前陣子，我跟郝哥（郝旭烈）聊到 AI。
他跟我分享，他現在會用 AI 來製作 YouTube 影片的縮圖，利用 Typeless 語音轉文字，省下很多時間。他說，很多事情的門檻都變低了，以前專業的人才能做，現在交給 AI 就行。
聊著聊著，他很好奇我平常到底怎麼用 AI，我們乾脆就到他的節目「郝聲音」錄了兩集，把 AI 大聊特聊，交換彼此的想法跟用法。
本來我以為，這會是兩集很標準的「教你怎麼用 AI 高效產出」的節目。結果錄到一半我發現，我跟郝哥好像一直在往高效「相反」的方向走。
當然，郝哥說的 AI 讓很多事情的「門檻變低」是真的。
我自己的感受是，AI 把人類「表達」這件事的平均值，整個往上拉了一截。
以前你要會寫作，才寫得出一篇文章；要會畫圖，才做得出一張圖；要會作曲，才編得出一段旋律。現在，你只要給一個想法、打幾個字，它就幫你變出來。
表達的門檻，幾乎被夷平了。
但門檻被夷平的那一刻，一個很危險的問題也跟著浮了出來。當每一個人都能產出又快又漂亮的東西，我們之間的差別，到底還剩下什麼？
如果大家寫的文章都差不多一個樣，做的圖都長得像，那這個世界不就變得很無聊了嗎？
這個問題，把我跟郝哥從「用 AI 提升生產力」這個淺灘，一路帶往了更深的水裡。
你越像一台機器，就越站在 AI 的射程裡
郝哥問我怎麼高效產出的時候，我講了一句連我自己都覺得有點殘酷的話：「你越把自己訓練成一個厲害的機器人，你就越容易被 AI 取代。」
你想想，我們從小到大被學校、被職場訓練的，是什麼？
是把自己變成一台高效的工作機器。會抓重點，也會把一堆雜亂的資料整理得清清楚楚，這些以前都是讓人稱讚的本事。
可是現在回頭看，這些「本事」剛好就是 AI 最擅長的。因為說到底，AI 才是那個徹頭徹尾、不眠不休的機器人，它完完全全掌握了我們以前苦練的那些機械化技能。
你把自己練得越像它，你就越站在被它取代的射程裡。
這句話不是我一個人的危言聳聽。NVIDIA 的執行長黃仁勳，把同樣的意思講得更直接。
他說：「你不會被 AI 取代，但你會被一個懂得使用 AI 的人取代。」他直指這個時代真正的競爭，是「會用的人」跟「不會用的人」之間的競爭。
不過，這裡我們也可以聽聽另外一種聲音。
2024 年的諾貝爾經濟學獎得主、MIT 的 Acemoglu 教授，研究了上千年的技術史。他提醒我們，先別急著恐慌。
他說，現在很多 AI 的應用，充其量只是一種「差強人意的自動化」：「客服自動化不見得比真人更有生產力；它只是比請人便宜罷了。」
你發現了嗎？Acemoglu 這句話，反而幫我們把事情看得更清楚了。
被取代的真相，會被取代的，往往不是因為「AI 比你聰明」，反而是因為「你做的那件事，剛好可以用更便宜的方式做掉」。
所以你看，AI 神不神，其實沒那麼要緊。要緊的是，你有沒有不小心，把自己一整個人的價值，綁在了一件又便宜、又能被替代的機械化任務上面。
與其整天問「AI 會不會取代我」，不如先問問自己：「我是不是，不知不覺把自己活成了一個容易被取代的人？」
生產力真正的敵人，是漫無目的
問到這裡，我跟郝哥的對話，被推到了一個更實際的地方。好，既然不該跟 AI 比誰更像機器人，那真正面對它的時候，我們到底該站在哪裡？
一講到這個，我跟郝哥都嘆了口氣。因為現在 AI 工具推陳出新的速度，真的太快了！
以前微軟那個年代，半年才出一個新版本，你還懶得去看，Word 我用了二十年也就那樣，我從來不知道它有啥新功能。
現在呢？ChatGPT 過一個月就一個新模組，隔幾天又有人做出一個更漂亮的圖，下個禮拜又出一個更厲害的 AI 動畫引擎，追到後來，生活變成了一場無法逃離的資訊轟炸。
特別是因為我們是創作者，我們感到的焦慮應該是前所未有的強烈（程度應該僅次於軟體工程師）。
面對這種焦慮，矽谷有一派很有力量的聲音會告訴你：「別害怕，你該做的是全速往前衝。」
創投家 Marc Andreessen 在他那篇著名的〈技術樂觀主義宣言〉裡，把人類面對科技的抉擇，寫成這一句話：「信心對上癱瘓，建造對上停滯，擴張對上『被管理的衰退』。」
在他眼裡，真正的敵人是停滯，是慢下來，是不去追尋最新的東西。停滯的本身就是一種癱瘓，一種正在被管理的衰退。
但我在郝哥節目上講的，剛好站在他的對立面。我引了李小龍的一句話：「我不害怕練了一萬種踢法的人，我害怕的是，把一種踢法練了一萬次的人。」
我不想去追一百個工具，我想做的，是把一個流程，練到滾瓜爛熟。
電腦科學教授 Cal Newport 在《慢速工作力》書中提倡「慢速的生產力」，包含了三個原則：「做更少的事。用自然的步調工作。執著於品質。」
這跟李小龍說的「把一個功夫練一萬次」，就像是同一件事的兩種說法。
把 Andreessen 跟 Cal Newport 的觀點擺在一起，會撞出一個他們沒講出口的東西。
加速派最大的盲點，是他們往往把兩件事混為一談了。「停止前進」跟「停止亂追」，根本是兩回事。
對於使用 AI 的態度而言，我從來沒有要停下來。我只是停止亂追。我把原本要拿去追新工具的那些力氣省下來，全部灌進一個我已經練熟的流程裡。
用我在台積電學到的邏輯來說，這就像是在打造一套「零失誤的 SOP」。
在工廠裡，我們追求的是讓每一件產品出廠時都跟樣本一樣完美。我對 AI 的態度也是如此：我不想把每一次跟 AI 的對話都搞得像在「抽盲盒」或「擲骰子」，心裡還要祈禱這次它能突然開竅、表現聰明。
我想做的是把對話的邏輯「模組化」。這就像是把一個原本看心情發揮的廚師，變成一台精準的自動化料理機。
只要你把食材（指令）放進去，輸出的味道（結果）每一次都是穩定的五星級水準。
如果你玩過遊戲，這種感覺就像是你把角色的「暴擊率」疊到了滿點。你不需要靠運氣去賭哪一刀砍比較痛，而是每一刀砍下去，都保證是威力最強的「暴擊」。
使用 AI 不是看天吃飯，是透過系統和流程的設定，產出必然的好結果。
所以你看，慢，其實一點問題都沒有。會拖垮一個人的，是那種漫無目的的追逐。
你追了一百個工具，產出了一百張圖，可是這些圖要拿來幹嘛？能夠改變了誰？你自己又從中學到了什麼？
如果這些問題的答案都是「沒有」，那你只是在拼命追逐一個沒有意義的產出而已。
追到最後，你沒有變得更厲害，你只是變得更疲累。
透過對話碰撞出來的結論
我跟郝哥這兩集聊下來，我覺得最有意思的地方，就藏在我們的對話過程裡面。
「停止亂追、練熟一個」這個想法，不是哪一個 AI 題詞突然回答的標準答案。
這是兩個真實的人，在第一線使用 AI、都會感到焦慮、使用 AI 用得很有心得的人，你丟一句、我接一句，慢慢碰撞出來的。
坦白說，我在寫這篇文章的時候，AI 幫了我很大的忙，它幫我把好幾十位思想家的觀點交叉比對、整理好，擺在我面前。但真正決定「哪一句有用」、再把這些觀點「連接成一條線」的判斷，還是得由我自己來。
這正好印證了我在《AI 瓦基第二大腦》線上課程裡的第一句話：「AI 不是金雞母，是放大器。」
AI 放大的，是你這個人的本身。你有想法，它幫你放大；你有品味，它幫你放大。它能幫我把思考的深度，往下再鑽一點，但最後那個判斷、那個取捨，永遠是我的。
AI 只能放大你的思考，沒辦法取代你的思考。
把心力，還給你真正在乎的事
講到這裡，可能有人會說：道理我都懂，可是我就是不會建那個「練到暴擊」的流程啊。這正是我打造《AI 瓦基第二大腦》這堂線上課程的原因。
這堂課，我刻意不教你一百個工具。我只圍繞著三個我自己每天在用、最常見的平台來教（ChatGPT、Gemini 和 Claude）。
課程的核心，是一個叫「專案包」（GPTs、Gem、Projects）的東西。簡單講，就是把我這些年整理出來的流程，一步一步寫進 AI 裡，讓它照著這個流程走，幫你產出你要的結果。
這就像一份你早就調校好的食譜，連火候、份量都幫你寫清楚了，照著做，每次端出來的菜都一樣好吃，才不會每次都靠手感從零開始摸索。
我還把所有跟 AI 對話的情境，整理成了四個象限，幫你先想清楚：你這次的材料，是從內心來、還是從外在世界來；你要的，是享受過程、還是一個具體的結果。
區分完了，你就知道該叫哪一個 AI 專案包出來幫助你。
不過，我想傳達給你的訊息，遠比這堂課本身來得重要。
我在郝哥節目的最後講過一段話：「把產出的成品發表出來，這件事其實只是一個手段，背後真正的目的，是去改變你自己的生活。」
很多人來問我，說想跟我一樣穩定、高產出，但我每次都會反問：「那你真正想要的，到底是什麼？」
如果你要的是改善「跟孩子的相處關係」，那寫不寫讀書心得，其實是次要的事；如果你要的只是一種「我能堅持不懈」的踏實感，那每天早上花五分鐘冥想，一樣能帶給你這種感受。
不要誤把手段當成了目標，也不要在追求高效的路上，一不小心把自己活回了 AI 最擅長的那個樣子。
所以這堂課想做的，不是把你變成另一個瓦基，也不是把你變成一台轉得更快的工作機器。
這堂課真正想做的，是用一套穩定的流程，把你原本浪費在追工具、賭運氣上面的那些心力省下來，還給你真正在乎的那件事（這件事只有你知道）。
因為對我來說，從頭到尾，只有一件事是真的：AI 只是工具，你的人生才是作品。
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瓦基
INFJ、《情境智慧》作者、書評部落格《閱讀前哨站》和說書頻道《下一本讀什麼？》創辦人、《卡片盒筆記實戰課》和《化輸入為輸出》課程講師，時常分享讀書心得，喜歡將書中所學加以活用，實踐在職場與生活中。
