事件
根據《紐約時報》報導，美國高等教育機構在五年內（2021-2026）將 AI 相關科系從僅有 5 所大學提供，激增至至少 74 個主修與 89 個輔修課程。從北達科他州到康乃狄克州，各地大學紛紛推出 AI 學位或準備推出，生怕被外界視為「跟不上時代」。北達科他大學工程學院院長 Ryan Adams 的一句話代表眾多院長的焦慮：「如果外界認為我們不在這場遊戲裡，要再讓大家記得我們就會變得非常困難。」
然而，新聞本身也提出了最尖銳的問題：這張新文憑究竟值多少錢？到目前為止，沒有人能給出答案。
為什麼是信號遊戲？
### 1. 市場不確定性是源頭
生成式 AI 才面世三年多，企業對「什麼是真正有價值的 AI 人才」仍未達成共識。是需要深度學習研究博士？還是懂 prompt engineering 的通才？是全棧工程師？還是 AI 倫理專家？在這種根本性的不確定性下，企業無法直接評估應聘者的真實能力——他們只能依賴信號（文憑、認證、公司名氣）。
大學正是在這個空隙中看到機會：他們承諾「我們的 AI 學位能保證你找到工作」，學生為了獲得這個信號而入學。
### 2. 集體行動困境：競爭→過度供給→信號失效
第一所大學推出 AI 學位時，確實有競爭優勢——企業認為「這所大學認真對待 AI」，傾向錄取其畢業生。但當第二所、第三所...第七十四所大學都推出幾乎相同的課程時，每一張 AI 文憑的信號強度都被稀釋了。
最終結果： - 對學生：每個人都需要一張 AI 文憑才能「和大家一樣」，但沒有人因此獲得相對優勢。就像《信號遊戲》(Signaling Game) 經典比喻——所有求職者都去上了大學以證明自己聰明，結果只是把錄取標準從「高中畢業」提升到「大學畢業」，而競爭強度沒有降低。 - 對大學：為了維持吸引力，必須不斷投入師資、設備，教育成本上升，最後可能只是在空轉。 - 對企業：面對堆積如山的 AI 文憑，難以區分哪個才是真正的優秀人才。信號變成了噪音。
### 3. 為什麼大學無法停止？（賽局論視角）
Ryan Adams 的話暴露了根本的集體行動困境：即使一所大學知道「如果所有人都推出 AI 科系、大家都輸」，他們仍然無法單獨停止——因為如果他們不推，而其他 73 所都推，求職市場會逐漸認為「這所大學不重視 AI」，學生會轉向其他學校。
這是囚徒困境（Prisoner's Dilemma）的經典形態： - 個別最優策略：推出 AI 科系（維持相對地位） - 集體最優策略：都不推（避免認證貶值、保持教育質量） - 實際結果：都推（每個人都輸）
### 4. 信號的失效會導致什麼？
歷史上有兩個可能的終局：
終局 A：文憑完全失效。當 AI 科系成為「標配」而非「差異化信號」時，企業會轉向尋找其他信號——GitHub 代碼庫、個人專案作品集、實習經驗、或乾脆只看 Kaggle 競賽排名。此時 AI 文憑從「競爭武器」變成了「入場券」（table stakes），失去溢價。這已經在軟體工程領域部分發生——名校電腦科學學位仍然值錢，但野雞大學的相同學位廉價化了。
終局 B：高端分化。只有頂級大學（MIT、史丹佛、卡內基梅隆）的 AI 文憑保持信號價值，其他大學的文憑逐漸變成「噪音」。這會進一步強化教育不平等——只有進入頂級大學的學生才能獲得真正有價值的信號，而進入門檻往往取決於家庭背景與資源。
### 5. 現在的信號焦慮 vs. 未來的真實檢驗
值得注意的是，新聞標題的提問「這張新文憑值多少錢仍是未知數」——並非因為答案不存在，而是因為市場還沒有給出答案。答案會在 2-3 年後當第一批 AI 學位畢業生進入職場時逐漸顯現：
- 如果用人單位發現「持有 AI 文憑的應聘者平均薪資沒有顯著高於其他技術背景」，文憑價值會迅速下跌。
- 如果招聘經理們開始說「AI 文憑沒用、我們看個人專案」，信號就真的死了。
- 如果頂級科技公司聯合聲明「我們不再因為 AI 文憑加分」，認證的死亡會加速。
這時，那 74 所匆忙推出課程、投入數百萬美元建設的大學，會面臨一個尷尬局面：課程無人問津、師資浪費、投資打水漂。