我們都在黑暗中，試圖辨認自己的位置。
回顧我與 AI 的淵源，要從 GPT-3.5 說起。
當時的老闆非常有遠見，他深信 AI 就是未來，要求我們提早接觸，思考怎麼用它來自動化、優化工作流。老實說，那時候的 AI 並不好用，無論是文字敘述還是內容生成，大家都還在摸索 prompt 到底該怎麼寫。
但我記得很清楚，有一次我被指派負責一項政府計畫案，必須搜集龐雜的資料並產出大量文字內容，AI 在那時幫了我極大的忙。另一次，我必須在短短兩個月內報名八件 iF 設計獎。透過 ChatGPT 幫忙找資料、翻譯英文、重整論述結構，最後有五件作品成功錄取。
用現在的眼光看，那時的工具充滿侷限。但在當時，它已經確實拓展了我能力的邊界。
月球上的 10% 與地球上的 90%
時間拉回現在，整個產業的發展令人目不暇給。
OpenAI 引領風潮，Google 建立起 Gemini 跨平台生態系與 NotebookLM，Anthropic 推出 Claude 系列。各家 AI 龍頭不斷更迭，應用場景日益清晰，更不用說各種 Agent（代理人）的應用層出不窮。
AI 工具越來越成熟，起步門檻看似變低了。但我觀察到一件令人不安的事：人與人的差距正在拉大，而且是指數級的。
大約有 10% 的人，跑在最前面。他們用各種AI工具建立起明確的自動化工作流，甚至發展出成熟的商業模式。我認識一些這樣的高手，他們一天可以產出三個 App。而我？我花了八週做第一個，四週做第二個。他們在月球上，我在地球上——我看得到他們，但追不上。
而另外 90% 的人，還停留在半年前的技術。他們對 AI 的理解可能還是「跟機器人聊天」，頂多花錢買些現成的服務，很多人甚至根本沒注意到世界正在翻轉。
而我卡在中間。知道得夠多，所以焦慮；但不夠快，所以追不上前面的 10%。 我跟那 90% 的人站在同一條街上，卻在焦慮著他們絲毫不覺得焦慮的事。
所以我到底是落後的那個，還是超前的那個？
都不是。我就是那個站在中間、看著兩邊、試圖尋找自己定位的人。
預言：在 AI 2027 的狂飆中看見本質
最近，我又重讀了一份 2025 年發布的白皮書，叫做「AI 2027」。
它非常具體地預測：到了 2027 年，超人類的 AI 程式設計師將會問世，AI 會開始自主進行 AI 研發，算力競賽會把原本需要數年的進展，極度壓縮到幾個月內發生。它寫得不像科幻小說，更像是一份冰冷的風險評估報告。
我在去年底第一次讀它，最近又重讀了一遍。
這是一種很奇妙的感覺——它描述的「未來」，很多已經在眼前發生。但身邊多數人的日子，似乎還是照常進行。預言正在兌現，只是速度既劇烈又平緩。劇烈到讓我焦慮，平緩到讓多數人無感。
這讓我更清楚地看見那道裂縫：10% 的人活在預言裡，90% 的人還沒讀過預言。而我站在裂縫上，兩邊都看得到。
這種撕裂的焦慮讓我不斷問自己一個問題：我到底該花時間去追趕那些日新月異的 AI 工具，還是把心思放在強化自己的大腦？
想了很久之後，我發現這是個假問題。但焦慮不會因為你想通了就消失。它還是在那裡。只是，我開始換一個方式去面對它。
覺醒：廉價的是產出，昂貴的是理解
我想到工業革命。
工廠出現之前，產品的價值在工匠身上——他的手藝、他對材料的理解、他知道「為什麼」要這樣設計。每一件成品都獨一無二，卻耗時費力。工業革命引入了模具和量產技術，產品得以快速且規模化地製造，但也犧牲了獨特性。
然而，人們對獨特性的需求始終存在。廉價的是生產，不是理解。 會操作車床的人很多，但知道為什麼要做這個東西、它要解決什麼真實問題的人，才是真正有價值的那個。
AI 工具也是一樣。它讓寫作、設計、寫程式這些「產出」變得極度廉價。當每個人都能快速產出時，如果你不理解自己到底在解決什麼問題，你只是在幫那個大量生產的機器加速而已。
學 AI 工具的目的，是讓你的思考可以更快落地——而不是替代你的思考。如果你的思考是清晰的，工具是放大器；如果你的思考是模糊的，工具只是放大了你的模糊。
這也是我開始建構 PKS Core（個人知識系統）的原因。在這個知識與產出可以被瞬間生成的時代，強迫自己把模糊的輸入，轉化成有具體形狀的個人見解，比什麼都重要。
進化：讓 AI 去控制 AI
最近，我做了一個決定。
上禮拜在捷運站遇到一個朋友。這已經不是第一次了，我們總是莫名其妙在同一個地方出現。對我來說，他算是某種 AI 工具的啟蒙。那天他告訴我，他現在訂閱到 Claude Max 方案——說的時候像是一件理所當然的事。
我感到某種震撼，也感到某種心動。他在探索各種可能性。我呢？
那天晚上我問自己一個問題：如果這件事最少最少要完成哪些事，我才覺得它值得？
這個問題逼我想清楚。有了底線，才知道自己在買什麼。
所以我升級了。
與其繼續用現在的速度一件一件手動去做，不如讓 AI 去控制 AI。我不需要親自操作每一個工具，不需要氣喘吁吁地追趕每一個新功能。我需要的是知道自己要去哪裡，然後讓 AI 幫我鋪路、讓 AI 幫我執行、讓 AI 幫我管理其他的 AI。
這聽起來像是偷懶，但其實是維度的轉換與分工。工業革命之後，頂尖的工匠不需要自己燒窯、鍛鐵、切割每一塊木頭；他需要的是知道最終要做出什麼，然後指揮整個生產系統。
現在的 AI 時代也一樣。我的腦袋應該花更多時間去思考、去決策，而不是陷在操作細節的泥淖裡。
終局：什麼決定了你的上限？
那麼，到了 2027 年會怎樣？
當 AI 工具的介面更直覺、更自然語言化，技術門檻將被徹底夷平。當每個人都擁有「寫程式」、「做設計」、「寫文案」的超級助理時，我們會回到一種齊頭式的平等。
那時候，我們比拚的還會是誰的 prompt 寫得比較好嗎？
不會。
工具的技能決定了我們的下限——確保我們不被淘汰。但大腦的判斷力、定義問題的能力、跨領域的整合思維，才會決定我們的上限。
如果你只追逐工具、卻不問方向，你會變成一個非常高效的迷路者——你跑得極快，但你根本不知道自己在跑向哪裡。
未來的贏家，絕對不是最會操作工具的人，而是那個最清楚「自己要前往哪裡」，並且能精準指揮 AI 幫他鋪路的人。
沉澱：在加速的時代裡安靜下來
同一時間，世界的另一端有戰火。
這件事一直盤旋在我腦子裡。戰爭離我那麼近，又那麼遠。在實體世界的重量面前，我會問自己：如果是在不同的時空背景下，我還會這麼焦慮地追逐這些虛擬的 AI 工具嗎？我到底在為了誰而加速？
我還沒有最終的答案。但這個叩問，讓我徹底安靜了下來。
也許 2026 年最值得做的事，不是無止盡地追逐速度，而是停下來弄清楚——你要用這個速度去哪裡。
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