不是哀世代，而是埃世代：AI浪潮下科技大學人才的韌性養成｜專家論點【郭啟全】
作者：郭啟全（明志科技大學 機械工程系暨機械與機電工程研究所 教授、明志科技大學 智慧醫療研究中心 教授、長庚大學 機械工程學系 合聘教授、明志科技大學 可靠度工程研究中心 教授）
「澎萊米、在萊米、微米與奈米」等詞彙，對一般大眾而言並不陌生。但是，當前全球科技競爭正式進入以 AI人工智慧為核心驅動的新階段，半導體先進製程也將邁向「埃世代 (Angstrom era」。所謂埃世代，不只是製程尺度逼近埃米等級的技術名詞，更是一種高難度、高整合、高門檻的產業現實。
台積電董事長魏哲家曾經說過「晶圓代工沒有捷徑」。所以，魏董事長以「愈難愈好」來看待埃世代之技術挑戰，背後反映的並不是單純的企業雄心，而是當前科技競爭的本質已經改變：越接近物理極限、材料極限與製造極限的領域，越能建立難以複製的技術屏障與產業價值。從學術角度來看，這代表科技發展已不再只是追求速度更快、尺寸更小而已，而是進一步要求跨領域整合能力，包括材料科學、熱流分析、先進製造、系統封裝、人工智慧演算法與供應鏈協同設計等能力的同步進化。也就是說，AI人工智慧世代不是一個可以用單一專業取勝的年代，而是一個需要把知識深度、系統思維與實作能力整合起來的年代。
臺灣之所以能在全球科技版圖中維持關鍵地位，正因為我們在半導體、精密製造與工程人才培育上，長期累積了從理論到實務、從研發到量產的完整生態。當「愈難愈好」成為產業領袖公開表達的核心信念時，對大學教育而言，這一句話也值得被重新理解：它不是鼓勵年輕人盲目承受壓力，而是提醒我們，真正決定未來競爭力的，不是避開困難，而是是否具備面對困難、拆解困難與跨越困難的能力。圖1為跨越哀世代走向埃世代之示意圖。
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然而，當我們談「埃世代」時，也不能忽略這個詞在中文語境裡與「哀」的微妙對照。今天許多年輕人在面對升學、就業、技術變遷與全球競爭時，確實容易產生焦慮，甚至將高標準、高要求與高壓力視為無法承受之重，於是社會上偶爾會出現一種近乎「哀世代」的敘事，好像年輕人只能在不確定中被動承受變局。但從教育與人才發展的觀點來看，真正危險的並不是困難本身，而是把困難直接等同於絕望。
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台大校長陳文章在 2024 年畢業典禮中勉勵學生培養挫折忍耐力，並強調韌性商數比單純智商更重要，這樣的提醒在 AI 人工智慧世代尤其具有深刻意義。因為未來的人才，不一定是考試最強的人，也不一定是最早學會工具的人，而更可能是那些在技術快速更迭、知識快速折舊與職涯路徑不斷重組的環境中，仍能保持學習能力、修正能力與持續行動能力的人。AI 人工智慧工具會重組工作內容，會改變知識取得方式，甚至會重新定義工程師、研究者與管理者的角色，但它無法取代一個人在面對失敗時重新站起來的韌性，也無法取代在複雜問題前願意持續思考、反覆驗證與不斷優化的態度。從這個角度來看，「埃」與「哀」只有一字之差，分界卻非常清楚：前者象徵的是技術挑戰升高後所催生的成長機會，後者則是面對挑戰時提早放棄的心理投降。教育真正要做的，不是替學生移除所有困難，而是幫助學生建立承受困難、理解困難與解決困難的能力。
因此，筆者特別想強調，大學生絕對不應被貼上「哀世代」的標籤，反而更可能是最有機會成為 AI 人工智慧世代主力的一群人。科技大學長期強調實作、應用、製造、驗證與產業鏈結，這些特質恰恰是未來科技產業最需要的能力結構。AI人工智慧發展到最後，不會只停留在雲端模型與演算法競賽，而必然落地到智慧製造、自動化檢測、機器人整合、數位分身、精密加工、先進材料、醫工系統與綠色製程等場域，而這些正是科技大學學生最能發揮的戰場。對科技大學而言，下一步不是模仿一般大學，而是更有自信地把自身定位為「把技術做成產業、把知識做成系統、把人才做成戰力」的關鍵節點。
未來人才培育的重點，也不該只是讓學生會使用 AI人工智慧，而是讓學生知道如何用 AI人工智慧強化工程判斷、提升設計效率、改善製程品質、縮短研發週期與解決真實世界問題。當學生能把工具能力、工程素養與韌性品格結合起來，他們就不是在時代浪潮中被動漂流的人，而是有能力駕馭浪潮、定義價值的人。臺灣若要在 AI 人工智慧世代持續鞏固科技競爭力，不能只看頂尖企業，也不能只談少數明星人才，而必須重視整體科技生態的厚度，包括高教體系、技職教育、產學合作、研發轉譯與青年工程師的成長路徑。真正有前景的社會，不是讓年輕人感到悲哀的社會，而是讓他們在高難度挑戰中，仍然相信自己可以透過學習、鍛鍊與實作，成為推動產業進步的重要力量。從這一個意義來說，今天我們要培養的，不是「哀世代」，而是能在「埃世代」中站穩腳步、承擔責任、創造未來的「新世代」。
