在傳統觀念裡，擁有亮眼的學士或碩士學位是進入頂尖公司的基本門檻，甚至連博士都不嫌多。然而，近期的一位工程師 Gabriel Petersson 打破了這個既定印象，他不僅沒有大學文憑，甚至連高中都未畢業，只憑藉著強烈的學習動機，利用 ChatGPT 協助自己學習複雜的機器學習技術，最終獲得了OpenAI 的工作 。
這個案例並非特例，而是科技發展下的一個縮影。它向我們提出了一個尖銳的問題：在人工智慧普及的時代，大學教育的價值究竟還剩下什麼。
文憑不再是入場券：一位無學歷工程師如何敲開 OpenAI 大門 ?
一位在 OpenAI Sora 團隊擔任研究科學家的前高中輟學生表示，他完全依靠 ChatGPT 自學掌握了博士等級的人工智慧知識。
Gabriel Petersson 於 2019 年從瑞典的一所高中輟學，加入了一家小型新創公司。他將自己能在沒有接受正規學術訓練的情況下，精通複雜機器學習概念的成就，歸功於 AI 模型的協助。在這集《Extraordinary》Podcast 節目訪談 High School Dropout to OpenAI Researcher – Gabriel Petersson Interview 中，Petersson 詳細描述了他如何利用 ChatGPT 來引導自己的學習之旅，他提到「大學不再獨佔基礎知識了，你完全可以從 ChatGPT 那裡獲得任何基礎知識。」
「由上而下」的學習法
Petersson 強調了一種「由上而下」的學習方法 (Top-Down Approach)：
從一個真實世界的問題開始，著手建立一個專案 (Project)，再利用 AI 模型來生成程式碼並協助除錯 (Debug)。
當遇到錯誤或問題時，他會詢問 ChatGPT，然後深入挖掘背後的原理，直到完全理解為止。Petersson 解釋說，「透過這種方式，你不需要從底層往上學（Bottom-up），突然之間，你就掌握了所有的基礎知識，而且這一切都變得合情合理。」
他的實戰經驗始於加入新創公司時期，當時工作要求他建立產品推薦系統、網頁爬蟲 (Web Scrapers) 和各種整合公 做，這些任務需要即戰力的程式編寫技能。他指出，「直接投入工作的好處在於，你總是面臨著真實的問題。」另外，他相信，這種實務上的壓力比任何課堂教學，更能加速他的學習。
根據他的 LinkedIn 個人資料，Petersson 於 12 月加入了 OpenAI 的 Sora 團隊。在此之前，他曾在 Midjourney 和 Dataland 擔任軟體工程師。儘管沒有大學學位，他現在卻為世界上最先進的 AI 影片生成專案之一做出貢獻。他認為，在當今的科技領域，結果遠比證書重要。
科技業的典範轉移
Petersson 的故事反映了科技業更廣泛的轉變。在 AI 工具普及化高等知識的賦能下，創新者的身分也有所改變。
OpenAI 執行長 Sam Altman 本人也是史丹佛大學的輟學生，他近期也表達了對當代自學成才年輕人才的欽佩。Altman 在最近的一次採訪 OpenAI CEO Sam Altman says, he is jealous of college dropouts 中表示：「在這個領域，你能構建的東西、擁有的機會是如此廣闊」。
知名創投公司 Andreessen Horowitz (a16z) 也在之前一篇部落格文章中 From Dorm Rooms to Boardrooms: Why Now Is a Special Time for Young Founders 呼應了這一觀點，指出「對於年輕創辦人來說，競爭環境已經變得平坦」，並稱現在是「十年來輟學生和應屆畢業生創業的最佳時機」。
有些領袖甚至走得更遠，挑戰傳統教育的關聯性。Palantir 執行長 Alex Karp 則在 CNBC 訪談中提到：「你在學校和大學裡學到的關於世界運作的一切，在智識上都是不正確的。」不但如此，Palantir 也啟動了「精英獎學金」（Meritocracy Fellowship），這是一個為期四個月、針對未就讀大學的高中畢業生的支薪實習計畫，主要也是根據能力而非學位來發掘人才。
大學「自殺式行為」+ 腦白質切除術 + 工業化教育崩解
近期 The Atlantic 一篇題為 Colleges Are Preparing to Self-Lobotomize 的評論，用了一個極度驚悚的比喻：高等教育正準備對自己施行腦白質切除術。
文章指出，面對 AI 的衝擊，許多大學的反應並不是升級教育，而是降低標準或迴避困難。為了避免學生用 AI 作弊，或者為了讓教學更有效率，學校開始放棄那些需要深度掙扎、反覆修改、極度燒腦的複雜寫作與思辨任務。
這就像是進行腦白質切除術一樣，大學主動放棄了訓練學生大腦前額葉（負責決策、批判與複雜思考的區域）的責任。當教育不再要求學生經歷思考的痛苦，而只剩下標準化的學分獲取，大學就等於親手扼殺了自己的靈魂，恐怕有朝一日，變成了一個只能販賣文憑的認證用機構。
工業化教育模式的脆弱性
德州大學奧斯汀分校的歷史學教授 Steven Mintz 曾提出一個觀點，他認為現行的大學教育模式早已變得「工業化」與「商品化」。過去學校教育為了應付大量的學生，學校設計了標準化的課程、千篇一律的作業以及統一的評分標準，助教與教授像是在生產線上批改考卷和報告。
當 OpenAI ChatGPT / Google Gemini 這類生成式 AI 出現後，傳統大學這種機制的缺陷便自然被凸顯出來。這是因為，若大學教育僅僅是「接收知識、完成作業、取得學分」的循環，那麼 AI 的確可以輕易代勞。
換言之，過去的教育體制長久以來就過度依賴重複性與標準化的任務，而忽略了思辨與互動，這種將教育簡化的教學方式，從一開始就影響了學生學習的動機與態度。CyberQ 以客戶和顧問團隊們大家的求學經驗，以及我們自己在工作中的經驗會發現，如果沒有工作熱情和學習動機，確實在學業與工作上的成果會不如預期。
不代表學歷無用，但文憑不再是唯一
Gabriel Petersson 的經歷證實了大學已無法再壟斷基礎知識的傳遞。過去學生必須進入校園才能接觸到的專業知識，現在透過網際網路與 AI 工具就能取得。對於那些目標明確、渴望累積實戰經驗的人來說，文憑這張紙的價值，某些領域確實已經降低，而在更多 AI 模型與實作投入的未來，甚至有可能會再降低。
不過，這並不代表學歷無用，只是它不再是唯一的入場券。企業在徵才時，將更看重解決問題的實際能力、過往累積的作品集以及實戰經驗。AI 為全球成千上萬的自學者開啟了一扇大門，你只要具備足夠的動機、驅動力，就有機會能繞過傳統體制，直接與產業界對接，靠實力和天賦去達成自己過往從來沒想過的成果。
教授角色的再定義
既然知識可以自學，作業也可以由 AI 輔助，那麼大學教授還重要嗎。事實上，非營利教育組織 EdSource 這篇文章 Why professors are more important than ever in the AI era ，在 AI 時代，教授的角色反而變得比以往更加關鍵，但前提是教育方式必須轉型。
CyberQ 觀察，在相關報告與訪談中，可以發現部分教育學者指出，教授不應再將自己定位為單純的「傳授者」，而應轉變為「引導者」。AI 無法取代的是人與人之間的深度互動、批判性思考的引導以及社群連結。未來的課程設計，應減少那些容易被 AI 替代的標準化評量，轉而重視口頭報告、現場辯論、專案實作以及長期的研究計畫。
此外，教授更需要成為學生的 AI 識讀導師。與其禁止學生使用工具，不如教導他們如何聰明且負責任地運用這些科技，辨別資料的真偽，並在倫理框架下進行創造。
當然，這需要教授本身就已經具備足夠的 AI 素養，才能引導學生在效率與自主能力之間找到平衡。
重塑大學教育的價值
CyberQ 認為，當今的大學教育目前正面臨一個分水嶺。如果學校堅持維持舊有的工廠式教學，在防弊與開放之間猶豫不決，那麼文憑的價值勢必會日益空洞化。若過度依賴 AI 完成作業，也可能導致學生在思考與創造力上的退化。
反之，若大學能成功轉型，將重心從「傳授知識」轉移到「培養智慧」，強調跨領域的思考、人文素養的累積以及解決複雜問題的能力，那麼大學將依然是人類社會中不可或缺的場域。
在這個新時代，教育的目的不再只是為了生產標準化的勞動力，而是為了培育出能駕馭科技、具備獨立思考能力的完整個體。
本文題圖及配圖由 Google Gemini AI 生成
