分類: 職場

各位，老K最近看到一件事，讓我思前想後。
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就是……AI 讓大學生養成「坐享其成」的習慣了。
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我不是說年輕人懶，我是說整個環境正在劇烈的改變，好像天下開始有白吃的午餐了。
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你上網隨便看一下就知道，現在很多大學生上課報告怎麼做？
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AI 先寫。
同學再微調。
最後交出去。
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看起來很像努力。
但本質上是：你把「腦袋」外包給一個很會寫字的機器。
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更麻煩的是：AI 連「最基本層次的東西」都寫得出來。
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摘要？可以。
整理？可以。
報告格式？可以。
甚至你要一個看起來像模像樣的結論？也可以。
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所以未來對年輕人最大的危機是什麼？
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不是「AI 會不會取代你」。
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而是——你要怎麼活在 AI 旁邊，還保持自己是個人才。
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你以為 AI 在搶工作，其實它在搶「初階人生」
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我先講一個殘酷但很真實的主張：
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AI 會取代「寫得出來的人」，但很難取代「知道要寫什麼、為什麼寫、寫完要拿去幹嘛的人」。
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什麼意思咧？
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以前社會上很多「努力」是靠產出堆出來的：
你寫得越多、做得越快、報告越厚，看起來越厲害。
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但 AI 出現後，「產出」本身會變的毫不費力。
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你會發現從此以後：
會寫的人不值錢。
會整理的人不少你一個。
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真正稀有的，會變成另一種能力：
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「架構能力」
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也就是：
你知道自己要解決什麼問題、要走到哪裡、順序怎麼排、系統怎麼長、每個部件要怎麼設計。
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這種人不是「比 AI 更會寫」。
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這種人是——就算給他 AI，他也知道要怎麼用 AI 把一件事做成。
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AI 很聰明，但它沒有夢想
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這裡我要講一句很多人聽了會不舒服的話：
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AI 的聰明，很多時候是「反射神經」。
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你問它什麼，它就用最可能的字，去猜一個最像答案的答案。
你丟它一個題目，它就立刻見招拆招。
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你會覺得它很會。
但它有一個根本性的缺陷：
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它沒有生存上的需要。
它沒有夢想。
它不會為了人生做長期規劃。
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你問 AI 夢想是什麼？
它講的多半是「別人的夢想」，因為它本來就沒有要活下去。
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而人類最強的地方，其實不是聰明。
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是你會在半夜突然想：
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「我到底想成為什麼樣的人？」
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「我五年後要過什麼生活？」
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「我怎麼走才會到那裡？」
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「我如果不改變，會不會就這樣耗完一生？」
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這些問題，AI 不會主動問自己。
但人會。
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所以我才說：「架構能力」珍貴。
因為架構能力背後其實是——人生的方向感。
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老K在年輕的時候，聽人講過：一個案子能搞定，不是人多就可以。
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這出自於《人月神話》（The Mythical Man-Month），這是 Fred Brooks 談軟體工程與專案管理的經典書，最有名的一句話就是後來被稱為「布魯克斯法則」：
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「對已經落後的軟體專案增加人力，只會讓它更晚完成。」
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為什麼？因為複雜系統不是搬磚頭。
人一多，最大的成本不是打字速度，而是溝通、訓練、協調、介面對接、理解同一個架構的成本爆炸。
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而 Brooks 在書裡也反覆強調「概念完整性（conceptual integrity）」的重要性：一個系統要好用、要一致、要能長期擴充，核心概念必須統一，通常需要少數優秀的人把設計的「靈魂」定住。
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你看，這段跟 AI 時代是不是完全對上？
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AI 可以幫你做產出，但「概念完整性」這種架構級判斷，最後還是要人來全權處理、綜合判斷。
因為那不是「字要怎麼寫」，而是「你到底在做什麼」。
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然後我突然想到：少子化＋高齡化，搞不好會被 AI 翻盤
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講到這裡，我就把視角拉大一點。
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我們人類世界現在最麻煩的兩個問題是什麼？
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1）生育率很低
2）高齡化越來越嚴重
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台灣也好，歐洲也好，亞洲、美國也好，都一樣。
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你現在不覺得有感，是因為你還活在「舊人口紅利」的尾巴。
但幾十年後人口銳減，是高機率事件。
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那如果人口一直少下去，勞動力缺口怎麼辦？
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以前答案很簡單：
生更多人。
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但現在出現另一個可能：
AI+機器人，可能會補上那個洞。
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更有趣的是：人口少下去，環境壓力也會下降。
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人少一點，資源用得少一點，某種程度上地球喘得過氣。
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然後你想像一下：
人不能在沙漠長時間工作，因為太熱、太乾、太危險。
但機器可以。
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沙漠有什麼？
有大量太陽能。
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如果未來很多生產與運算，都放在極端環境（沙漠、極地、無人區），
然後透過網路供應全世界——
那世界的樣子會完全不一樣。
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再來更刺激的是高齡化。
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以前大家怕老人佔位子太久，所以退休制度有個好處，讓你時間到了得下來。
因為你卡在上面，年輕人就上不來。
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但如果未來年輕人變少呢？
如果很多「勞動」已經被機器處理掉了呢？
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那社會最需要的是什麼？
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不是力氣。
不是跑得快。
是——經驗。
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因為越是高階的架構能力，越需要經驗。
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真正有經驗的人，他不是只會做事情。
他是會：
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知道哪裡是坑
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知道順序錯了會整個死翹翹
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知道要留哪條備援
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知道什麼叫做「看起來很努力但其實在浪費生命」
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​
這種人，AI 很難取代。
因為那不是資料堆出來的，那是你被現實打過、活過、磨過，才長出來的判斷力。
​
所以我才會說一句看似反常識的話：
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如果未來世界真的走向「AI＋少子化」的結構，那人活得越久，反而越有價值。
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最後，老K想講一句很現實的勸世話
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如果你看到這裡，你可能會問：
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「老K，那我們到底要怎麼辦？」
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我覺得答案其實很簡單，也很難做：
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1）不要把腦袋外包給 AI
你可以用它，但你不能靠它活。
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2）把自己練成「會定義問題的人」
不是會回答問題的人。
​
3）把自己練成「會立判準的人」
你怎麼判斷好／壞、該做／不該做，這會決定你是不是被 AI 帶著走。
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4）把身體顧好
因為未來你能貢獻多久，真的跟你身體有關。
你以為你在運動是在變壯？
不，你是在延長自己的「可用年限」。
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​
那最後，人類會不會慢慢縮減、縮減、縮減，然後有一天就沒了？
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我覺得這個過程可能還要幾百年。
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到那個時候，會有別人擔心，哈哈。
​
（但至少現在，老K還在，還能發文吐槽。）
​
來找老K看看相，想想怎麼度過AI時代吧！

臉書

老K最近越來越有一個感覺：
未來你事業的成敗、人生的卡關，責任全在你身上，你找不到理由牽拖了。
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你先別急著覺得我在唱衰你。
我說的是一個很實在的時代變化。
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兩千多年前，資訊不普及，約翰走路周遊列國的時候。
你能力不好、沒念書、沒資源，你可以怪環境——而且那通常是真的。
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甚至到我爸、我爺爺那一輩，很多人講的理由也很直白：
「我沒讀書是因為沒錢。」
「我欠人栽培。」
「我家裡就這樣，能怎麼辦？」
​
那些話，放在那個年代，很多時候不是藉口，是事實。
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​

​
但到今天呢？
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你要學什麼，坦白講——真的不缺。
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你要學商業？
你要學音樂？
你要學烹飪？
你要學寫作？
你要學老K這套手相、面相？
書、課程、社群、圖書館、免費資源…一大堆。
甚至你微積分忘光了、物理化學想重補——現在還有 AI 可以陪你一步一步練回來。
​
環境很多時候不是匱乏，是「過量」。
​
​

​
問題就出在這裡：
選擇太多，所以大部分人其實是被推著走。
​
YouTube 推你什麼你就看什麼。
臉書推你什麼你就滑什麼。
偶爾看到一篇很不錯的文章——你會回去讀第二次嗎？
看到一支很有啟發的影片——你會回去看第二次、做筆記、照著練嗎？
​
我猜你心裡也知道答案。
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​

​
更好笑的是書。
​
很多人很愛講一句話：
「那本我看過啦，很紅那本，我看過。」
​
我再問一句：
「那你從裡面拿走了什麼？」
​
通常就會得到一個超經典的回答：
「我覺得很好。」
​
我心裡就會想：
覺得很好，然後呢？
​
你只記得「我看過」，但你說不出你做了什麼改變。
甚至書名記得模模糊糊，作者也忘了。
那到底是在讀書，還是在「路過知識」？
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​

​
老K覺得，很多人現在是在一片混沌裡「感受知識」，
而不是讓知識真的「長到自己身上」。
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你看起來好像一直在吸收，
但其實只是一直在刷。
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​

​
所以回到最前面那句話：
​
當外在理由越來越少、資源越來越多的時候——
你能不能變好、能不能成長、能不能翻身，真的完全操之在己。
​
你每天睜開眼睛：
你選擇讀什麼、聽什麼、看什麼、練什麼。
你是讓演算法養你，還是你自己養你。
​
​

​
如果在這個年代，你還是停在原地——
那你最後還能把責任歸咎給誰呢？
​
（留言跟我說：你最近「路過的知識」是哪一種？YouTube？書？課程？還是……一直收藏卻不打開 😆）
圖片是最近看到的羅丹的沉思者雕塑，在花蓮看到的。

(臉書)[https://www.facebook.com/share/p/1DiKD64sT6/]

當你比 AI 還難用，你在職場上的價值是什麼？
前陣子跟一個當老闆的朋友聊天。
他講到一件事，我覺得很有意思。
他說，現在有些人的敬業度真的越來越低。
不是說每個人都要把公司當家，也不是說下班不能下班，更不是要鼓吹什麼燃燒生命、為老闆賣命。
而是有些人對工作的態度，已經低到一種程度：
事情交給他，他只是「處理掉」。
有沒有想過？沒有。
有沒有確認？沒有。
有沒有判斷品質？沒有。
有沒有把問題真的解決？也沒有。
反正有交東西就好。
以前這種人可能還可以混在組織裡，因為大家都忙，主管也未必有時間一件一件檢查。
可是 AI 出現以後，事情慢慢不一樣了。
我發現一個很殘酷的現象：
敬業度高的人，用 AI 會越來越強。
因為他原本就想把事情做好。
他會用 AI 查資料、整理架構、產出草稿、檢查盲點、模擬客戶問題。
他會問：
這樣對嗎？
這樣夠完整嗎？
這樣老闆看得懂嗎？
這樣客戶會不會誤解？
這樣有沒有更好的說法？
AI 對他來說，是一個放大器。
他本來就有責任感、有判斷力、有問題意識，所以 AI 會把他的工作能力放大。
他可以更快解決同事的問題。
可以更快解決老闆的問題。
可以更快解決客戶的問題。
於是他的價值越來越高。
可是反過來也一樣。
敬業度低的人，用 AI 也不會變強。
因為他只是把問題丟進去，看到 AI 有回答，就複製貼上。
AI 胡說八道，他看不出來。
AI 答非所問，他也不知道。
AI 講得很漂亮，但內容其實是空的，他也照樣交出去。
對他來說，AI 不是工具。
AI 只是另一種「交差的藉口」。
以前是隨便寫一寫交出去。
現在是叫 AI 隨便寫一寫交出去。
本質沒有變。
只是包裝變漂亮了。
這時候問題就來了：
當你交出來的東西，連你自己都沒有判斷過；
當你只是把 AI 的答案原封不動送上去；
當你對工作沒有理解、沒有責任、沒有品質感；
那你在職場上的存在價值，到底是什麼？
講得更現實一點。
其實不是每個人都是人才。
每個領域裡面，真正有天分、真正有判斷力、真正可以推進事情產生進度的人，本來就不多。
一個群體裡面，大概也就是那一小部分的人做得到。
這不是酸誰，而是現實。
你看古代就知道了。
古代大部分人不需要面對現在這種競爭壓力。
很多人待在家鄉，種田、做手藝、做一點基本工作，靠著土地、家族、地方關係，就能勉強過日子。
那個時代當然也很苦，但它的競爭邏輯跟今天不一樣。
今天不一樣。
今天每個人都被丟進一個高速運轉的系統裡。
你要會讀文件。
你要會寫報告。
你要會回訊息。
你要會開會。
你要會簡報。
你要會跟人溝通。
你要會處理客戶。
你還要跟 AI 協作。
有時候想一想，現代一個普通上班族承受的工作壓力，未必比古代很多當官的人低。
可是問題是：
我們真的每個人都是人才嗎？
當然不是。
古代文盲很多，現代透過義務教育，大家至少都學會認字，集體素質當然提高了。
但是人的差異還是在。
理解力有差。
責任感有差。
判斷力有差。
抗壓性有差。
做事的細膩度有差。
遇到問題時，願不願意多想一步，也有差。
所以有些事情就很好理解了。
如果你本來就是人才，那你用 AI，可能會如虎添翼。
但如果你不是那種頂尖人才，那你更不能放棄敬業。
因為敬業，可能就是普通人最重要的翻身工具。
你不一定比別人聰明。
但你可以比別人認真確認。
你不一定反應最快。
但你可以比別人多想一步。
你不一定最有創意。
但你可以把事情做穩、做好、做到讓人放心。
你不一定是天才。
可是你可以讓老闆、同事、客戶覺得：
「這個人做事，我放心。」
這句話在職場上很值錢。
甚至很多時候，比聰明還值錢。
這也就是為什麼我常常覺得，看相也好，算命也好，真正有用的地方，不是讓你幻想自己是什麼天命之子。
而是讓你認清自己的位置。
有些人天生格局大，腦子快，反應好，野心強。
有些人不是。
那不是壞事。
可怕的是，你明明不是天才，卻還用天才的任性在過日子。
你明明不是那種可以靠才華橫著走的人，卻對工作一副無所謂的樣子。
你明明已經沒有那麼強的競爭力，卻還被網路上那些「躺平」、「擺爛」、「工作就那樣」的文章帶著走。
那些文章偶爾看看，笑一笑就好了。
當真的話你就真的要完蛋了。
因為網紅寫這些東西，流量很好。
可是你真的照著做，最後承擔後果的是你自己。
更麻煩的是，很多人在工作中慢慢會發現：
「我跟 AI 配合，竟然比跟某些同事配合還順。」
AI 不會情緒勒索。
AI 不會擺爛。
AI 不會假裝聽懂。
AI 不會把事情拖到最後一刻，然後交一個爛東西給你。
當然，AI 會犯錯。
可是只要使用者有判斷力，AI 的錯是可以被修正的。
但一個沒有敬業度、沒有責任感、也沒有判斷力的人，他的錯往往更難處理。
因為你不只要改他的東西。
你還要處理他的態度。
這才是真正累人的地方。
所以我覺得，在 AI 時代，真正危險的不是「不夠聰明」。
真正危險的是：
不夠聰明，又不夠敬業。
如果你不是天才，那你更要愛惜自己的工作。
這裡講的愛，不是每天喊口號，不是把公司當家。
而是你至少要願意把事情做好。
你要願意理解這件事為什麼要做。
你要願意知道對方真正要解決的問題是什麼。
你要願意檢查自己交出去的東西。
你要願意承認自己不懂，然後再補上該做的功課。
你只要願意多做這些事，你跟那些只會複製貼上 AI 答案的人，就已經拉開距離了。
很多人以為職場競爭是天才跟天才的競爭。
其實大部分時候不是。
大部分時候，是一群普通人在競爭誰比較可靠。
誰比較願意負責。
誰比較能把事情搞定。
誰比較能在 AI 給出答案之後，判斷這個答案到底能不能用。
我們也許還等不到那個「完全不用工作，全部靠 AI 養活人類」的時代。
但我們剛好站在一個很尷尬的轉換點。
AI 變得越來越強。
組織開始重新思考人力配置。
老闆開始發現，有些工作不一定要找人做。
主管也開始比較：
這件事交給人，還是交給 AI 加上一個有判斷力的人？
所以真正危險的，不是 AI 取代人。
而是：
會用 AI 的敬業者，取代不敬業的人。
未來的職場價值，可能不只是看你會不會操作 AI。
而是看你有沒有能力判斷 AI。
有沒有能力提出好問題。
有沒有能力看出錯誤。
有沒有能力把一個普通答案，修成真正能用的成果。
有沒有能力讓老闆、同事、客戶覺得：
「這件事交給你，我放心。」
這才是職場真正的價值。
不是你每天看起來很忙。
不是你有沒有坐滿八小時。
也不是你會不會講一堆新名詞。
而是當問題出現時，你能不能拆解問題，然後逐步跟AI協作找出答案。
當事情混亂時，你能不能整理出方向，有沒有這方面的方向感。
當 AI 給你答案時，你能不能判斷它到底可不可信。
如果一個人對工作越來越無所謂，對成果越來越沒感覺，對品質越來越不在乎。
那他最該擔心的，可能不是公司對不起他。
而是有一天，他會發現：
不是老闆不需要他。
不是同事不需要他。
不是客戶不需要他。
而是這個職場，已經慢慢找不到非他不可的理由了。

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