# NUS系統科學研究院成立10周年，校長出席並共話人工智慧時代人才培養

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Published: 2026-10-16
Source: 獅城新聞

NUS LIFELONG LEARNING FESTIVAL 2026

AI越強，人為什麼越要「學會學習」？

當機器提高能力下限，人類需要繼續抬高上限

AI可以整理知識、生成內容、編寫代碼，甚至代替我們執行一連串任務。當「會不會使用AI」逐漸成為基本能力，真正拉開差距的會是什麼？

在第三屆**NUS Lifelong Learning Festival**上，NUS教育者與來自Singtel、Raffles Medical Group、ST Engineering等機構的業界領袖給出了一個共同方向：

**機器越聰明，提問、判斷、適應與持續學習這些獨屬於人的能力，就越重要。**

本屆活動於2026年9月28日舉行，主題為「Human in the Age of AI」，也適逢NUS School of Continuing and Lifelong Education（SCALE）成立十周年。

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## 01｜答案越來越容易，學習卻不只是找到答案



NUS校長陳永財教授（Professor Tan Eng Chye）指出，學習並不只是獲得解決方案。真正的學習，也包括提出問題、經歷困難、繞路、失敗、重新嘗試，以及最終豁然開朗的那一刻。

這就是「**學會學習**」的意義：不僅掌握眼前的一項工具，而是保留好奇心，並發展出面對陌生問題時重新出發的能力。

當AI改變工作，人們既要善用它，也要有能力理解、質疑和判斷其輸出。技術可以提供建議，但最終怎樣應用、是否可信、會帶來什麼影響，仍需要人來負責。

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AI能給出答案，人必須決定什麼問題值得問。

當獲取知識不再困難，辨別方向、發現盲點和想像新可能，反而成為更稀缺的能力。

## 02｜AI提高「下限」，人類要繼續抬高「上限」



NUS特別項目副教務長、計算機學院院長Tulika Mitra教授提出，AI已經提高了人們能夠做到什麼的「下限」。知識檢索、分析、編程和內容創作變得更容易，即使新手也能更快完成過去門檻很高的任務。

但這不應該降低我們對人的期待，而應推動我們進一步抬高能力「上限」。關鍵不只是用AI更快完成舊任務——那只是加速「昨天的工作」；更大的機會在於重新設計流程，去實現過去不切實際、甚至無法想像的目標。

NUS-ISS副執行長Victor Chua形容，AI更適合作為「能力倍增器」：它是合作夥伴或副駕駛，而不是自動駕駛。

未來的工作設計，也不應只問「哪些任務可以交給AI」，而應繼續追問：

● 人與機器分別最適合承擔什麼？

● 哪些流程可以被徹底重構，而非簡單提速？

● 當工具出錯或遇到例外，誰來判斷與介入？

● 新能力如何真正創造更好的工作與服務？

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## 03｜可以委派行動，但不能外包責任



NUS教育創新副教務長Simon Chesterman教授用了一個生動的比喻：生成式AI就像一位非常聰明、卻可能不時「胡言亂語」的實習生——能夠產出令人驚艷的成果，但也會出現幻覺，因此必須接受監督。

人需要決定哪些任務可以委派、認真檢查結果，並在必要時介入。尤其當AI代理開始代替人執行操作，或智能系統進入醫療、服務機器人等現實環境，倫理、公平、隱私、自主權、健康與安全都將變得更加重要。

**行動可以交給AI，責任仍然屬於使用它的人。**

這也解釋了為什麼專業基礎不會因AI而失去價值。Tulika Mitra教授提醒，如果基礎為零，再強的AI也無法憑空帶來可靠的專業判斷。只有理解一門學科，人們才有能力發現結果中的漏洞與風險。

NUS因此強調「**X + AI**」：先建立個人在某個領域的專業能力，再思考AI如何增強它，而不是把AI本身當成一切的起點。

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## 04｜真正的人類優勢，是一組彼此連接的能力



隨著AI幫助更多人完成複雜的認知任務，學歷和成績仍然重要，卻可能不再足以成為唯一的區分標準。

創造力、同理心、團隊協作、領導力，以及在不確定環境中作出判斷的能力，會成為更突出的「人類優勢」。它們並不是專業知識的替代品，而是讓專業知識真正作用於現實世界的關鍵。

例如，服務機器人未來或許能夠自然對話、記住互動、制定計劃並執行交易；無代碼編程也可能讓員工直接教會機器人新任務。但技術越深入真實場景，人就越需要處理例外、審查風險，並把節省下來的時間投入更高價值的人際互動。

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## 05｜職業不再只有一條梯子，而是更多可能路徑



Singtel集團首席人力與可持續發展官Aileen Tan提出，隨著職業生涯變長，人們可能需要多次轉換領域，而不是沿著單一路線不斷晉升。

與其只關注下一次升職，不如主動建立「**職業選擇空間**」：培養能夠跨崗位、跨領域遷移的能力，讓自己在環境變化時擁有更多方向。

在AI時代，終身學習也不應只是為了追趕技術而不斷「補課」。它更可以是一種持續發現新可能的過程——看見新的工作方式、新的合作關係，以及過去無法打開的職業入口。

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## 06｜大學畢業，不是學習關係的結束



Simon Chesterman教授指出，期待在大學幾年裡獲得整段職業生涯所需的一切，已經不再現實。大學需要與畢業生保持一場貫穿一生的對話，通過可疊加證書、靈活課程等方式，幫助學習者獲得新能力並重新塑造自己。

過去十年，NUS與Skills and Workforce Development Agency合作提供課程的學院和機構，從2個增加到**14個**；目前累計提供約**550門課程**及超過**13萬個培訓名額**。

但課程增加只是第一步。教育機構還要讓技能與真實職業需求連接，為不同背景的成人學習者設計靈活路徑，並與企業一起重新設計崗位、應用技術及部署人才。

AI會不斷升級，人也需要和它一起成長。

工具會變化，新技能會出現，學習方式也會演進；但對未知的好奇、嘗試後的反思，以及繼續學習的願望，始終要掌握在我們自己手中。

AI讓更多人有能力抵達起點，

而人的好奇、判斷與行動，決定我們能走多遠。