投資銀行開始要求 AI 素養證明，門檻從「會用」變成「證明你會用」

瑞銀在 2027 年的校園招募中，要求應徵者提出 AI 應用能力的具體佐證。這則消息的重點不在某一家銀行的政策，而在門檻的形態改變了——從「熟悉 AI 工具」這種可以在履歷上自稱的描述，變成需要提出證據的要求。

這個轉變對高等教育有直接的影響，而時間壓力比表面上緊。2027 年的校園招募對象，是現在已經在校的學生。也就是說，大學若要因應，能調整的只剩最後一兩年的課程與經驗設計。

值得先釐清的是「AI 素養」在雇主眼中指什麼。從已知的招募描述來看，它通常不是指會操作某個工具，而是幾件更具體的事：能判斷一項任務適不適合交給 AI、能檢查輸出的可靠性、了解資料處理的合規界線、以及能說明自己在工作流程中怎麼使用它。這與學校端談的 AI 素養其實高度重疊，差別在於雇主要看的是實作證據。

「具體佐證」這個要求也值得注意，因為它改變了學生該累積什麼。可用的佐證通常包括：實際完成的專案並說明 AI 在其中的角色、能展示的工作流程、以及最重要的——能在面試中被追問細節而答得出來。這與傳統的證書思維不同：一張線上課程結業證明無法回答「你當初為什麼那樣判斷」。

對大學而言，這裡有幾個可以直接做的調整。第一是允許並要求學生在作業中標示 AI 的使用方式與判斷理由——這個紀錄本身就會成為日後的佐證素材。第二是把「說明自己的流程」納入評量，因為那正是雇主的面試形態。第三是專題與實習的設計，讓學生累積可展示的實作而不只是修課紀錄。

不過也有需要保持警覺的地方。當雇主開始要求 AI 素養的證明，市場會迅速出現各種「認證」，而其中多數的實質內容有限。學生可能把時間投入在取得標章上，而不是累積真正能被追問的經驗。學校在這件事上的角色，恰恰是幫助學生分辨兩者。

還有一個結構性的觀察：金融業的招募條件變動通常具有示範效應，其他產業會在一到兩年內跟進。因此這則消息可以視為早期訊號，而不是單一產業的特殊要求。

業界分析人士指出，當一項能力從「加分項」變成「基本要求」，最先受影響的不是頂尖學生，而是原本靠學歷與科系就能取得面試機會的中段族群。

對台灣的大專院校而言，這則消息可以轉成一個很實際的問題：貴系今年的畢業生，如果被要求提出 AI 應用能力的具體佐證，他們拿得出什麼？如果答案是「修過一門課」，那就代表課程設計還停在證書思維。