我最近上了鄭國威的 Podcast 節目「思想實驗室」受訪。
國威是「泛科學」頻道的知識長，在台灣的科普圈，幾乎沒有人不認識他。
一坐下來，他立刻丟給我一個很尖銳的問題：「現在的 AI 已經強到，你動個念頭，它就能寫出文筆流暢的萬字報告。當滿街都是近乎完美的文字，人類的價值，到底還剩下什麼？」
他還繼續追問：「我們又要憑什麼，產出那些別人願意掏錢買單的洞察？」
這個題目我可以聊上一整天。但真正讓我停下來思考的，是後面這一段對話。
我跟他說，AI 確實幫我省下很多時間。以前做一篇內容可能要花十個小時，現在兩個小時就搞定了。國威接話接得飛快：「那剩下的八個小時，你要用來寫另外的四篇文章嗎？」
我說，不、不、不、不，當然不是！
我會這麼用力地否認，是因為我自己曾經掉進過那個陷阱。
AI 剛變強的那陣子，我也有一段時間覺得自己無所不能。想說能力爆棚嘛，那我是不是該每週多錄好幾集節目、多寫好幾篇文章、多生好幾個產品？
我真的這樣試過，然後我發現，that’s not the way，那根本不是一條該走的路（甚至是一條該死的路）。
我後來終於清楚一件事。提升生產力之後，AI 留給我的，是一個更艱難的問題：「省下來的這些時間，我要拿去幹嘛？」
AI 能榨乾你，也能擴增你
我們先看一個冷冰冰的事實。當你手上多了一個能讓你十倍產出的工具，第一個盯上它的，往往不是你，是無形的「制度」。
很多企業的本能反應，就是把 AI 這個神兵利器當成一條鞭子。好，員工的效率變十倍了，那產出也給我變十倍。
2024 年拿到諾貝爾經濟學獎的經濟學家艾塞默魯（ Daron Acemoglu ），在《權力與進步》這本書裡，問了一個我覺得每個人都該記住的問題：「技術創造了經濟成長，但是，誰拿走了這份成長？」
他爬梳上千年的歷史證明了一件事，技術進步並不會「自動」帶來大家一起變好的繁榮。
科技進步的「好處」會不會被多數人共享，是人的選擇，取決於我們建立什麼樣的制度。
換句話說，AI 把餅做大了，但這塊餅怎麼分，從來不是 AI 決定的。
科幻作家姜峯楠（ Ted Chiang ）講得更白。他擔心 AI 會淪為另一個版本的「麥肯錫」，一個被拿來幫企業合理化裁員、把利潤極大化的工具。
他甚至用過一個很重的用詞，叫「資本心甘情願的劊子手」。技術本身或許中立，但它被放進去的那套經濟結構，可一點都不中立。
長期在談注意力經濟的哈里斯（ Tristan Harris ）有一句話更傳神。他說，我們曾經「使用」科技，但如今，是科技反過來在「使用」我們。
當一套商業模式建立在「最大化你的使用時間」上面，主客關係就這樣悄悄地顛倒過來了，不再是你拿起工具去完成目標，而是工具想盡辦法讓你停不下來。
就像社群軟體 FB、IG 原本是讓我們跟其他人建立連結，YouTube 讓我們能夠增廣見聞，那是我們原以為的「目標」。
但這些軟體背後的演算法，是為了讓我們停留在上面的時間更久，「奪取我們的注意力」成了這些軟體的成功指標。
我們現在使用的 AI 軟體，會不會將來也成了這種發展方向？當 AI 幫你大幅提升了工作的生產力，會不會它的成功指標，變成了「最大化你的工作時間」呢？（這顯然對企業主最有利）
那麼，還會有其他的可能性嗎？
你看，當這幾個聲音疊在一起，那個「省下來的八小時要做什麼」的問題，就不再只是我一個人的問題。
如果我不主動回答它，這個世界會有一套現成的答案幫我填上：寫另外四篇，再寫另外四份，直到我被自己造出來的這台無情的生產力機器，一點一滴榨乾。
我常提醒自己一句話：「若我們越把自己活成機器人，就越註定會輸給真正的機器人。」
那還有沒有別條路？有。
史丹佛的經濟學家布林優夫森（ Erik Brynjolfsson ）提出過一個很關鍵的提醒，他稱為「圖靈陷阱」，也就是說，純粹將電腦用於複製人類行為是錯誤的目標。
他說，如果我們一心想用 AI 去「取代」人，把人變得可有可無，那財富和權力就會流向少數擁有 AI 的人。
但是，如果我們用 AI 去「擴增」人，讓人能做到過去做不到的事情，AI 帶來的好處才有機會被更廣泛地分享。
這也呼應到我一直提倡的觀念「AI 只能放大你的思考，不能取代你的思考」，講的就是這條擴增的路。
我推出《AI 瓦基第二大腦》線上課程，從來不是想把人變成一座更高速的內容磨坊。我想做的剛好相反：用 AI 把那些瑣事接走，再把省下來的時間，還給那些不能換算成流量的東西。
不過講到這裡，我得誠實補一句。光是個人選對了路，其實還不夠。我可以選擇不被壓榨，但不是每個人都有這個餘裕。
一個被 KPI 追著跑、隨時擔心被取代的人，你叫他「慢下來、好好感受」，這話有時候真的很奢侈。
我沒打算假裝這個結構問題不存在。我能說的只是，在我們各自能決定的那一小塊地方，怎麼選，真的會長出很不一樣的人生。
別把自己活成記憶體，要活成感測器
那我自己，到底把省下來的時間拿去做了什麼？
這就要講到我跟國威聊到的另一件事。我發現，看待一個人，可以有兩種很不一樣的角度。
一種，是把人當成「記憶體」。一種，是把人當成「感測器」。
如果你把自己當成一台記憶體，那你的價值就是「資訊的吞吐量」：記得多少、跑得多快、一天能透過記憶產出多少東西。
在這個定義底下，你註定會輸，因為比記憶、比算力、比速度，碳基的我們，永遠贏不了矽基的 AI。你越是這樣要求自己，就越會活得像一台機器，然後越來越焦慮。
但人其實不是記憶體，人是一個感測器。
我跟國威說，我在乎的從來不是「我記得多少」，而是「我能感知什麼」。
同樣一本書，因為融入了我的經歷、我的品味、我的偏見，我才會覺得它好看；同樣一頓飯，是我親自去品嚐到那個味道；同樣一部電影，是我跟著劇中人物一起哭、一起笑。
放在硬碟裡的「記憶」是死的，沒有人碰得到它；真正活的、有價值的，是那個「感知」的動作，是感知的當下。
所以我在筆記本上，寫下給自己的一句提醒：「don’t build memory, build your ability to sense」，翻成中文就是：別忙著囤積記憶，而是鍛鍊那個敏銳感知世界的能力。
講到這裡你可能覺得我自相矛盾。我自己開的線上課程，課名就是「第二大腦」，整堂課都在教大家怎麼累積知識庫、怎麼讓 AI 越用越懂你，這不就是在拼命囤積記憶嗎？
對，這是我想了很久的一個拉扯。
但我的答案是，第二大腦是手段，感知才是目的。
我把那些瑣碎、重複、可以被流程化的事，全交給那個外接的大腦，正是為了把自己解放出來，留更多心力去做機器做不了的事：去感知，去選擇，去跟人好好相處。
容器是用來騰出空間的，不是用來把自己塞滿的。
所以過去一年來，我做了一個對過去的我來說很「意外」的選擇。
我本來是個偏內向的人，卻開始大量地跟人做一對一的線上對話，參與社群、參與讀書會，後來甚至順勢長出了一個自己的小型高單價付費社群《讀家攻略》。
我給《讀家攻略》起的口號甚至是「當 AI 越來越像人，我們更需要『像人一樣』的交流。」
可見我越來越篤定，未來真正有價值的，是信任和關係，已不再是資訊本身。
資訊已經多到不值錢了，但願意長期信任你、願意跟你一起探索世界的那群人，永遠是稀缺的。
說起來，我跟國威的這場對話，本身就是個現成的例子。這些想法不是我一個人在書房裡憑空想出來的，是我跟他一來一往、偶爾被對方挑戰、停下來思考，才慢慢長出來的。
AI 能幫我把讀過的東西交叉比對，但交流的火花終究得靠兩個真實的人衝撞出來。
意義，藏在你親手去克服的過程裡
對話的最後，國威給我出了一道很「狠」的思想實驗。
他說，想像 2040 年，腦機介面已經普及而且安全，你只要睡前按一個鈕，系統就能在十秒內，把一百本好書的精華，連同那些深厚的人文素養和品味，直接寫進你的大腦神經元。隔天醒來，你不必經歷任何閱讀的疲憊，就擁有了頂級的洞察力。
你選，還是不選？
我停頓了片刻，回答道：「我不選。」
這跟立場沒什麼關係。我只是太清楚，那個按鈕一旦按下去，我注定會失去些什麼。
如果全世界的知識瞬間都塞進我的腦袋，我會變成一個什麼都知道、全知的人，這件事最大的風險是「我可能再也不會感到好奇了」。
但我始終相信，好奇心是人最珍貴的東西。
我們會皺眉、會困惑、會忍不住想去探究與學習新的東西，整個人類文明之所以能往前走，靠的就是這份好奇心。
一旦人類自滿到覺得「我什麼都知道了」，再也不想學新東西了，那才是真正可怕的未來，因為文明會在那一刻停滯下來。
牛津的哲學家伯斯特隆姆（ Nick Bostrom ）在《深度烏托邦》（Deep Utopia）書中，問了一個跟這道思想實驗幾乎一樣的問題：「當機器把每一件有價值的事都做得比人好，當機器贏了、而我們也樂在其中，那麼，是什麼讓人生還有意義？」
他給了一個很有意思的想法。他說，在一個 AI 什麼都能代勞的世界，人反而可能會「刻意設計稀缺」，像高爾夫球那樣，發明一堆非得自己來、自找麻煩的規則。
你想想，高爾夫的目標是什麼？把一顆小球打進一個洞。
如果你只在乎這個「結果」，那最快的方法，是走過去用手把球放進洞裡，三秒搞定。但沒有人這樣打高爾夫，因為大家都知道，把球放進洞根本不是重點。
真正的重點，是那一堆「故意刁難你」的規則：你得站得遠遠的、只能用球桿、還要對付沙坑、水池和風。這些規則沒一條是實用的，它們存在的唯一理由，就是把一件本來很簡單的事刻意變難。
而樂趣和成就感，剛好藏在你想辦法克服這些難關的過程裡。
伯斯特隆姆要講的就是這個。在一個 AI 什麼都能幫你做完的世界，人類會很像那個「可以直接用手把球放進洞」的處境，所有難關都被替你解決了。
但人偏偏是從「克服困難」裡得到意義的。所以他猜，未來的人可能會像發明高爾夫一樣，刻意替自己設計一些「非得親手來」的規則，不是因為有效率，而是因為那個過程，才是意義的所在。
這正好說中了，我為什麼不願意按下那個「全知的按鈕」。
我選擇自己讀一本書，不讓 AI 十秒幫我摘要重點；我選擇寫好筆記、進行資料的核對，才寫出一篇文章，不讓 AI 十秒幫我寫完一篇文。
這不是因為我笨，是因為那個過程本身，就是我活著的理由。
人生的意義，往往就藏在那個「自己親手去克服」的過程裡。
把能標準化的交給 AI，把有摩擦卻真實的留給自己
研究人與科技關係幾十年的心理學家特克（Sherry Turkle ）講過一個我很喜歡的觀念。
她說，「智慧」這個詞，曾經意味著遠比任何「人工智慧」所做的，還要更多的東西，它包含了感受力、敏銳、覺察，還有明辨是非。
千萬別讓機器，反過來定義了我們的智慧。
我常拿牛肉麵當例子。很多人問我：「瓦基你那麼愛看書、做筆記，以後 AI 幫你把重點整理好不就好了，幹嘛還自己讀？」
我都反問：「牛肉麵很好吃，但餵你一顆藥丸你就飽了，你就不吃牛肉麵了嗎？電影很好看，但 AI 摘要直接告訴你劇情，你就不看電影了嗎？走路、旅遊、看風景、跟人聊天，這麼有趣的事，你就不做了嗎？」
我們其實很想做這些事，只是常被困在重複的工作裡，騰不出時間而已。
我不是一個把一切都想通了的人，也還在學怎麼跟這個越來越強的 AI 科技相處，偶爾還是會有手癢，想多做一點、多證明一點的時候。
但我至少抓到一個方向了：「能被優化、能被標準化的事，盡量交出去；省下來的力氣，留給那些低效率、有摩擦、卻真實到不行的東西。」
國威在節目最後講了一句話，我到現在還記得。他說：「在這個完美到快讓人窒息的世界裡，我們要勇敢地保留一塊屬於碳基生物的、愚蠢卻真實的痛感。」
我想，那塊愚蠢又真實的痛感，大概就是：我明明可以走捷徑，卻偏偏選擇慢慢來。
我不想當一台跑得更快的機器，我只想活得更像一個人。
我希望明天醒來的時候，我手上還有一件，我想去搞懂的事。
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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。
很棒的分享，也讓我重新思考Ai幫我省下來的時間，我該用來做什麼
不客氣，謝謝你的回饋