感恩節那天，我們邀請了 3 位親戚的孩子來家裡吃飯。
他們的年齡在 25 至 28 歲之間，均為今年畢業的碩士或博士生。從求學到工作，他們都沒離開過加州灣區。交談中了解到：小伙子 A 與姑娘 B 都已找到了工作，言談舉止間透著欣喜與輕鬆，唯獨我外甥小伙子 C 顯得神情落寞、心事重重。幾杯酒下肚，我們的閒聊很快便順暢起來。
在常春藤盟校博士畢業、學計算機的小伙子 A，還未畢業便與一家小電腦公司簽定了工作合約，年薪為 12 萬美金。他之所以能盡快找到工作，皆因他學習成績優異、動手能力強，且善於社交。在學期間，他一直與一位師姐保持著良好的互動關係；當師姐應聘到這家小電腦公司就職後，便推薦他去擔任程式設計師。他現在在聖荷西（San Jose）花 4000 多美金租了一間公寓，日子過得優哉游哉。他到我家時遲到了 20 多分鐘，一進門便連聲道歉，隨後將飲料一一放在桌上說：「排隊的人太多所以遲了，這裡有鳳梨、芒果、珍珠、綠茶，大家喜歡哪個請自取。」
B 姑娘是學樂器的，畢業後加入了一個私人音樂工作室，教兒童拉小提琴。她之所以能迅速找到工作，是因為碩士畢業後便順利地與一位年幼時隨父母偷渡到灣區、早已有公民身份的廣東青年 D 先生結婚。D 先生大學畢業後在美國一家律師事務所工作，目前邊工作邊在職就讀法學碩士。我問 B 姑娘是怎麼認識 D 先生的？她說：「是透過朋友介紹的。我非常希望能留在美國，也知道自己的專業若無身份很難找到工作，就托朋友幫忙找有公民身份的未婚男士。正巧朋友的表哥符合條件，我倆見了面，沒想到一見如故，很快就確立關係並領了證。有了綠卡後，我在一週內就找到了工作。」我問：「如果你能很快找到工作，還會立刻決定結婚嗎？」她低頭想了很久，回答：「那我會慢慢尋找另一半，也許那樣的婚姻會更加如意。嗨！現在說這些已沒意義了！喝酒、快乾杯！」她拿起酒杯豪邁地一飲而盡，但我分明從她的動作與語氣中，窺見了她的不甘與無奈。
小伙子 C 的頭腦似乎比其他人都更清晰，對就職問題的理解也更深刻。他在美國讀的也是計算機專業，從讀碩士開始就一直在找工作，卻屢屢碰壁。他說：「今年的畢業生真是生不逢時，尤其是像我這樣來自普通大學的。我面對的是傳統工序被人工智慧取代後的『自動化招聘過程』。我們班同學因為找不到工作，絕大部分都已無可奈何地回國了。再過兩、三個月我若還找不到，也只能回國。我想再堅持一下，若還是不行，就考慮繼續讀博？」
當我問他「找工作需要面試嗎」時，他連連搖頭：「面試是老黃曆了！現在的招聘程序已變得非人化和形式化。我參加過 26 次面試，有 24 次是跟機器對話。」面對我的驚訝，他接著說：「當我終於能見到真人面試官時，往往會被篩成『分數夠高，能力不足』的樣板。去企業應徵的同學都這麼說，約有 80% 的公司使用 AI 驅動的履歷篩選系統，其中 Workday 和 Success Factors 佔主導地位。多數履歷在進入人眼之前，就已經被過濾掉了。」
送走 3 位年輕人後，我在反思。現在高科技公司青睞具有實習經驗、開源代碼貢獻、AI 相關項目經驗及強大演算法（Algorithm）與數據結構能力的科技人才，這固然沒錯；但正因為畢業生不能完全滿足社會與企業需求，應屆生在大型科技公司整體的佔比一直在下降。2020 年，大企業招收新畢業生的比例約 10%-15%，而現在已下降至 7% 左右。這反映了行業的平均水平，即便 Google、Microsoft、Apple 等巨頭在 2025 年普遍不再公開發布詳細的應屆生招收比例，但趨勢顯而易見。
此外，大型科技公司都在裁員。2025 年 10 月底，亞馬遜（Amazon）宣布裁員 14,000 人。主因是許多企業將巨資投入高效能 GPU、資料中心與生成式 AI 模型，縮減了團隊與初階人員編制。對企業而言，效率紅利建基於「自動化」而非「人力擴張」。傳統崗位已被 AI 取代，招聘流程依賴演算法，使得職場路徑變得極其狹窄。即使高階工程師短期難被取代，但 AI 提升了產能，導致整體人力需求進一步減少。
試想，高等教育與勞動市場也存在脫節。有些大學仍擁抱傳統課程與考核，但市場已轉向 AI 工具鏈、雲端部署、API 串接、提示工程（Prompt Engineering）與風險評估能力。企業尋找的是能監督 AI、驗證模型輸出、處理倫理問題的人才，而非單一的技術操作者，這使得學位價值大幅貶值。再加上部分學生不懂待人接物，甚至利用 AI 作弊，更削弱了競爭力。
我想，求職者的埋怨已無意義。最要緊的是將優秀的成績單升級為具備創新能力、批判思維、溝通及處理衝突能力的綜合素質。大學教師應更新科技前沿資訊，將考核重心轉向實戰經驗；大學更應與企業加強產學合作，為學生創造實習良機，讓畢業生能在就業市場中充分發揮自我價值。
文/汪敏華
