昨天看到一篇文章，整理了高盛 CEO David Solomon 在華頓商學院 MBA 畢業典禮上的演講。
其中有一段看完之後，我很有感觸。
Solomon 回顧自己剛進金融業的年代，那時如果客戶要他比較幾家公司過去幾年的股價表現，他必須自己翻資料、抄數字、整理、畫圖，整件事情要花上好幾個小時。
而到了今天，類似的工作透過數位工具甚至 AI，可能幾秒鐘就能完成。
科技讓工作變快，這不稀奇。真正讓我思考的是：
如果今天需要花很多年練習的技能，十年後可能被新工具大幅取代，那我們到底要替孩子準備什麼？
Solomon 在演講最後提出四個他認為重要的方向：Growth、Commitment、Connection、Passion（成長、承諾、連結、熱情）。
這四個詞本身並不是新的教育理論。但我很認同他背後的那個提醒：當工具不斷改變，真正長期重要的，未必是某一項特定工具本身。
沒有人知道十年後最重要的技能是什麼
我一直不太相信，我們現在有辦法精準預測十年、二十年後孩子到底需要哪一套技能。
就像小時候在念書時，爸媽心中對我們期望的第一志願，等到我們真的進了職場，也許已經不再是理想的工作了。
因為真正改變世界的，往往不是線性的進步，而是破壞式創新。網路出現之後，很多工作變了；智慧型手機出現之後，生活方式變了；生成式 AI 出現之後，我們現在又正在經歷一次很大的轉變。
沒有人知道下一次破壞式創新什麼時候會發生。但如果科技持續快速發展，改變發生的速度只會越來越快。
這也是我最近在整理教育與教師培訓時，一直反覆想到的問題：如果我們根本不知道未來的世界長什麼樣子，教育還能做什麼？
我唯一能確定的是：
我們不能替孩子準備所有答案，但可以讓他練習「如何自學」，幫他建立面對未知的方法。
所以，我反而不急著讓孩子太早學 AI
這可能跟現在很多人的想法不太一樣。AI 很重要，我自己也會使用，而且我認為未來孩子一定需要理解怎麼使用它。
但我並不覺得越早使用越好。
原因不是我害怕 AI，而是我很在意孩子在學習過程中，有沒有足夠的機會自己去「撞牆」。
一個孩子遇到不知道的事情時，本來會經歷一段非常重要的過程：他會猜、會找、會試、會失敗、會卡住。有時候甚至會卡很久。
然後某一個瞬間，他突然看懂了，找到新的方法，或發現原本的假設根本錯了。那種「啊！原來是這樣」的感覺，我想很多人都有經驗。
學習本來就包含這種從困惑、嘗試、碰壁到突破的歷程。
我很怕的是，如果孩子還沒有建立這套探索的習慣，就太早習慣：不知道問 AI、不會寫問 AI、卡住問 AI。
久了之後，他學到的可能不是使用工具，而是：只要遇到困難，就把思考外包。最後養成了依賴感，但失去了「自己」。
我希望孩子最後把 AI 當成一把好用的工具，而不是捷徑。這兩者差很多。
如果一個人原本就會觀察、提問、研究、判斷，他使用 AI，可以把能力放大很多倍；但如果一個人還沒有形成這些能力，就習慣讓工具幫他決定要相信什麼、下一步做什麼，那工具反而可能取代了原本應該發生的學習。
我不是反對孩子學 AI，我只是希望在那之前，他先有充分的機會學會：怎麼面對「不知道」。
這也是我現在越來越在意的教師能力
這陣子我在重新整理樸門教師培訓的資料時，一直在問自己：一個好的老師，到底要具備什麼能力？
以前我們很容易認為，老師就是要懂得多、講得清楚。這當然還是重要，但如果未來知識取得越來越容易，老師真正不可取代的地方，可能不是「比學生知道更多答案」，而是他能不能設計一個環境，讓學生自己去探索答案。
學生遇到陌生問題時，老師是不是立刻告訴他怎麼做？還是能先問：
你現在知道什麼？
你還缺什麼資訊？
你的假設是什麼？
如果這個方法不行，還有什麼可能？
你怎麼知道這個答案值得相信？
在這種教學裡，老師不是牽著手把學生帶到答案前面，比較像是在他探索未知的過程中搭一些鷹架。有時候給一點線索，有時候提醒他換個角度，有時候什麼都不做，讓他再卡一下。
因為「卡住」本身不一定是壞事。很多真正的學習，反而正是在那裡發生。
Growth：真正重要的不是永遠正確，而是能不能修正
Solomon 提到的 Growth，我自己會把它理解成一種很重要的學習能力：我發現自己錯了之後，還能不能改？
這比「永遠答對」重要很多。因為真實世界不會像考卷一樣，把題目與需要的公式一起準備好。
尤其是永續與土地議題。氣候、水資源、土壤、社會公平、經濟發展，這些問題裡常常沒有一個完美的標準答案。你只能觀察、建立假設、做決策、得到結果，然後再修正。
教育真正要培養的，不是「避免犯錯」，而是犯錯之後，知道怎麼繼續學。
Commitment：有些真正重要的事情，需要時間的累積
談到 Commitment，我讀到的不是單純的「堅持就是成功」，而是：有些真正重要的事情，就是需要時間。
信任需要時間，專業需要時間，關係需要時間，學習也需要時間。
這件事情跟現在很多教育焦慮其實有點衝突。我們很希望孩子快速有效，學一個東西馬上看到成果。但有些能力就是必須經歷很多次重複、失敗與修正，才慢慢長出來。
如果每一次孩子卡住，我們都替他繞過去，他就永遠沒有機會知道：原來有些牆，是可以自己爬過去的。
Connection：安全感是探索的前提
這一點剛好跟我最近在整理感受與需求卡、以及重新思考教師能力時有很多呼應。
一個學生願不願意問問題、承認自己不知道、嘗試新的方法，很大程度取決於他是不是覺得這個環境是安全的。如果答錯就被嘲笑，提出不同意見就被壓回去，那我們嘴巴上再怎麼說「鼓勵探索」，學生都不會真的探索。
教師除了設計教材，也在設計關係。讓學生知道：你可以不知道，可以犯錯，可以提出跟老師不同的看法，但同時你也要試著為自己的判斷找證據。
這樣的環境，探索才真正有可能發生。
Passion：保護那個「沒有立即產值」的好奇心
Solomon 到現在依然保留 DJ 與音樂這個興趣，即使它跟投資銀行家的職涯看起來沒有直接關係。
我們很容易從「未來競爭力」的角度看孩子：這個有沒有用？能不能升學？以後能不能賺錢？然後慢慢把人生裡那些沒有立即產值的東西刪掉。
可是我一直覺得：一個人能不能長期對某些事情保持好奇，願意投入時間，不只是因為它「有用」，這本身就是非常重要的能力。因為那代表他還知道什麼事情會讓自己想主動往前走。
更重要的是，我們不能只被「工作」定義自己，因為工作也許會陪伴我們幾十年，但自己才真正是一輩子的。
而自主學習真正需要的，恰恰就是這種內在動力。
所以 AI 時代，到底應該教孩子什麼？
我不知道。
而且我覺得如果有人非常確定地告訴你「十年後最重要的一定是這五項能力」，我們都可以保留一點懷疑。因為未來本來就是未知的。
但也正因如此，有一些能力反而變得更重要。
不是某一套軟體，不是某一個科系；而是當原本的方法失效時，他還能不能重新學；當答案不存在時，他還能不能繼續探索；當自己錯了時，他還能不能修正；當遇到別人時，他能不能建立真實的關係；當所有人都告訴他什麼才「有用」時，他還知不知道自己真正想探索什麼。
我們不可能替下一代準備好未來，但我們可以盡量不要太早把所有未知都消除掉。
不要急著給答案，不要急著把困難移開，也不要因為工具可以替他快速完成，就讓他失去自己探索、撞牆、失敗，再突破一次的機會。
因為有一天，他真正需要面對的問題，很可能是我們今天根本還不知道的問題。