未來生存法則！大學該怎麼讀？
18世紀末、19世紀初，第一波工業革命，造就機器時代的來臨，生產方式從過去的手工轉向機械，在人類歷史上，這是個大躍進，裝上機械動力的世界，開始高速運轉，自工業革命後，世界進化的速度，遠遠超過之前歷史的總和。
但也不是每個人都歡迎快速進步的世界，其中反抗最激烈的，就是被機器搞失業的人。1811到1813年間，有一群人四處砸紡織機器，最後還形成了一場運動，而這群人－－歷史上稱他們為「盧德份子」－－大多都是掌握手工紡織技術的工人，自動紡織機發明後，讓他們一身本領無處可用。失了業，火氣大，便把這些怒氣發在這些搶飯吃的競爭對手－－機器上（當然還包括資本家與工廠）。
從工業革命開始至今這兩百多年，歷經蒸氣時代、電力時代、數位時代以及我們正迎頭撞上的第四次工業革命－－自動化時代。不得不說，我們何其有幸，可以見證也正參與這場歷史的大變革，但也何其不幸，這次的變革，其劇烈程度，可能會如兩個世紀前工業革命初發那般，天翻地覆，在還來不及反應前，就成為了犧牲者，而且更可憐的是，我們沒有機器可以砸，因為讓我們失業的將是摸不著的演算法與人工智慧，還遠在「雲端」之上。
第四次工業革命，這次會革了誰的命？
這會發生什麼事？不難猜測，未來（也不過就這5年、10年內）許多人都將面臨勞動轉型的挑戰。就如工業革命終結了舊的生產模式，大量的工作被動力機器替代，造成很多人失業，但原因不是工作機會減少，事實上，生產效率的提升，反而創造了許多工作機會，只是型態與需求，已然不同，而且比起兩百年前，現在的情勢更嚴苛。
歷史學界超級新星哈拉瑞（Yuval Noah Harari）在《21世紀的21堂課》裡講的很清楚，在AI的時代，轉職不像1920年代那麼簡單，那時因農業機械化而失業的農場工人，還可以輕易地轉換成拖曳機的司機，1980年工廠工人失業後，最少還可以到超商當收銀員，亦即，過去的勞工還可以從某種規律性與低技能的工作輕易的轉換到另一項規律性與低技能的工作，但現在，這些工作都已經被智能機器取代，未來需要的是貨真價值的「知識技能」。
在不久的將來，全職工作將會大量減少，一方面因為網路的發展，讓遠端工作成為趨勢，企業將傾向於將業務外包，另一方面，自動化與智能機器，可替代人類的工時也只會愈來越多，需要的傳統勞動只會越來越少，這意味著傳統「畢了業出去找一份工作養活自己」的敘事將不復在，以後也可能不會有什麼固定的「職業」或「職位」，需要爭取的將是「參與某項工作的機會」。
新的技術創造新的產品與服務，也產生了新的工作和技能需求。只是這一次不像網路剛出現那樣，影響的只是你薪資的多寡，還不至於連機會都沒有，但自動化的時代，直接影響的是工作的有無。所有的研究數據都顯示，新技術創造的新興工作遠遠多於被取代或被消失的工作，但，這些新興工作，必須能適應人、機器、演算法之間分工互動，也就是所謂「人機協作」（Human-robot collaboration, HRC）的模式，智能機器在未來已不是單純的「工具」，而是勞動力的標準配置，如何與機器一起工作，將成為未來最被看重的技能之一。
再來一個讓人煩心的猜測，由於技術迭代快速，可以想見各種生產技術、商業模式也將隨著新技術的開發，不斷的被顛覆，這意味著，未來所需的技能將產生不穩定性。這個問題，哈拉瑞同樣說得明白，一個超商的收銀員，其實很難成轉換成人工智慧或者醫療科技的專家，就算他真的花了三年五年潛心經營，終於讓自己成為一個程式設計師，也可能在10年後遭遇程式設計的自動化困境，別懷疑，AI已經可以自己寫AI的演算法了。儘管新技術創造新工作，但可以想見，就業市場的波動肯定十分劇烈，人們將被迫不斷追趕著下一波的變革，一個不小心，就可能滅頂，成為技術失業下的新興階級－－「無用階級」。
所以，不要再翹通識課了
大家最關心的應該是，什麼樣的技能將會是未來最迫切需求的，而這個答案，幾乎沒有懸念，多數的研究預測都有著明確的一致性，STEM（科學、技術、工程、數學）相關知識與技能需求，將會在未來急遽的提升，事實上，這也已經不是什麼預測，而是現在進行式，STEM的發展，已經提升到國家戰略層次，資本的流向，幾乎都朝這個方向去了。具體方向，如人工智慧、大數據、區塊練、新媒體技術（如虛擬實境、擴增實境、動畫、遊戲，這是未來主流敘事模式）、各種無人裝置與智能機器人、新能源開發、3D生物列印、新農業技術等。
當然，這些都只是硬技術，所有的技術應用都需要考慮與人有關的場景，所以，人類獨有且短時間無法被機器替代的認知技能就顯得十分重要，如創意力、想像力、溝通能力、批判性思考、社交互動、人際交往、跨文化交流、判斷與領導力、解決複雜問題以及靈活應變的能力等，在「人機協作」的語境下，將是必要且不可或缺。這些「人文技能」是一種「可轉移技能」（transferable skills），白話的說，無論從事何種類型與屬性的工作，這些能力都有其需求性與必要性。
舉個例子來說，我們可以用各種機械裝置、軟體程式蒐集各種數據，這需要硬技術來實現，但數據本身只是客觀的資料，它需要被解讀、賦予意義，才可能產生有價值的應用，這時候就需要一些分析能力－－它需要解讀與詮釋，需要進行判斷與思考、甚至需要一點想像力與創意，才能將這些抽象的數據，轉化成具象的文本。
說穿了，數據分析本質就是說故事，只不過一個用文字，一個用數字，這時候，我就會建議你，也許可以修一些文學課或者創作課，這些課程絕對有助於提升自己的創意、想像理解以及思考能力。這也是為什麼賈伯斯認為在他短短的大學生涯裡，「字型設計」這門藝術課程對他打造蘋果美學風格幫助甚大，這就是所謂的素養能力，它與電腦、手機這些高科技產品的製造看似遙遠，但卻直接賦予了這些冰冷機器一種人性。
一如我前篇文章提到，i世代很務實，學習有很強的功利性選擇，有沒有用比起有沒有意義更重要。只是，所謂的「有用」指的是什麼？在不同的語境脈絡下，這個詞的變異性極大。放在未來生存的脈絡來看，跟著上述趨勢走，肯定很有用。只是，在我的經驗中，多數的大學生其實把「有沒有用」等同於「有沒有興趣」甚或「有不有趣」，頗為主觀的從自我認知的角度出發，這其實也沒什麼問題，學習一件事物，不就應該從自己感興趣的地方開始？但其實真正的問題是，這樣的興趣，可能都只是一種「消費」心態，就像很多人對打遊戲有著濃厚的興趣，可以廢寢忘食、熬夜不眠的在遊戲裡爭取最好的成績，最高的等級，但這其中有多少人成為遊戲設計師？或許可以這麼說，所謂的「有沒有用」端看你是否「有意識的學習」。
多樣性學習，是打造這些素養能力的重要關鍵，那些看起來離你專業甚遠，看似毫不相關的知識，並不是真的「無用」，而是「不會用」，這中間的落差，需要建立認知的連結，最基礎的前提是，必須要有一個信仰，相信所有的知識都存在著一定的關連性，並且努力的連結兩者之間的可能性。在未來的人才趨勢中，通才勝過專才，因為跨域協作，將會是主要的工作模式，你不必樣樣精通，但了解的要夠廣泛，多樣的觀點，會消除專業的偏見與盲點，伸出的觸角越多，與別人接合的機會就越大。
重新定義讀大學這件事
我們應該重新定義與認知「讀大學」這件事，大學不只是一套系統，也是擷取資源的地方，換言之，不該只是被動的順著這個系統設定好的軌道線性的滑動，而是應該立體的拼裝你所需要的資源，作為系統的大學，結構穩定而僵固，變動的速度極為緩慢，遠遠追不上趨勢的變化，要讓大象飛起來，就得靠更靈活的策略－－一套自己的學習計畫，該如何善用大學提供的資源－－硬體、軟體、師資，打造自己的學習路徑，將會是走出校園後能否生存的重要關鍵。
若要迎變與應變，最好的方法就是提早做好準備。而首先要認知到的一件事，許多事物在未來都會被重新定義，新的世界有新的邏輯與思維，所有的預測都是為了建立這個思維的後設認知，我們知道時代已經不一樣了，那些舊的事物終將會被丟棄在歷史的洪荒之中，無論它曾經多麼主流與強勢，或者曾經有多少人信仰過。
讀大學這件事，它應該是動詞而不是名詞，但我們似乎都習慣把讀大學這件事「象徵化」看待，讀大學該是種行動，而不只是個經驗，所以，我可以很肯定的說，如果你還像個普通學生，只是跟著學校安排的課表被動的學習（或者不學習），那麼想在以後的世界有位置，就是件很堪慮的事。
請別懷疑，線性的學習架構，已無法應對未來的世界，在大學像集點遊戲一般累積畢業學分數，換取一張畢業證書，絕對不是一個好的學習方法，而且這張昂貴的證書，已經無法向世界證明什麼了，它只是個象徵物，在劇變的時代裡，還有多少人信仰，值得懷疑。實力優先，能力為王，把大學當車庫，你該在裡面玩些別人沒想過的新玩意，而不是等著人家給。
世界已經翻轉，變化早已開始，那些仍維持常態、彷彿遺世獨立的事物，就是最危險的空中閣樓，如果未來是一本小說，那麼這個故事的世界觀（經濟趨勢）已然不同，需要新的敘事（勞動模式）以及新的角色（勞動技能），大學生們可能得好好檢視一下，自己所學是否能夠與這個未來脈絡嵌合，當然老師們也該想想，課堂上教的內容，是否能夠應對學生們的未來需求。