留遊學 學英文 生涯規劃

文：友義 Gary 1. 導言：一個分化的時代，兩種截然不同的職涯開端 我們正目睹一場深刻的結構性失衡，年輕世代的職涯起點呈現出前所未有的兩極分化。試想此番對比：一邊是年僅18歲的高中畢業生，以核潛艇焊接工的身份，手握年薪75,000美元的聘書，且無大學學貸之憂；另一邊則是剛踏出校門的大學畢業生，不但背負沉重的學貸壓力，在求職市場上還屢屢碰壁，普遍不知自己到底能做什麼。 這並非孤立的個案，而是反映了一項令人不安的經濟趨勢。數據顯示，應屆大學畢業生的失業率已攀升至5.8%，此一數據不僅創下近年新高，更不尋常地超越了總體失業率，顛覆了歷史常態。此一現象揭示了一項根本性的經濟矛盾，迫使我們必須對人力資本投資的傳統假設進行嚴峻的重新評估。 在人工智慧（AI）正在自動化大量知識型工作的時代，傳統大學教育與專業技職教育的真實價值究竟為何？本文旨在從經濟和社會變遷的宏觀視角，為當代專業人士提供一個全面的分析框架，剖析這場由AI驅動的結構性脫節，並為在人機協作的未來中打造一個經得起考驗的職業生涯，提供明確的策略性指引。 -------------------------------------------------------------------------------- 2. 正在轉變的版圖：AI對知識經濟的顛覆性衝擊 在深入討論教育選擇之前，我們必須先理解一個根本性的轉變：人工智慧正在重塑勞動市場的結構，特別是對於過去被視為通往中產階級的「鐵飯碗」——白領工作。這場技術革命的顛覆性力量，正從根基上動搖著傳統知識經濟的穩定性。 AI對入門級知識型工作的衝擊尤為劇烈，數據清晰地描繪了這一現象。根據摩根大通（J.P. Morgan）的分析，大學畢業生5.8%的失業率，異常地高於總體失業率，這在歷史上是極不尋常的警訊。與此同時，美國的入門級職位發布量下降了35%，而在歐洲的科技業，初階職位的招聘更是銳減超過70%。《哈佛商業評論》的研究直指核心：AI如今已能高效處理50-60%的初階白領任務，從而根本性地削弱了企業對大量初階員工的需求。 這場變革並非均勻分佈，某些過去被視為高薪保證的行業正首當其衝。例如，儘管軟體工程人才需求旺盛，但摩根大通的數據卻顯示，電腦工程相關科系的畢業生失業率顯著上升，這正印證了AI對入門級編碼與開發任務的替代效應。受衝擊最嚴重的領域包括： 電腦工程 平...

引言：為什麼我們需要這份指南？ 如果你是今年的大學畢業生，感受到一股前所未有的求職壓力，請相信，這並非你的錯覺。AI的崛起正在重塑職場的遊戲規則，其影響已清晰可見： 與去年同期相比，美國的初階職位發布數量驟降了約 35% 。 應屆畢業生的失業率已攀升至 5.8% ，是近年來最令人擔憂的數字之一。 指標性企業如 Salesforce 和 Shopify，正公開向投資人表示，他們正利用人工智慧（AI）而非聘用初階員工來實現增長。 當AI能以極低成本，全年無休地完成過去需要一位初階員工才能處理的任務時，我們被迫面對一個根本性的轉變：工作的價值正在從「任務效率」轉向更深層次的「人性價值」。 本文不是要散播焦慮，而是要提供一張清晰的藍圖。AI的浪潮並非要取代人類，而是迫使我們重新評估自身的核心價值。這份指南將幫助你理解這個由AI驅動的新世界，並找到那份源於創造力、智慧與同理心的無可取代的力量。 -------------------------------------------------------------------------------- 當傳統的就業路徑變得崎嶇，我們自然會回頭審視那條走了數十年的康莊大道：大學教育的價值，是否也已悄然改變？ 1. 傳統的康莊大道還走得通嗎？重新思考大學的價值 在AI時代，我們必須更深刻地探問：一張大學文憑，究竟代表了什麼？ 1.1. 一個學位 vs 一門技術：兩種價值的對比 近年來，技職教育的吸引力正顯著提升。試想一下這個真實案例： 一位來自費城的18歲青年，高中畢業後隨即獲得一份來自國防承包商的工作，成為一名 核潛艇焊工 ，年薪高達 75,000美元 。更重要的是，他身上沒有背著大學學貸。 這代表了一種價值主張：立即、明確且高回報的專業技能。與此同時，科技界的遠見者伊隆·馬斯克（Elon Musk）提出了更顛覆性的預測。他認為，AI的崛起將使絕大多數專業技能過時。在他眼中，未來大學的價值將不再是職業培訓的保證，而是更多地轉向 社交連結 和 個人成長 的場域——培養的是一種長期的適應力。 1.2. 數據不會說謊：學位的長期回報 儘管對大學的質疑聲四起，但長期數據依然揭示了另一番景象。當我們將目光從短期就業轉向終身價值時，會發現一張大學文憑，並非僅僅是特定技能的證明，而是一個強而有力的信號，證明你具備了雇主在複雜、長期的崗位上...

文：Gary張友義 1. 引言：十字路口的職涯新常態 在美國費城，一名18歲的高中畢業生，憑藉專業技能獲得一份核潛艇焊接工的錄用通知，年薪高達75,000美元，且無需背負任何大學學貸。與此同時，全球各地成千上萬的大學畢業生，卻正迎接著一個日益嚴峻、充滿不確定性的就業市場。這個鮮明的對比，為我們這個時代的職涯選擇投下了一個巨大的問號，更對傳統的教育投資回報模型提出了根本性質疑。 在人工智慧（AI）以前所未有的速度崛起的今天，傳統的大學學位是否仍然是通往成功的黃金標準？或者，專業的技術證照與實作技能，是否提供了一條更穩健、甚至更有利可圖的替代路徑？這不再是一個純粹的學術辯論，而是每一位職涯規劃者、家庭乃至政策制定者都必須面對的現實抉擇。 本文旨在深入探討此一議題，我們將從經濟數據、市場趨勢及未來技能需求等多個角度，為正在規劃未來的學生、家長與專業人士，提供一個全面的分析框架。我們將一同檢視AI如何重塑勞動市場的版圖，並重新評估大學文憑與專業技能在其中的真正價值。這場由AI加速的教育與職業革命，正迫使我們重新思考，何謂成功的職涯起點。 2. AI的衝擊：傳統白領工作的「入門級」危機 生成式AI的崛起，並非僅僅是技術層面的革新，它正系統性地自動化那些傳統上由初階白領（junior staff）擔任的、基於規則的重複性認知任務，從而引發了一場結構性的就業市場變革。這場變革的核心，是大學畢業生傳統職業路徑的「入門級」危機。 正如科技評論頻道《Silicon Valley Girl》在一則分析中指出，哈佛商學院的數據顯示，當前的人工智慧已能高效處理50%至60%的典型初階白領任務。這些任務——資料整理、初步分析、撰寫摘要、編寫基礎程式碼——正是過去大學畢業生賴以學習和成長的「訓練場」。然而，這片訓練場正迅速消失。 相關數據清晰地量化了這場危機的嚴重性。根據《Silicon Valley Girl》的整理，與2023年1月相比，美國的入門級職位發布量下降了約35%，而應屆畢業生的失業率則攀升至5.8%，這是近幾十年來的最高點之一。 許多科技巨頭正公開擁抱這一趨勢。Salesforce和Shopify等公司已向投資者表明，他們正利用AI來實現增長目標，而非透過擴大招聘初階員工。企業的邏輯直截了當：既然每月只需支付數十美元訂閱一個永不疲倦的AI模型，為何還要花費數萬美元年薪聘請一位經驗...

文：張友義 Gary Chang 隨著後疫情時代全球交流恢復，美國依然是台灣學子留學的熱門首選。根據統計，2023 至 2024 學年度赴美留學的台灣學生總數達 23,157 人，較前一年增加 6.1%。然而，面對 2025 年後的局勢，懷抱美國夢的學生正面臨兩道高牆：一是美國移民政策對工作許可（EAD）的緊縮，二是人工智慧（AI）對白領就業市場的劇烈衝擊。 一、 政策警訊：EAD 自動展延終止，留美工作變難了 對於希望畢業後透過實習（OPT）留在美國工作的留學生而言，最新的政策變動是一大打擊。 美國國土安全部已宣布，終止 EAD（就業授權卡）自動展延 540 天的優惠措施。這項原本為了緩解審批積壓的德政取消後，意味著外籍人士（包含留學生及綠卡申請者）若要延續工作身分，必須在效期屆滿前 180 天提出申請，否則將面臨許可失效、被迫中斷工作的風險。 此外，美國就業市場呈現「M 型化」趨勢。雖然美國政府強調經濟振興與保障本國勞工就業，對於一般職位或普通移民的審查趨嚴；但對於「頂尖 AI 技術人才」，矽谷的資金與機會大門依然敞開。這暗示了未來留美工作的門檻將大幅提高，僅憑一張普通文憑已難以立足，必須具備不可替代的專業技術。 二、 選系指南：避開 AI「冰山」，鎖定高成長與高接觸領域 AI 的崛起引發了家長與學生的焦慮。在新竹舉辦的國際教育展中，許多家長已開始為孩子「超前部署」，深怕選錯科系導致畢業即失業。 1. 高風險區：初級白領與重複性工作 麻省理工學院（MIT）發布的「冰山指數」研究指出，AI 目前已具備取代美國 11.7% 勞動力的能力，涵蓋金融、醫療行政與專業服務等領域，涉及薪資規模達 1.2 兆美元。AI 教父辛頓（Geoffrey Hinton）更警告，AI 將取代大量初級白領崗位，甚至威脅中級程式設計師。 2. 潛力股：醫療、資安與綠能 根據美國勞工統計局（BLS）對 2024 至 2034 年的預測，以下職業需求將大幅增長，是留學生選系的參考指標： 醫療照護： 護理師（成長 40%）、醫師助理（成長 20%）。隨著人口老化，醫療需求是剛需，且涉及複雜的患者評估與情感支持，AI 難以完全取代。 科技與數據： 資料科學家（成長 34%）、資訊安全分析師（成長 29%）。AI 發展反而增加了對數據處理與資安防護的需求。 綠能技術：...

文：張友義 Gary Chang 隨著 2026 年的即將到來，「AI 是否會取代人類」的爭論已逐漸被「如何利用 AI 升級」的實務操作所取代。雖然「AI 教父」辛頓（Geoffrey Hinton）發出嚴重警告，指出 AI 可能引發社會解體並取代大量工作，且亞馬遜等科技巨頭已出現「給 AI 讓路」的裁員潮，但危機中也浮現了明確的轉型路徑。 綜合近期麻省理工學院（MIT）的「冰山指數」研究、輝達（Nvidia）執行長黃仁勳的觀點，以及奧美高層的實戰經驗，職場人士若想在這波浪潮中轉型升級，必須掌握以下四大關鍵策略。 一、思維轉型：從「執行者」晉升為「大導演」 過去職場重視的是「執行力」，但在 AI 時代，核心競爭力已轉向「決策力」與「指揮力」。 擺脫「均值」陷阱： 奧美集團策略長施淑芳指出，AI 擅長處理海量資訊，但其產出往往是「眾人智慧的均值」。若職場人士僅依賴 AI 生成內容，將淪為平庸。人類的價值在於提供「觀點」、「品味」與「獨特鋒芒」，去提煉 AI 產出背後的價值。 進入「大導演時代」： 奧美創意長龔大中比喻，未來的職場工作者應像電影導演。AI 雖然能在幾秒內生成 100 句文案或腳本，但人類必須是指揮 AI 的決策者，負責挑選、判斷並注入靈魂。職場人士不應問「我會不會被 AI 取代」，而應問「我要不要讓 AI 取代我？」，必須緊握方向盤，讓 AI 坐在副駕駛座。 培養「M 型人才」能力： 現代行銷與管理需要的是具備多核運算能力的「M 型人才」，即能跨領域協作並懂得指揮 AI 的人。這包括建立企業專屬的「品牌大腦」或知識庫，讓新進員工也能透過 AI 代理人（Agent）快速產出符合標準的內容。 二、技術應用：掌握「代理型 AI」與「工作流自動化」 AI 的技術發展已從單純的「對話」走向「推理」與「行動」。若要升級工作效率，僅會使用聊天機器人已不足夠。 善用推理模型解決複雜問題： 根據 OpenRouter 的報告，AI 正經歷從「預測下一個字」到「代理推理」的範式轉移。OpenAI 的 o1 模型展示了 AI 在給出答案前進行「深思熟慮」與「自我修正」的能力。職場人士應利用這類模型來處理複雜的邏輯分析與規劃，而非僅用於簡單問答。 建立「代理工作流」（Agentic Workflows）： 2026 年預計將是「代理型 AI」...

文：張友義 Gary Chang 隨著 2025 年接近尾聲，人工智慧（AI）的發展已跨越了單純「生成內容」的階段，進入了更具自主性與推理能力的深水區。綜合近期技術報告、產業領袖觀點與學術研究，AI 領域正呈現出技術「代理化」、模型市場「地緣重組」、以及就業市場「M 型化」的三大關鍵變局。 一、技術典範轉移：從「預測下一個字」到「代理型 AI」 過去 AI 的發展主軸在於大型語言模型（LLM）的文本生成，但 2025 年至 2026 年將迎來根本性的典範轉移。 具備推理與行動能力的 Agentic AI 崛起： 根據 OpenRouter 對 100 兆 Token 數據的分析，產業正從單純的預測模型轉向具備「思維能力」的推理模型。OpenAI 發布的 o1 模型標誌著這一轉折，模型在給出答案前會進行內部深思熟慮與自我修正，使 AI 不再只是聊天機器人，而是能解決複雜邏輯問題的大腦,。 IDC 預測，這種能自主感知、規劃並執行複雜任務的「代理型 AI」（Agentic AI）將於 2026 年大規模落地。企業將整合產業知識與推理引擎，打造「AI 數位員工」，預計到 2030 年，全球 45% 的組織將大規模部署 AI 代理,。 工具調用與自動化工作流： AI 的應用場景正從單一問答轉向「代理工作流」（Agentic Workflows）。模型開始能夠調用外部工具（如執行程式、查詢數據庫），這推動了企業級自動化的普及。 二、模型版圖重組：開源勢力抬頭與中國模型的突圍 在模型生態系中，雖然閉源模型仍佔營收大宗，但開源模型正以驚人速度追趕，且地緣政治在其中扮演了意想不到的角色。 中國開源模型的統治力： OpenRouter 的報告揭示了一個驚人趨勢：中國開發的開源模型（如阿里巴巴的 Qwen、DeepSeek）已成為全球開源生態的中流砥柱。這些模型憑藉密集的迭代週期與極具競爭力的質量，在程式設計與角色扮演（Roleplay）領域表現優異，甚至在某些場景下挑戰了西方閉源模型的地位。數據顯示，由於審查限制較少，中國模型在創意寫作與虛擬角色互動上更受全球用戶歡迎,。 模型尺寸的 M 型化： 市場出現「M 型化」發展。小型模型（如 Gemma）因智力上限限制而衰退，反而是 32B（320 億參數）左右的中型模型因性價比高成為甜蜜點；而超...

文：張友義 Gary Chang 隨著後疫情時代全球人才流動重組，英國長期以來作為台灣學子留學首選之一的地位，正面臨前所未有的挑戰。綜合近期多方數據與專家分析，2025 年後的英國留學市場呈現出「學術基礎設施老化」、「移民門檻提高」以及「AI 衝擊就業市場」三大關鍵趨勢。有意前往英國深造的學生與家長，需審慎評估並調整策略。 一、學術警訊：科研環境被批「像第三世界」，理工科系吸引力恐受衝擊 英國高等教育素來以高品質著稱，然而近期卻傳出重量級學者的嚴厲警告。即將上任英國皇家學會（Royal Society）會長的諾貝爾獎得主保羅·納斯（Paul Nurse）公開指出，英國大學的基礎設施與中國相比，顯得老舊且缺乏投資，甚至形容「越來越像第三世界」,。 納斯警告，英國政府對科研的直接投入僅佔 GDP 的 0.5%，導致許多實驗室面臨經費緊張、行政支援不足以及技術設施老舊的問題。相較之下，中國在科研領域的大力投入已使其在自然指數（Nature Index）上超越美國，這對於希望赴英攻讀高階理工（STEM）學位的學生來說，是一個不可忽視的警訊。若英國無法改善其「脆弱且岌岌可危」的科學研究生態，其對頂尖國際人才的吸引力恐將逐漸下滑,。 二、政策緊縮：淨移民人數銳減，攜帶眷屬與留英難度大增 除了學術環境的隱憂，英國政府的移民政策轉向也直接影響了留學生的生涯規劃。根據英國國家統計局（ONS）最新數據，英國淨移民人數已大幅下降，主因之一便是政府對非歐盟學生（特別是印度與中國籍）實施了更嚴格的限制。 禁止攜帶家屬： 為了控制移民數量，英國已禁止大部分留學生（特別是碩士生）及護理人員攜帶家屬入境。這對於年紀稍長、已有家庭並希望透過留學尋求移居機會的族群而言，是一大打擊。 人才流失與就業挑戰： 數據顯示，英國正面臨年輕人才流失的問題，甚至有九成離開英國的移民是 16 至 34 歲的年輕人。此外，工黨政府近期宣布計畫將移民申請永久居留的等待時間從五年延長至十年，這無疑增加了留學後定居的時間成本與風險。 三、就業前景：AI 威脅低技能職位，選系需鎖定「不可替代性」 在就業市場方面，AI 的崛起正在重塑英國的職場生態。英國國家教育研究基金會警告，到 2035 年，AI 和自動化恐將取代英國多達 300 萬個低技能職位。這意味著留學生若依賴傳統的初級白領工作或低技能兼職來維...

文：張友義 Gary Chang 隨著後疫情時代全球流動恢復，台灣學子與家長的目光再次投向海外。然而，2025 年的留遊學市場已與過去截然不同。根據近期多方資料顯示，生成式 AI 的崛起正在重新定義熱門科系與就業前景，而英、美等傳統留學大國的移民與工作政策緊縮，則為留學生涯規劃增添了變數。以下為四大關鍵趨勢分析： 一、AI 焦慮驅動「超前部署」，軟實力與問題解決能力成新顯學 面對 AI 浪潮，家長與學生的焦慮感顯著提升。在近期於新竹舉辦的「IC 國際教育展」中，不僅吸引了大量家長與學生，議題更高度聚焦於 AI 與 STEAM（科學、技術、工程、藝術、數學）教育。 就業市場的結構性改變 是主要推力。AI 教父辛頓（Geoffrey Hinton）與多項研究指出，AI 將取代大量初級白領與重複性工作，包括程式設計師與翻譯等職位都面臨挑戰,,。然而，這也意味著教育方向必須轉型。AI 教育專家胡筱薇在論壇中指出，當數億個工作被 AI 重新定義時，學生最需要培養的是「獨立解決問題」的本領。 此外，雖然 AI 威脅某些職位，但強調「人味」、情感連結與複雜決策的工作（如護理、心理諮商、危機應變、創意總監）則被視為 AI 難以取代的領域,。因此，未來的留學選系策略，將從單純追求熱門科系，轉向「AI 技術整合」或「高度人際互動」的兩極化發展。 二、美國夢的門檻變高：就業許可緊縮，唯「頂尖 AI 人才」受惠 美國一直是台灣學生留學的首選地之一，但近期的政策與職場環境變得更加嚴峻。 工作許可更難取得： 美國國土安全部已宣布終止 EAD（就業授權卡）自動展延 540 天的優惠措施。這對留學生畢業後的實習（OPT）及後續申請綠卡的過渡期造成直接衝擊。未來留學生若要延續身分，必須在效期前 180 天提出申請，否則將面臨失業即失身分的風險,。 職場「M 型化」： 雖然美國整體就業市場對一般職位審查趨嚴，傾向保障本國勞工，但對於 AI 領域的龐大需求卻開了綠燈。矽谷創業者指出，現在資金與機會大量湧向 AI 領域，若留學生具備相關頂尖技術，仍有極大優勢,。 三、英國光環褪色？基礎設施老化與移民政策轉向 英國作為另一個熱門留學國，正面臨內外夾擊的挑戰。 學術環境警訊： 英國皇家學會候任會長、諾貝爾獎得主保羅·納斯（Paul Nurse）近期警告，相較於中國令人嘆為觀...

文：張友義 Gary Chang 隨著 AI 技術從單純的文字生成邁向具備推理能力的「代理人」階段，職場焦慮感也隨之升高。「AI 教父」辛頓（Geoffrey Hinton）警告 AI 可能引發社會解體並取代大量工作，麻省理工學院（MIT）的「冰山指數」研究更指出，AI 已具備取代美國 11.7% 勞動力的能力。 然而，輝達（Nvidia）執行長黃仁勳卻提出不同觀點，他認為 AI 不會讓人失業，反而會讓人「更忙」，因為生產力提升將帶來更多項目與想法。關鍵在於我們如何「有效使用」這項工具。綜合近期趨勢報告與專家見解，以下是有效駕馭 AI 的四大核心策略： 一、思維升級：從「操作員」轉型為「大導演」 有效使用 AI 的第一步，是認清人類在協作中的新角色。 突破「均值」陷阱： 奧美集團高層指出，AI 擅長處理海量資訊，但其產出的內容往往是「眾人智慧的均值」。若僅依賴 AI 生成，結果將流於平庸。人類的價值在於提供獨特的「觀點」與「品味」，去提煉 AI 產出背後的鋒芒。 擔任「指揮官」： 未來的職場工作者應像電影導演。AI 可以在幾秒內生成 100 句文案，但人類必須負責「選角」（挑選模型）、「講戲」（精準提示詞）與「剪輯」（決策判斷）。奧美創意長龔大中強調，不要問「我會不會被 AI 取代」，而要問「我要不要讓 AI 取代我？」人類必須緊握方向盤，讓 AI 坐在副駕駛座。 二、技術應用：掌握「推理模型」與「代理工作流」 AI 的技術已發生典範轉移，從單純預測下一個字的聊天機器人，進化為會思考的系統。 善用「慢思考」解決複雜問題： 根據 OpenRouter 的報告，OpenAI 的 o1 模型開啟了「推理時代」。這類模型在回答前會進行內部的深思熟慮與自我修正。有效的使用方式是不再只用 AI 寫信，而是讓它處理複雜的邏輯分析、程式除錯與策略規劃。 建立「代理工作流」（Agentic Workflows）： 2026 年預計是「代理型 AI」大規模落地的時刻。企業與個人應開始打造「AI 數位員工」，讓 AI 能夠調用外部工具（如執行程式、查詢數據庫）。例如，奧美團隊利用 AI 抓取 Google 評論並自動歸納消費者褒貶，甚至設定不同人設的 AI 進行虛擬焦點團體訪談（Digital Twin），以低成本驗證商業假設。 三、工具選擇：尋找合腳...

文：張友義 Gary Chang 前言：焦慮的家長，劇變的賽道 2025 年的留學市場正處於一個十字路口。根據近期在新竹舉辦的「IC 國際教育展」現場觀察，家長與學生對未來的焦慮感顯著提升。這股焦慮並非來自「去哪裡留學」，而是「留學回來後還有工作嗎？」 隨著「AI 教父」辛頓（Geoffrey Hinton）預警 AI 可能引發社會解體並取代大量白領工作，以及麻省理工學院（MIT）發布「冰山指數」指出 AI 已具備取代美國 11.7% 勞動力的能力，傳統的留學熱門科系（如一般商管、初級程式設計、翻譯）正主要面臨價值重估,。 作為留學顧問，我們的角色必須從單純的「申請代辦」升級為「全球職涯戰略顧問」。以下綜合最新局勢，提出三大關鍵對策，協助業者引導學生做出最有利的選擇。 對策一：精準選系——避開 AI「殺戮區」，鎖定「高接觸」與「指揮型」職位 客戶最關心的問題是就業。顧問在諮詢時，需依據 AI 發展趨勢重塑選系建議： 1. 避開「均值」陷阱，轉向「人味」產業 奧美高層近期指出，AI 產出的內容是「眾人智慧的均值」，容易流於平庸。因此，顧問應建議學生避開高度重複性、易被自動化的科系（如基礎會計、一般行政管理）。 相反地，應推薦 AI 難以取代的**「高接觸」 與 「實體操作」**領域。根據美國數據，以下職業需求將大幅增長且安全係數高： 醫療照護： 護理師、物理治療、心理諮商。這類工作涉及復雜的情感支持與倫理判斷,。 實體技術與綠能： 雖然這是傳統藍領領域，但在 AI 時代，水電工、風電技師、危機應變人員等需要現場判斷與靈活操作的工作，反而是避風港,。 2. 針對菁英學生：培養「AI 指揮官」而非「AI 操作員」 對於目標頂尖名校的學生，顧問應強調 「Agentic AI（代理型 AI）」 的趨勢。未來的職場需要的不是會寫程式的人（AI 寫得更快），而是具備 「觀點」、「品味」與「決策力」 ，能指揮 AI 代理人（AI Agents）完成複雜任務的「大導演」或「M 型人才」。因此，跨領域整合（如人文＋科技）、哲學邏輯、高階管理等能提升決策品質的學程，價值將重新浮現。 對策二：破解英美政策——針對不同風險屬性客戶，提供分眾策略 英美兩國的留學環境已發生質變，顧問需向客戶揭示真相，避免資訊落差導致的糾紛。 1. 美國市場：M 型化競爭，簽證...

文：張友義 Gary Chang 隨著 2025 年步入尾聲，全球正站在一個關鍵的歷史轉折點。回顧這一年，AI 技術突破了單純的對話生成，地緣政治因美國政權更迭而動盪，經濟版圖則在保護主義與技術創新的拉扯下重組。展望 2026 年，世界將迎來「代理型 AI 大規模落地」、「勞動力市場 M 型化」以及「地緣經濟碎片化」的三大巨變。 一、科技趨勢：從「對話」進化為「行動」，Agentic AI 定義 2026 2025 年被視為大型語言模型（LLM）的推理元年，而 2026 年將是**「代理型 AI」（Agentic AI）**全面接管的一年。 具備「大腦」的數位員工： 根據 OpenRouter 對 100 兆 Token 的分析與 IDC 的預測，AI 正從單純預測下一個字的聊天機器人，進化為具備感知、規劃與執行能力的「代理人」。2026 年，企業將大規模部署「AI 數位員工」，這些 AI 不僅能回答問題，還能自主調用工具、執行複雜工作流（如自動化寫程式、執行交易）。IDC 預測，到 2030 年，全球 45% 的組織將大規模協調 AI 代理。 中國開源模型的逆襲： 雖然閉源模型仍佔營收大宗，但中國開發的開源模型（如 Qwen、DeepSeek）憑藉密集的迭代與較少的審查限制，已在全球開源生態中佔據統治地位，特別是在程式設計與角色扮演（Roleplay）領域。這顯示出技術世界的「雙軌制」正在成形。 資安新戰場： 隨著 AI 代理普及，「非人類身分」（Non-Human Identity, NHI）的管理成為資安核心。機器之間的互動呈爆炸式成長，身分安全將從合規驅動轉變為支撐 AI 創新的關鍵防禦領域。 二、勞動市場：冰山下的焦慮與「人味」的溢價 AI 對就業的影響將在 2026 年從「預測」轉為「現實」，呈現出極端的兩極化。 冰山指數的警告： 麻省理工學院（MIT）發布的「冰山指數」顯示，AI 目前已具備取代美國 11.7% 勞動力的能力，影響範圍涵蓋金融、醫療與專業服務，涉及 1.2 兆美元的薪資規模。AI 教父辛頓（Geoffrey Hinton）更警告，科技巨頭押注 AI 取代人力，可能導致社會秩序解體，中級程式設計師與初級白領首當其衝。 不可替代的「藍領」與「指揮官」： 相對地，涉及實體操作、複雜環境判斷與高度同理心的工作將...

文：張友義 Gary Chang 面對 2025 年後的全球局勢，海外留學不再只是單純的「鍍金」，而是一場需要精準計算的職涯投資。隨著人工智慧（AI）技術的突破性發展，以及英美等留學大國的政策緊縮，學子們在出發前必須進行徹底的「心態重塑」與「策略調整」。以下歸納四大關鍵建議： 一、 心態建設：拒絕當「工具人」，培養「指揮官」思維 1. 認知 AI 的雙面刃： 你必須清楚認識到，AI 已具備取代大量初級白領工作的能力。麻省理工學院（MIT）的「冰山指數」研究指出，AI 甚至能取代美國 11.7% 的勞動力，特別是金融、行政與初級程式設計領域。然而，輝達（Nvidia）執行長黃仁勳也強調，AI 不會讓人失業，但會讓人「更忙」，因為生產力提升將帶來更多新專案。 建議： 出國讀書不是為了學習如何「像機器一樣快」地工作，而是學習如何 駕馭機器 。不要只做執行的「操作員」，要立志成為懂得運用 AI 解決複雜問題的「指揮官」。 2. 擺脫「均值」陷阱： 奧美高層指出，AI 產出的內容往往是「眾人智慧的均值」，容易流於平庸。人類未來的價值在於提供獨特的**「觀點」、「品味」與「決策力」**。 建議： 在海外求學期間，多參與需要跨文化溝通、創意發想與現場實作的課程。培養 AI 資料庫中無法模擬的「手感」與「人味」。 二、 選系策略：避開「紅海」，鎖定「不可替代性」 1. 兩極化的選系方向： 未來的就業市場將呈現「M 型化」。若你有志於科技業，必須鑽研最頂尖的 AI 技術（如 Agentic AI、推理模型），因為這是矽谷資金湧入的熱點。若非頂尖技術人才，則建議轉向**「高接觸」 與 「實體操作」**領域。 避風港科系： 醫療照護（護理師、物理治療）、心理諮商、危機應變管理、創意總監等。這些工作涉及復雜的情感支持、倫理判斷與現場應變，是 AI 難以取代的。 2. 關注「綠能」與「資安」： 隨著 AI 發展，對電力與資安的需求大增。美國勞工統計局預測，資安分析師與綠能技術人員（風電、太陽能）將是未來十年的高成長職業。 三、 國家選擇與政策風險：精算「時間」與「資源」 1. 美國：簽證政策趨嚴，需提早規劃 美國國土安全部已終止 EAD（就業授權卡）自動展延 540 天的優惠措施。這對留學生畢業後的實習（OPT）及後續身分銜接造成巨大壓力。...

文：張友義 Gary Chang 從翱翔天際的客機到探索宇宙奧秘的太空船，人類對飛行的迷戀從未停止。許多人夢想成為這個尖端領域的一份子，卻常常認為這條路遙不可及。然而，通往航空航太領域的職業道路，其真實面貌遠比你想像的更寬廣、更驚喜，而且，通往夢想的跑道也絕非只有一條。本文將為您揭示七個關於航空航太教育，既有影響力又顛覆傳統認知的內幕，幫助您重新認識這個迷人的學術領域。 1. 不只是飛機，更是火箭與太空船：航太工程的宇宙視野 許多人誤以為「航空工程」（Aeronautical Engineering）只專注於飛機的設計與製造。事實上，「航太工程」（Aerospace Engineering）的視野遠不止於此，它明確地將太空船（spacecraft）也納入了研究範疇。 這意味著課程內容不僅涵蓋地球大氣層內的飛行器，更延伸至大氣層外的宇宙探索。例如，里茲大學（University of Leeds）的學生在課程中就有機會設計並建造火星探測車（Mars Rover）。課程模組會深入探討軌道力學（orbital mechanics），並致力於為太空船和國防系統開發尖端技術。因此，選擇航太工程學位，意味著你將為投身於蓬勃發展的太空產業做好充分準備。 2. 第一年就動手做：從理論到實作的無縫接軌 了解了廣闊的「目標」後，我們來看看達成目標的「方法」。許多人以為這趟旅程始於枯燥的理論，但事實恰恰相反——你從第一年就開始動手實作。傳統觀念常認為工程學位充滿了深奧的理論與繁複的計算，但現代航太工程教育早已打破了這個刻板印象。 這並非只是課外活動，而是課程的核心部分。以里茲大學為例，大一新生就會分組設計、建造並測試一架小型木製滑翔機。此外，學生還會使用工作坊的工具，親手製造一個簡單的機械原型。這種從零開始的實作經驗，讓學生能無縫地將理論知識應用於解決實際工程問題，為未來的職業生涯打下堅實基礎。 3. 工程師與飛行員的夢幻結合：「飛行研究」學位 您是否曾夢想過既能設計飛機，又能親自駕駛它？這個夢想並非遙不可及。一些大學，如西英格蘭大學布里斯托分校（UWE Bristol）和利物浦大學（University of Liverpool），提供了獨特且令人驚喜的「航太工程與飛行研究」（Aerospace Engineering with Pilot Studies）學位。 這種混合式學程將嚴謹...

文：Gary Bill 是 William 的經典暱稱，兩者是「正式名→簡化親暱名」的關係，背後是中世紀英語的 音變與口語簡化 ，不是隨意對應的哦！具體演變邏輯說明如下： 先從 William 簡化出中間形式：William → Will（直接截取前 3 個音節，保留核心發音）； 中世紀英語的口語習慣：人們喜歡把短音節的「Will」加個重複音，變成「William → Will → Bill」（類似於把「Bob」從「Robert」變來的邏輯，都是口語中「音節重疊 + 省音」的結果）； 親暱化延伸：後來還衍生出 Billy/Billie（加 -y/-ie 後綴，更軟化、親密，常用於家人、兒童或熟人之間）。 補充小知識 這種「長名變短暱稱」是中世紀歐洲的常見語言現象，目的是方便口語交流，同時拉近距离，比如 Richard→Dick、Robert→Bob 都是同樣邏輯。 簡單總結：Bill 是 William 經過數百年口語演變的「親暱縮寫」，核心發音沒變，只是更簡潔、隨和～ 像上面這樣的英文名字，有正式名 (Full Name) 和小名 ( 暱稱 , Nickname) 互相搭配的現象很常見，以下整理高頻搭配，分類清晰好記，附音變邏輯和用法場景，除了豐富英文生活常識，也增添一些學習英文的趣味吧： 一、經典音變款（最常見，多因口語省音 / 連讀演變） 正式名（ Full Name ） 小名 / 暱稱（ Nickname ） 音變小技巧 例句 Robert （羅伯特） Bob （鮑伯）、 Bobby （鮑比） 「Ro-bert」 省讀為 「Bob」 ，加 -y 更親暱 He goes by Bob at work, but his family calls him Bobby . （他上班用Bob ，家人叫他Bobby ） Richard （理查） Dick （迪克）、 Rich （裡奇）、 Ricky （瑞奇） “Ri-chard” 簡化為 Dick （古英語音變）， Rich 取自首音節 迪克是理查的經...