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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
美国大量增设认证，试图在大学学历之外拓宽劳动力市场准入渠道。全美目前共有超过110万项认证，其中微型认证的定义参差不齐。雇主取消学历要求后，实际招聘方式几乎没有改变。人工智能让核实真实能力变得更加困难。
核心要点
- 在缺乏标准化的情况下大量叠加能力信号，带来的是碎片化，而非透明度：美国目前提供超过110万项认证，其中严格意义上的资格认证有6,892项，非学历认证的验证方式高度分散（Third Way，2026年）。
- 据Third Way引用的研究显示，45%取消学历要求的企业实际招聘方式几乎没有改变；但该研究并未证明这完全源于缺乏可比较的信号。
- 受访雇主认为，生成式人工智能让评估真实能力变得更加困难，并与初级职位招聘减少相关联。
- 可携带、可核实的能力证明有助于推动替代性培训获得认可，可互操作的基础设施能够为此提供支撑。
- 未来十年可能出现多种发展路径，对社会流动性产生截然不同的影响。
学历之所以仍有市场，是因为替代方案看不懂
以能力为基础的招聘仍有潜力，但落实参差不齐，需要更多标准化工具。
近十年来，”能力优先于学历”的说法在美国企业界逐渐流行。越来越多的大型科技公司取消了部分岗位的学历要求。各州州长相继推出替代性学徒制项目。在线培训平台大量涌现，提供数千个主题的快速证书课程。
市场对这一需求作出了回应：全美共产生超过110万项认证，其中严格意义上的资格认证有6,892项，定义、课程、要求和验证机制往往差异悬殊、标准化程度不足。中西部某公立大学、旧金山某私人平台和当地商会分别颁发的”项目管理”证书，除了名称相同，其余几乎毫无共同之处。招聘人员对许多认证缺乏可比较的信息，但当数据以标准化格式公开时，比较工具是存在的。
Third Way于2026年5月20日发布报告，记录了这一现象：认证市场的扩张在缺乏透明度和可比性基础设施的情况下，只会增加复杂性。雇主收到的信息太多、太杂，难以得出可操作的结论。面对这种信息噪音，大学学历仍被相当一部分雇主用作筛选工具，根源正是替代方案的持续碎片化。
学历作为能力信号得以延续，不是因为它更优越，而是因为替代方案在大规模场景下仍然难以被读懂。
人工智能改变了核实的条件
生成式人工智能增加了一层复杂性，微型认证的设计者当初并未预见到这一点。当候选人在在线认证过程中提交项目、报告或分析时，如何区分哪些是本人完成的、哪些是由工具代为生成的，依然困难重重。一些雇主认为，人工智能让评估真实能力变得更加困难，随着工具不断改进，这一问题只会更加突出。
这个问题不只是个人作弊。使用人工智能完成认证练习的学生，恰恰在使用未来雇主希望他们掌握的工具。真正的问题在于：他们能否驾驭这个工具，能否解读它的输出，能否纠正它的错误。现有的评估形式往往并非为衡量这些能力而设计。
这一错位同样波及传统认证。在线选择题能否单独衡量候选人的能力，本身已值得存疑——生成式人工智能的介入让这个问题更加突出。在远程教育中沿用数十年的评估形式正面临新挑战：生成式人工智能正在将评估重心部分转移到验证调动能力、判断力和知识运用上，而这方面的信息并非普遍可得。
人工智能已在劳动力市场上造成的薪资分化让这个问题更加紧迫：管理人工智能工具的能力与可被其替代的能力，薪酬水平截然不同。对于雇主而言，判断一个候选人究竟具备哪类能力，已成为一项经济上举足轻重的决策。
一些已显示出方向的实验
整体情况并非一片黯淡。部分州和企业已开始构建具体的应对方案，尽管仍较为零散。
HR Open Standards与T3创新网络及生态系统合作伙伴共同开发并发布了”可信职业档案”（Trusted Career Profile）——一种数字化能力档案，将培训记录、认证和工作经历汇聚在一个标准化格式中，供雇主核实。其核心理念是建立通用的可携带基础设施，而非让每个认证发行机构各自定义自己的格式。初步结果显示招聘方的可读性有所提升，但采用范围目前仍局限于该州。
在企业层面，网络安全等行业已建立起相对完善的行业认证框架——CompTIA、CISSP——这些框架作为事实标准运作，认可度不依赖于发证机构。其启示在于：当整个行业就某项能力的内涵达成共识时，可携带认证才会出现，而非当每个参与者各自为政时。
欧盟建立了欧洲资格框架，这是一个八级共同框架，用于比较不同国家颁发的资格认证。该框架并未解决所有互认问题，但创建了一套雇主和培训体系可以共同使用的通用语言。欧洲框架为美国微型认证在跨大西洋流动方面提供了一种接轨的可能性，这一方向尚处于探索阶段，但已指明了路径。
推动这些转型所需的机构能力问题在此处显得格外迫切：构建能力可携带基础设施，必然涉及治理问题，以及如何在不被私人利益绑架的前提下制定标准。
市场独力无法生产的公共架构
认证市场已证明自己能够产出多样性，但尚未证明自己能够产出可携带性。这两个目标在本质上并不兼容：每个认证发行机构都希望自己的认证得到重视，而不是轻易被拿去与竞争对手比较。
Third Way报告指出，雇主与认证机构之间缺乏共同语言，呼吁构建一套使认证透明、可比、并与劳动力市场价值相契合的基础设施。
这两个要素构成了严格意义上的公共基础设施：一种随使用者增多而价值递增的公共品，没有任何单一主体有动力单独为其埋单。美国在其他领域已建立过类似的基础设施——会计准则、通信协议、产权登记册。认证领域面临的挑战与之相似。
这并非没有风险。任何能力的通用词典都反映了对哪些内容重要、哪些不重要的价值判断。大型科技公司、高校和私立培训机构在定义这些标准时各有盘算。基础设施的治理与其技术设计同等重要。
2030年前的不同路径情景
未来十年可能出现多种发展路径，对社会流动性产生截然不同的结果。
在第一条路径中，联邦层面的行动可能聚焦于推行数据标准和认证透明度，从而改善能力证明的可比性。由不同主体颁发的认证，若引用相同的定义，将更具可比性。俄亥俄州一名获得机器人辅助焊接认证的工人，无需额外手续即可在德克萨斯州或威斯康星州获得认可。工作间转换成本可能降低。对于能力认证可核实的职业，大学学历的薪资溢价可能收窄。
通过替代性培训实现社会阶层上升，变得可以衡量。
在第二条路径中，现有体系的碎片化持续存在。在线培训平台继续增多，各自颁发认证。大型雇主构建各自的内部测试体系。中小企业面对评估多种认证类型的复杂性，可能继续将学历作为默认筛选标准。替代性培训将仍是一个较为有限的市场。
自动化对缺乏认可资质的劳动者造成的两极分化风险在这一情景中同样会显现，只不过是通过认证体系而非直接通过劳动力市场来传导。
未来几年，有三个信号可以判断实际走向哪条路径：接受微型认证且不同时要求大学学历的雇主比例；印第安纳州”可信职业档案”等可携带能力档案在该州之外的采用率；以及在能力相当的条件下，学历持有者与非学历持有者之间薪资溢价的变化趋势。若这三项指标到2028年都指向第二条路径，纠偏的政治成本将更为高昂。
《2026年教育概览》主要涉及教师短缺和教育系统指标；资格可携带性在多个成员国中被指为职业流动的障碍。美国并非孤例，但其联邦制体系的分散性使问题比欧洲更为突出——欧洲的国家框架已提供了第一层标准化。
雇主现在就能采取的措施
等待联邦层面的能力本体论出台再改革招聘实践，不是一种策略。部分美国企业已开始行动。
一些企业将与培训机构合作定义认证内容，与招聘时的实操评估相结合，以便在头衔之外核实能力。IBM已为多个技术方向公开了能力参考框架，让候选人准确了解企业的期望，也让培训机构能够据此调整课程。这一模式为各方创造了可预期性。
人工智能也可以成为评估解决方案的一部分，而不只是问题的来源。自适应评估工具能够根据作答情况实时调整题目，使将任务外包给外部工具的效果大打折扣，并侧重于考察推理过程而非记忆。Khanmigo等教育平台和专业招聘公司已开始部署这类工具。这些形式并不完美，但面对生成式人工智能，它们比静态选择题提供了更稳健的方向。
有两个问题仍然悬而未决，雇主和培训机构各自无法单独解决。第一个问题是：当不同行业的能力定义发生冲突时，如何取舍。第二个问题是：如何确保可携带基础设施对技能最薄弱的劳动者同样可及，而不仅仅惠及那些本已有能力在复杂认证市场中导航的人。
来源
- Third Way / 全国州长协会，《绘制地图：修复美国认证体系的联邦政策议程》（2026年）
- 经合组织，《2026年教育概览》（经济合作与发展组织）
- 全国州长协会，《认证简报，2026年1月》
