如果你家剛好有即將要生大學的學生，最近你可能會很焦慮的想問：「我的孩子該讀什麼科系，才不會被取代？」本週輝達執行長黃仁勳被問到這問題時回應的很簡潔：「我認為讀什麼不重要，所有過去要緊的事，未來也還會是重要的。」
他主張：與其找一個「AI 碰不到」的科目躲進去，不如學會用 AI 去深化任何一門學問。
說故事這件事，AI 沒有辦法替你做
黃仁勳在訪問中點名了幾個他認為在 AI 時代仍將持續有價值的領域：新聞、敘事、藝術與設計。乍看之下，這個清單和市場主流的「學 AI 就安全」邏輯剛好相反。
他的理由在於一種能力的本質。以新聞記者為例，他說，最優秀的採訪者不只是做足功課，更要能夠「專注當下、仔細聆聽，並靈活地做出回應」。
這三個動作連在一起，其實是在描述一種高度情境化的判斷力，知道什麼時候該追問、什麼時候該沉默、什麼時候一個眼神比十個問題更有力。AI 可以分析逐字稿、搜尋背景資料，但它無法感知受訪者語氣突然變低沉時的那種停頓，也無法判斷那個沉默究竟是在迴避、還是在醞釀一句真心話。
「說故事的能力，在現在和未來將同等重要。」這是黃仁勳在這場訪問裡少數直接斷言的立場。
所以他認為不必先糾結「該選哪個科目」，而是先把自己現有的熱情擺出來，不管那是文學、生物、音樂、還是工程，再回頭問一件事：AI 能在這條路上，把學習速度推到哪、把技藝磨到哪、把人生意義拉到哪。
問題的主詞，從「我該躲開什麼」換成「我能放大什麼」，整個答案結構就會跟著改寫。
AI 讓人變笨？他直接否掉這個假設
外界對 AI 的另一種焦慮，是「人類會因為過度依賴 AI 而退化」。黃仁勳在這場訪問裡對這個假設提出了異議。
他的論點走的是歷史類比的路線：每一波重大科技的崛起，最終的結果都是強化人類的企圖心，而不是壓制它。他沒有用抽象的理論，而是把這個邏輯拉回 PC 時代，那些拒絕學習使用個人電腦的人，才是最終被取代的那一群；學會用 PC 的人，則因此得以進入此前無法觸及的工作。
同樣的道理放在今天：不會用 Excel 的會計，輸給會用 Excel 的會計；不會用 AI 輔助分析的財務人員，則將輸給那些懂得讓 AI 跑模型、自己專注詮釋結果的同行。工具不同，邏輯一致。
這個類比換到 AI 時代，就是他那句廣泛流傳的說法：「你不會因為 AI 失業，只會因為比你更懂用 AI 的人而失業。」
黃仁勳的判斷是，AI 把許多工作的執行層面自動化之後，會把人類推向更高層次的任務，也就是那些需要判斷力與創造力的部分。這是一個「工作性質改變」的論述，而不是「工作消失」的論述。
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