組合計佔了48,141人的淨增長，約占62%。其中近三分之二的新增的就業者為女性。

薪資數據同樣發出訊號。根據國家統計與普查研究所（INEC）的數據，專業人員的月薪中位數為1,577美元，技術人員為950美元，基層職業則為516美元。專業人員的薪資大約是後者的三倍。

這些數字並非比較不同大學學科，也無法告訴我們一名剛畢業的年輕人將賺多少。它們描述的是已經以受薪僱員身份工作的各類從業人員的現狀，且他們各有不同的職業軌跡。它們有助於理解市場對某些知識賦予的價值，但不足以用來推薦某一具體學科。教育背景同樣重要：在被分類為專業人員的非農業就業者中，超過九成持有大學學歷。

至此，答案似乎相當明確：如果專業和技术職業佔據了就業增長的絕大部分，且薪資明顯較高，我們的子女難道不該朝這些方向發展嗎？

觀察當前提供機會的事物，與預判五年後將出現什麼，是兩回事。

幾十年錢，經濟學家理查德·弗里曼（Richard Freeman）曾在工程師市場中研究過這個難題。他引用了一個著名的模型——「蛛網模型」（modelo de la telaraña）。當某一職業薪資優厚時，許多年輕人會選擇接受相關訓練。但學習需要時間。等到畢業，他們可能會發現更多的同行者在競爭相同的職位，且工作條件已與当初激勵他們選擇該路的方向截然不同。

外婆當然記得那些曾經廣開大門的學科。舅舅認識某位憑藉其中一條路成功發跡的人。他們的故事或許屬實，但同時也不足以引導當下的新決策。一個故事可以完全真實，卻同時是一個糟糕的統計參考。但一個統計數據同樣可能正確，卻不足以預測未來。

教學的真諦不是忽視數據，而是以客觀的眼光解讀它們。除了關注哪些職業正在成長，我們還需要了解這些職業的薪酬將如何演變，以及人工智慧將如何重塑整個勞動市場的面貌。