AI 世紀的新生存之道—

技能的本質：不只是熟練

我們常說「熟能⽣巧」，這話似乎不假。以前，只要反覆練習，無論是煎蛋、打字，還是開⾞，總能達到⼀定的熟練度，甚⾄成為專家、⼤師。

然⽽，技能的普通化，或許可以理解為熟練度價值的貶值它變得不再那麼重要，甚⾄可能被無視或取代。如果只看結果，機器恐怕已經全⾯性地碾壓⼈類，所以，近年來最⼤的恐慌就是「AI 要取代我了！」

在此同時，我們⼜常看到「免費 AI ⼯具⼤揭秘」、「最需要的 AI ⼯具竟是它！」等等標題，我們整⽇整夜地翻看各種影⽚，彷彿看完了，也就「學會」了。

但「學會」的定義究竟是什麼？我們是不是只是在追求另⼀種「熟練」？隨著技術的進步，我們學會使⽤各種新⼯具、新軟體，甚⾄新語⾔，但這樣的「學會」是否真的讓我們更有競爭⼒？或者說，我們是否只是將原本需要⼿⼯完成的⼯作，轉移給了機器，⾃⼰變成了監督機器的「技術⼯⼈」？

如果機器繼續「進化」到不需要⼈們在旁監督，透露點訊息，機器就能搞定⼀切，那我們的⻆⾊⼜該是什麼？被機器「監督」的⼯⼈？兩年前，Google 就已經展⽰了這樣的能⼒：只需⼀句話，AI 就能幫忙訂餐廳、付款，幸好AI沒有嘴，不會把我們喜愛的菜吃光光。

別用戰術勤奮掩蓋戰略無知

這⼜連接上最近熱門的「AI 素養」話題。「AI 素養」是什麼？只要「能吟唐詩三五句、感時濺淚⼀⼆滴」？略懂幾⾏⼩程式、隨⼝都是 GPT？

偶然間，有機會看到坊間⼀些 AI 素養考題，其中有幾題讓⼈印象深刻：

⼈⼯智慧的定義當中，哪⼀項敘述為⾮？ (A) AI 就是與⼈類思考⽅式相似的電腦程式 (B) AI 就是會學習的電腦程式 (C) AI 就是與⼈類⾏為相似的電腦程式 (D) AI 就是根據對環境的感知做出合理⾏動，獲致最⼤效益的電腦程式

還有⼀題是：

McCulloch 和 Pitts 在哪⼀年建構腦神經運作模型？ (A) 1968年 (B) 1952年 (C) 1963年 (D) 1943 年

必須承認⾃⼰素養不⾜，我真不知道腦神經運作模型的出⽣⽇期，畢竟神經模型的⽣⽇派對不會邀請我參加。

如果我們只是在表⾯上「熟練」使⽤ AI ⼯具，背誦 AI 模型的⽣⽇，那麼我們學到的不是 AI 素養，⽽是 AI 歷史。⽽背誦 AI 歷史的種種細節，也不會讓學習者看⾒圖靈測試背後對「如何是⼈」的深刻思考。

也因此，我們在學什麼？學著不要被 AI 淘汰？還是另外⼀種清談哲學？「AI 將臨、吾⼈躺平」。或者「如何在 AI 時代含淚堅强活下去？」

似乎也還沒這麼悲觀。仔細觀察 AI 的發展路徑與⾏為模式，我們可以很清楚地知道「這個是 AI 寫的，充滿機器感」、「那個是 AI 說的，看起來有模有樣，其實充滿幻覺」。我們的確知道⼈與機器不同，但我們還沒搞清楚全新世界裡的⽣存之道。

AI 時代的「再」技能

無法否認，AI 已經⾮常強⼤，⽽且只會變得更強⼤。在這樣的背景下，我們該如何適應？這時候，「再」技能（RE-skilling）就成為新時代⼈類的⽣存之道。

「再」是「再處理」（Re-processing）、「再產⽣」（Re-generating）、「再理解」（Re-reasoning）、「再技能」（Re-skilling）、「再認識」（Re-knowing）、「再定位」（Re-positioning），和「再想像」（Re- imagining）。這些「再」的概念不僅僅是對 AI ⼯具的熟練使⽤，⽽是能夠在 AI 提供的基礎上進⾏再創造。

例如，在數學研究中，AI 可以縮⼩問題的範圍，找到可能的解法路徑，但最後的突破點往往還是依賴於⼈類數學家的直覺與洞察⼒。這種「再」技能，就是將 AI 提供的可能性進⼀步篩選、細化，從中尋找到真正的解決⽅案。

在創意領域，AI 可以⽣成圖像、⾳樂或⽂案，但這些往往是基於已有資料的重組。⼈類的「再」技能在於如何在這些素材中加⼊獨特的情感、⽂化背景，或者⼀種難以⾔喻的創意⽕花，使其超越純粹的機器⽣成。

在商業應⽤中，AI 可以分析市場趨勢，預測消費⾏為，但真正決策的關鍵在於我們能否從這些數據中提煉出真正對企業有價值的洞察，並將這些洞察轉化為具體的⾏動計畫。這種「再」技能，讓我們不僅僅是被動接受 AI 的建議，⽽是能夠積極引導和塑造結果。

「再」技能還包括與 AI 的協作。這意味著我們不僅要理解 AI 的運作原理，還要知道如何與它進⾏有效的互動。例如，在產品設計中，AI 可以提供多個設計⽅案，但設計師的「再」技能在於如何從這些⽅案中選擇最適合的，並進⾏調整，使其符合品牌定位和市場需求。

在教育和學習領域，「再」技能意味著不僅僅是記憶和應⽤ AI 提供的知識，⽽是能夠反思和創造新的知識。學⽣和專業⼈⼠不僅需要學習如何使⽤ AI ⼯具，還需要學會如何在 AI 的幫助下，創造出以前無法達到的成果。

在這個時代，擁有「再」技能的⼈參與未來、與未來共存，⽽不是無助地被 AI 所取代。

「再」技能不再從「熟練度」出發，⽽是從「延伸」、「我在」的基礎上，「涵攝」AI 所提供的背景資訊、重新省思⾃⼰所在的位置。設想未來的發展。也許會⽐記憶 AI 模型⽣⽇更能體現「⼈在 AI 環境中」的重要性。

⾯對專業技能普通化的趨勢，我們需要重新審視⾃⼰的定位。熟練度固然重要，但更重要的是我們如何運⽤涵攝度和「再」技能，在這個充滿挑戰的時代找到屬於⾃⼰的⽴⾜點。未來的競爭將不是⼈類和 AI 的對抗，⽽是那些能夠掌握「再」技能的⼈，與那些停留在傳統技能格局中的⼈的競爭。

學會怎麼學

「再」技能不僅僅是⼀種適應環境的能⼒，更是⼀種在新世界中⽣存的能⼒。第⼀件事應該是「學會怎麼學」，⽽不是蒼⽩無⼒地「學會 AI」，其實這樣做真的沒什麼⽤，更何況我們實際上什麼都沒學會。

你「再」了嗎？