最近打開 LinkedIn，除了已經鋪天蓋地、持續了好一陣子的 AI 趨勢分析文，我觀察到另一個有趣的現象：越來越多教育科技公司與 AI 模型訓練商，正在召募教育相關的內容訓練員。
這些職缺的主要工作內容，就是餵養 AI 精準的學科知識與教學邏輯，並且針對產出內容做修正，目標是「讓 AI 變得更懂教學」。
教育界重磅新計畫：Khan TED Institute
與此互相呼應的，正是高等教育界近日最受矚目的消息之一：可汗學院（Khan Academy）創辦人 Sal Khan 聯手 TED、美國教育測驗服務社（ETS）推出的「Khan TED Institute」。這項計畫預計運用 AI 優勢，在 2027 年提供學費低於一萬美元的新型學士學位，背後更有 Google 與微軟等科技巨頭支持。
早在 2025 年，我便接觸過一家理念與上述相似的教育新創，他們雖然規模較小，但憑藉極具潛力的核心邏輯，在 2025 年 5 月的種子輪第二輪募資中，成功獲得 2,500 萬美元，並於 2026 年初順利借殼上市。儘管該公司目前尚未正式推出課程，但已是登記有案的私立大學。
隨著可汗學院的正式宣告，顯示出眾教育新創「英雄所見略同」，不同單位都採取鴨子划水的姿態朝此方向前進，期待 AI 能成為它們的槓桿工具，提供高效率、低成本的教育服務。
這不僅代表在未來，教育新創界的競爭會越來越激烈，更反映出產業整體對 AI 應用的想法：所謂的 AI 學習不只是思考如何「使用」AI 來完成現有教育，而是看中其強大的「教學」潛力。
教育新創的共識：AI 已從「輔助工具」轉向「教學核心」
AI 的核心優勢在於，只要其依賴的知識資料庫準確，它就能進行精準的學習診斷，並快速生成大量適性化的練習。這種方式能幫助學習者以更高效、更個人化的步調精熟核心學術知識。
儘管具體細節尚待公布，但憑藉可汗學院、TED 與 ETS 長年累積的教育經驗，我判斷 2027 年部分學程上線的可能性極高。
至於眾人關心的「私校學位認證」問題，根據我對美國私校學歷認證的理解，完全新創的私校在最開始會遇到的困難關卡，是要先有學生的學習數據成果，才能申請認證。
然而有關這一點，強大的品牌信任度帶給 Khan TED Institute 很好的先發優勢：若採取開放策略，先以低價誘因吸引大量使用者並回收學習行為數據，不僅能訓練出更精準的模型，也更能提供扎實的學習效果佐證。
在執行邏輯上，先擁有龐大的學生數據作為基礎，再回溯申請私校學位認證，這條路徑是完全可行的。況且如果夠吸引人、內容夠扎實，Khan TED Institute 很可能也會吸引到一群不太需要學位的使用者。
不過，在等待課程問世之際，我們其實也需要有更多空間討論教育與社會公平的本質問題。
第一層思考：教學者的轉型，從知識傳授中「解套」
首先是教學者的角色：當 AI 能更有效地處理基礎知識的傳授與測評，教育領域還需要這麼多傳統意義上的教學者嗎？
可汗學院創辦人 Sal Khan 曾說，教師是 AI 時代最安全的工作之一。但我並沒有他那麼樂觀，如果 AI 可以取代人力、減少成本，我不認為目前既有的所有教師工作會繼續存在。
不過，或許也不用太擔心，因為教學者不會完全被 AI 取代，而是面臨轉型──在全球普遍性「教學過勞」的現狀下，最好的期待之一是 AI 能讓教學者免除重複性的勞動，將精力回歸到更高層次的人格引導與情感支持。
普及之後的思考：是為誰開門？又是誰在買單？
其次是學位的社會意義。當核心知識變得易於獲取且成本極低，學位的「含金量」將如何定義？
根據美國國家教育統計中心（NCES）發布的《2024 年美國教育狀況報告》（Report on the Condition of Education 2024），美國高中畢業生的應屆大學入學率約為 62%。這意味著高等教育在美國已經「普及化」，所以問題的核心已不太是入學機會，而在於成本過高。
當前許多家庭正在反思高昂學費的投資報酬率。這讓我很好奇：Khan TED Institute 訴求的對象，是那 62% 當中嫌大學太貴的人，還是那 38% 裡部分因經濟壓力而無法入學的人呢？
會這樣思考，是因為入學對象的組成，會間接影響大家對於學位「含金量」的觀點。只要實體大學還存在，無可避免地，Khan TED Institute 的學位也會被拿來比較；但如果類似 Khan TED Institute 的學位成為新常態，未來傳統實體名校將進一步走向「精品化」，也不是不可能。
進階思考：為效能付出的其他代價
最後，必須回到社會公平與責任的討論。
降低學費看似促進了公平，讓更多人不會因為跨不過高昂的學費門檻，而無法接受高等教育，但 AI 的運作背後，是巨大的能源消耗。
統計顯示，AI 查詢的耗電量可能比普通查詢高出五倍。當我們運用 AI 改變教育，試圖平價教育的同時，也產生了大量的碳排與能源成本，這最終可能轉嫁為全體社會的負擔。
教育的重要一環，是培養人類對社會責任的思考。目前看來，AI 雖然能促進知識的傳輸，但似乎還無法取代人類對於「教育、環境與社會正義」之間複雜關係的深層反思。此刻的我們也可以多想想，AI 代表的是效能，但如果這個效能必須犧牲或用其他的價值去換取，需要被考量的，也就不僅是 AI 可以多有效，更包括這個有效，值得那樣的犧牲嗎？
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執行編輯：洪翊芳
核稿編輯：孫雅為
編按：主圖取自 Khan TED Institute 官方網站
