想到，就動手做：學完《AI First 行動力》，我把一個念頭變成了網站

「AI 會取代我嗎？」「AI 時代，我的價值還剩下什麼？」

前 LINE Taiwan 總經理、口袋證券創辦人暨董事長陶韻智，在他的課程《AI First 行動力》裡，第一張投影片就把這兩個問題擺在你面前。我猜這也是很多人點開這門課的原因——帶著一點期待、一點恐懼，還有一點懷疑。

我自己的答案是：AI 是好的。但有一個前提，你得主動去認識它，照自己的需求去學那些用得到的部分，而不是盲目追著每一條更新跑。更新的速度真的太快了，你怎麼追都追不完，除非那就是你的職業，否則沒必要把精力全砸在追逐最新的技術上。大人學的 Joe 講過不只一次，一定要用 AI、不要排斥它，在這個 AI 越來越普及的世界裡，對它有一定的熟悉度，是我們順應時代、把自己準備好的方式。

這門課我上完，有三個重點一直留在腦海中。但比起學到什麼，這門課真正逼著我去做的，是「動手」。所以這篇文章的後半，我會分享我照著這些想法，真的做出了一點什麼。

重點一：AI 不會取代你，但它會放大你和別人的差距

陶韻智老師在課程裡講了一句話，我記了下來：AI 不會取代人類，但會放大人類之間的差距。

機器很強，它能在十分鐘內整合好幾國語言的市場資料、自動生出圖表簡報，甚至直接進網站幫你把高鐵票買好。但課程也點出一件事：機器最難複製的，是高階的思維與判斷力。當 AI 幫你找好了投資標的，你會不會就直接下單？那個「要不要」的決策，終究還是你的。

問題來了，當大家都用得起同一套 AI、都有差不多的判斷力時，差距要從哪裡長出來？課程給的答案、同時也是課程的名稱，只有三個字——行動力。想法、行動、結果，像是一條完美的生產線，這條線最容易斷掉的地方，不是最後的結果，更不是一開始的想法，而在「有沒有真的去做」。

這一點，陶韻智在他的書《AI First 自我升級革命》裡講得更直接。他說我們正在進入一個「知識通膨」的時代：當生成一篇報告、寫一段程式、設計一張海報的成本都趨近於零，光是「提出想法」已經不值錢了。有價值的，是那些能把想法驗證出來、做成成果、並且為這個結果負責的人。技術門檻一直在降，真正的門檻反而跑到了你自己身上，也就是你敢不敢想、敢不敢試、敢不敢一直改。

重點二：別再對 AI 許願，學著當它的「工作設計師」

書裡有一個三階段的模型，我覺得很適合拿來檢查自己現在站在哪。

第一階段，許願者。把 AI 當神燈，丟一句「幫我做一個會自己還原的魔術方塊」，剩下交給它，出錯就把錯誤訊息整包貼回去，期待它自己變好。陶韻智老師自己一開始也這樣，結果 AI 生出一堆他看不懂的程式碼，兩邊都搞不清楚對方在幹嘛。

第二階段，學生。轉折點在於你開始「多問幾個為什麼」。你不再叫 AI 幫你把東西做完，而是叫它教你怎麼做：還原魔術方塊有哪幾種演算法、各自的優缺點是什麼？這段程式碼用白話講是在做什麼？把 AI 當成一個隨叫隨到、永遠有耐心的家教。

第三階段，工作設計師。當你對這個領域有了基本的掌握，你就不只是提問了，你開始設計整個流程：畫出大架構、把複雜的東西拆成 AI 能處理的小任務、定義好每一段的輸入跟輸出，最後由你來審核。

我非常喜歡這個轉變，因為它把「我不會寫程式所以做不出來」這個藉口拆掉了。會卡住我們的，常常不是某個語法或工具。更多時候，是我們自己還沒把問題本身想清楚、講明白。幸運的是，剛好這件事是不寫程式的人也能練的。

重點三：把 AI 當一支不用睡覺的團隊，你來當「慣老闆」

如果說前一個重點是「怎麼帶一個 AI」，這個重點就是「怎麼帶一整支 AI 團隊」。

老師用了一個架構，叫 3A，剛好是課程裡反覆出現的三個層次：

自動化（Automation）：以前能自動化的，多半是規則清楚、很少例外的事。現在連「要看資料、做判斷、選範本」這種要動腦的工作，都可以交出去。

強化（Augmentation）：把 AI 當成你的超級助理。你保留最後的決策權，讓它幫你把資料和選項整理到極致，你的判斷就能下得比別人快、比別人準。

代理（Agent）：讓一群 AI 自己把流程跑完，你只定方向、做最後審核。課程裡示範過，請 AI 自己上網把一份完整的市場報告做出來，甚至直接進訂票網站完成購票。

陶韻智老師把這種狀態叫「慣老闆」：自己做得到的，交給 AI 自動化，把時間省下來；自己做不到的，讓 AI 協助我們。我們要做的事情很簡單，就是定方向、做審核，並且在看不懂 AI 回答時直接叫它去改，改十次、一百次，直到我們看得懂。在與 AI 協作時必須當起那種在職場當中人人最討厭的慣老闆，你越慣，越有機會把 AI 用好。

我的做法：我把一個念頭，做成了一個真的有人在用的網站

講完三個重點，接下來是我最想分享的部分——我真的動手做了。

我做了一個網站，叫「童行 TinyGo」（tinygo.tw），是一個專門收集親子友善地點的平台。當了爸爸之後我才發現，每次要帶孩子出門，光是找一個有尿布台、有兒童餐椅、推車進得去、又能讓女兒放電的地方，就得在好幾個 app 跟一堆部落格文章之間翻來翻去。這就是我生活裡那塊「卡住的、明明可以更好」的地方。一直以來我都想要做一個 Notion 的資料庫，專門拿來放那些我在網路上看到的優質親子友善地點，不讓這些看過的資訊消失。但用想像的就可以知道，光是把它建起來就得花不少時間，更別提還要把龐大的資訊一筆一筆填進去。種種的障礙讓我遲遲沒有動手。

在上完《AI First 行動力》課程後，我總算開始動工了，我打算把這個存在很久的想法做成一個網站。在這整個建立網站的過程，剛好把上面三個重點走了一遍。

一開始我也是個「許願者」，丟一句「幫我做一個親子地點網站」，得到一堆看不懂、也跑不動的東西。後來我改變了問法，把 AI 當老師、也當我的工作設計師團隊。我不再期待它一次生出完美成品，而改成一句一句把我要的東西講清楚——首頁要長怎樣、地點卡片上要顯示哪些資訊、家長最在意的「適合幾歲」「放電指數」要怎麼呈現。它不懂的，我講清楚；我不懂的，我請它用白話解釋給我聽。

如果要我把這趟過程濃縮成最有感的部分，大概就是「我把三件事交給了 AI」：

第一件，寫程式。它負責寫所有的程式碼，因為我看不懂。我負責告訴它要什麼、以及看結果對不對。

第二件，設計外觀。網站的版面、配色、那個大手牽著小手的 logo，都是我跟它一來一往討論出來的。

第三件，把地點生出來。我只要把一個 Google 地圖的連結貼給它，它就能自動帶出這個地點的名稱、照片，幫我整理好。後來我甚至讓它一次幫我補進了上百個親子地點，本來空空的網站，慢慢長成了一個真的能用的東西。

中間當然不是一路順的。我撞過很多牆：地圖連結解析失敗、資料庫欄位設錯、版面在手機上跑掉。但這些牆，正好印證了課程那條最樸素的生產線——想法、行動、結果。每一次出錯，都是一次「發現問題在哪」，然後改、再試。

這件事帶給我的，比一個網站本身大得多。它讓我親身相信了重點一講的那句話：在這個時代，把你跟別人拉開的，常常無關誰懂得多，比較是看誰真的動手做了。

我的想法

寫到這裡，我想把鏡頭拉遠一點，講講這門課真正讓我在意的事。

前陣子我看到朋友——《全球人才搶著學！密涅瓦的思考習慣訓練》共同作者、密涅瓦大學決策科學碩士黃禮宏，在臉書分享了一段影片。那是一個直播畫面的截圖：一排人型機器人站在輸送帶旁邊，用很流暢的動作分揀著不同形狀的包裹，全自動、無人操作、輪班作業，那條產線已經連續超過七十個小時沒有停過。他寫了一段話，我看完心裡很有感覺。他說，能想像今年底的世界會變成什麼樣嗎？能想像明年嗎？幾乎無法想像。他家有兩個孩子，一個九歲、一個六歲，想到他們成年後的世界，他說自己有一些些擔心，但更多的是滿滿的興奮與期待，他要好好活得健康平安，跟孩子們一起親眼見證未來。

這段話之所以打中我，是因為我也是一個爸爸。我們這一代人，正好站在一個很特別的位置上。

我常常想起歷史上那些「典範轉移」的時刻，情景其實都很像。印刷術剛出現時，有一群人很排斥它，甚至罵它是邪惡的技術，因為它會把那些狗屁倒灶的東西印出來、到處流傳；但同樣是這個技術，讓無數經典的知識與智慧得以保留、流傳下來。汽車剛出現時，那些對它嗤之以鼻的馬車師傅，大概沒料到沒過多久，馬車這個職業就整個從時代裡消失了。網際網路剛來的時候，也有人覺得這東西太複雜、不想學，但很快地，它就滲進了你我生活的每個角落，甚至在疫情那幾年，靠著網路加持的遠距辦公，幫很多人撐過了最難的一段。

陶韻智在書裡，把這面歷史的鏡子擦得更亮。他借用經濟學家卡蘿塔・佩蕾絲（Carlota Perez）的一個框架：每一場大的技術革命，都會經過「安裝期」和「部署期」。安裝期是科技巨頭在鋪基礎建設、比誰的算力強，就像一八四○年代英國的「鐵路狂熱」，瘋狂蓋鐵軌；而部署期的主角，換成了我們每一個普通的工作者。他講了一句我很喜歡的話：歷史上最大的紅利，往往不會落在修鐵路的人身上，反而是被那些學會用鐵路重新定義生意的人拿走。

我們現在，大概就站在 AI 這條「會思考的鐵路」剛鋪好、準備進入部署期的那個路口。

那麼，站在這個路口，普通人能抓住的是什麼？我從這門課、這本書，還有最近聽的一場直播裡，慢慢拼出了自己的答案。

那場直播的講者是葳格國際學校總校長李海碩，他談的是 AI 時代的知識變現。直播裡有一句很有意思的話：「人比 AI 兇」。意思是，如果你產不出比 AI 更好的東西，你就沒有競爭力了。但他接著給了一條公式，我覺得這才是有意思的地方：AI 的答案，加上你個人的元素——你的經驗、你的故事、你的觀點——才會變成有價值的內容。AI 可以幫所有人生出一份及格的東西，但它生不出「你」。

他還提到一個概念，叫「半人馬模式」。在西洋棋的世界裡，能贏過頂尖 AI、也能贏過頂尖人類棋手的，是「一個好的人類，再加上 AI」這種組合。我把這句話跟禮宏在臉書寫的那段話放在一起看，慢慢開始想通了，比起擔心被機器取代，更值得花力氣的，是早一點學會怎麼跟它組隊。

所以繞了一圈，我又回到文章開頭那個問題：AI 是好是壞？

對我來說，它是好的。前提是你願意主動走近它，照自己的需求學那些用得到的部分，然後動手。就像那場直播裡海碩校長給的功課一樣樸素：在接下來的二十四小時內，去做一件用 AI 讓你省下時間、或變得更有效率的事。不用多，一件就好。

我很慶幸，我那「一件事」，最後變成了一個真的有人在用的網站。

最後我想回到禮宏那段話的結尾，因為那也是我此刻的心情。面對這個快得有點不真實的世界，我有一點點擔心，但更多的是期待。我沒辦法替孩子預測他長大後的世界會變成什麼樣子，但我至少可以選擇不站在原地乾等，先動手開始做，把它弄懂一點、再多懂一點。童行 TinyGo 這個網站，某種程度上就是我給自己的一個證明——一個不會寫程式的爸爸，也能把一個放在心裡很久的念頭，親手做成一個真實存在、又剛好是為了孩子而生的東西。

接下來的日子，我大概也會用同樣的方式往前走：一邊學著跟 AI 好好組隊，一邊好好活得健康、平安，牽著孩子的手，陪他一起親眼見證那個我們現在還想像不到的未來。