這幾年AI發展非常快，很多人開始擔心：「未來工程師會不會被AI取代？」筆者個人認為，真正需要擔心的不是AI變強，而是大部分的學生只把AI當成「答案機」。所以，教育部在談「AI時代需要什麼樣的人才」時，特別強調未來人才不只是會使用AI，更要具備「運用AI學習」、「負責任使用AI」、「運用AI解決問題」以及「AI無法取代的能力」。這個方向其實很重要，因為AI不是單純的工具，它會改變學生學習、工程師工作，以及產業解決問題的方式。對機械工程人才來說，AI時代最重要的能力不是把問題丟給AI，然後照單全收，而是要先知道自己真正想問什麼。會問問題，才代表一個人正在思考；會追問、會質疑、會比較不同答案，才可能培養出思辨與批判能力。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）

這幾年AI發展非常快，很多人開始擔心：「未來工程師會不會被AI取代？」筆者個人認為，真正需要擔心的不是AI變強，而是大部分的學生只把AI當成「答案機」。所以，教育部在談「AI時代需要什麼樣的人才」時，特別強調未來人才不只是會使用AI，更要具備「運用AI學習」、「負責任使用AI」、「運用AI解決問題」以及「AI無法取代的能力」。這個方向其實很重要，因為AI不是單純的工具，它會改變學生學習、工程師工作，以及產業解決問題的方式。對機械工程人才來說，AI時代最重要的能力不是把問題丟給AI，然後照單全收，而是要先知道自己真正想問什麼。會問問題，才代表一個人正在思考；會追問、會質疑、會比較不同答案，才可能培養出思辨與批判能力。

[caption id="attachment_227411" align="alignnone" width="828"] AI時代的機械工程師：會問問題，比會用工具更重要｜專家論點【郭啟全】（圖／郭啟全提供）[/caption]

圖1為AI時代的機械工程人才不只要會使用AI工具，更要具備提問能力、製造知識與批判性思考，才能將AI建議轉化為真正可製造、可驗證且可落地的模具與智慧製造解決方案。機械工程(mechanical engineering)是一個很重視基本功(fundamental skills)的領域。材料、力學、製造、設計、熱流、控制，這一些基礎能力(basic abilities)不會因為AI出現就變得不重要。相反地，AI越方便，基本功越重要。因為AI可以幫筆者們整理資料、產生設計構想、

模擬分析方向，甚至提出製程參數建議，但AI不一定知道現場限制 (practical constraints)，也不一定理解每一個工程判斷 (engineering judgment)背後的物理意義。更直接地說，AI會說謊，AI也會幻想。它可能用很有自信的語氣，給出看起來合理、其實錯誤的答案。若學生沒有基本工程訓練(fundamental engineering training)，就很容易把錯誤答案當成正確結論。例如AI建議某個模具冷卻設計可以縮短成型時間，筆者們仍然要回到熱傳、壓降、加工可行性與成本來判斷。AI可以是助手，但不能取代工程師的專業判斷。

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筆者常用一個比喻來看AI人才培育，現在每個人的手機裡都具有照相機，隨時隨地可以拍照。但是，並不是每個人都是專業攝影師。差別在哪裡？不是有沒有工具，而是會不會構圖、會不會抓光線、會不會理解主題，最後能不能拍出有觀點的照片。AI也是一樣。未來每個人可能都會用AI，但不是每個人都能把AI用得有深度、有判斷、有價值。真正有競爭力的機械工程人才，不只是會下指令(prompt)，而是能把AI提供的答案放回真實工程問題中進行檢核，AI所提供的建議合不合常理？數據可不可靠？是否與製程現場相符？有沒有安全風險？對產業是否真的有幫助？AI時代需要的不是只會按按鈕的人，而是能結合專業知識、問題意識與批判能力的人。對臺灣科技產業來說，這樣的人才，才是未來智慧製造與產業升級最關鍵的力量。

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