編輯嚴選《跨能致勝》讀書心得 – AI時代來臨，我們該如何準備好自己
編輯嚴選
2021/07/11閱讀時間約 5 分鐘
AI讓科技加速發展，生活發生質變，但或許更多的不一定是期待，而是被淘汰的恐慌。當我們能做的事情，AI都能做的時候，我們該何去何從？我們還會被就業市場需要嗎？這本比爾蓋茲推薦的書或許可以看到一些曙光。
在這之前，我們要先理解我們跟AI最大的差別在哪裡，才能知道為什麼這本書的副標題是《最適用於AI世代的成功法》。
沒錯，AI很聰明，在記憶力、數據處理速度上都比我們快，也沒有體力的限制。現在的AI甚至已經進化到可以自己教自己，還能找出系統的BUG。甚至還有一說是未來寫程式的工程師也不一定永遠拿著勝利的橄欖枝，或許有一天AI會自己寫程式。美的世界他們應該就無法跨足了吧？但你看看，他們現在也會寫歌填詞了。
那我們人類該怎麼發展自己的能力呢？作者提供了一個思考的方向，我們可以往AI最不擅長的「創意跟水平思考」發展。而我們現在的教育方向或是產業發展方向，卻不小心限縮了這兩項思考模式。
以下是我覺得，我們最容易掉入的誤區，或是遺忘的重要能力。
越來越專業化的時代，不要忘了通才更能串連知識
書裡面的一個故事最讓我震撼
一個會議只邀請專精於研究特定微生物的科學家，因免疫學和血液學的專家各自專注於每片獨立的拼圖上，所以即使免疫反應是一個綜合性的系統，他們卻無法完全理解人被紙割傷後的產生的身體反應。
專業化很重要，垂直深挖一個專業領域，可以為人類社會帶來強大的貢獻是不容質疑的，各種科學研究都需要專才，但現在的科學補助，往往都僅補助極度專才、且可以明顯帶來好處的實驗。不過，跨領域的人才或團隊或許會更有創造力。
書裡提到，百老匯的黑暗時期，不論聚集多少百老匯的專家，新作品失敗率仍然高達九成。這讓我突然想到，日本綜藝節目的成功。日本綜藝節目結合各個神奇的觀點跟領域，人類觀察、各地的歷史地理文化、甚至還大玩化學跟物理遊戲，還請專家來講解。創造出各種神奇的主題，真的非常好玩！
同樣的，作者也發現更能夠想出有趣的實驗點子的，不會是專才齊聚的實驗室，而是混合了各種不同領域專家的實驗室。但這可能反而限縮了創造力，也可能導致大家都只研究有商業價值的議題，而忘記了當初可以快速發展出愛滋病特效藥，跟長期研究看似對人類沒有直接好處的動物反轉錄病毒之間強大的關聯。或是，忽視掉了必須依靠連結不同專業才能解決的問題。而這些串聯不同知識，並做策略性思考來解決困難問題的能力，AI目前是無法跟上的。
廣泛的興趣帶來的不只是生活情趣，還能提高你的創意
我們從小就被要求專心致志，我們這個世代更是被要求要早早找到自己的興趣，然後往一條明確的道路前進。畢竟，越早開始扎根越能成功吧！
但現在年輕人最大的壓力源之一，或許就是這說變就變的世界。我們永遠不知道，現在深入的東西未來會不會變廢物，或是又被新的發現推翻，甚至是產業整個消失不見。要專一一個專業從一而終變成童話了。
更悲傷的是，這個必須早早找到目標、早早功成名就，以及只學有用之事的思維，讓我們的教育講求效率，用分數計算一切，而忽略了學生的思考脈絡，結果就是扼殺了我們的創意跟思考能力。
我們天性本會對各種事物抱持廣泛的興趣，但老師跟媽媽說不行。實驗也發現，與其給學生一個快速的結論，比如：直接跟你說數學公式的結果。還不如讓學生試錯或是思考其用途，更可以激發學生的學習樂趣，也會讓他們更不容易忘記學到的東西。但學校不允許，因為這樣教太慢了。
我看完之後決定，我即使已經不再年輕，還是想不停地嘗試，即使花點時點繞點路，我還是會從中獲得經驗，然後變成未來創意的養分。
解決困難問題的妙招，「水平思考」用舊思維做新事情
我一直認為創新就是想出沒人想過的點子，發展出全新的高端科技之類的。但任天堂的奇才橫井軍平打破我的想法。他是強大的水平思考的型人材。他不追求再每個專業裡面達到極致，而是把舊有已知的知識結合，然後運用他的創造力，把舊的東西結合做成新的玩具。
3M，大家都知道他們的研究創新很厲害，但更棒的是他們內部的研究人員組成。他們的團隊裡面往往包含深度研究單一領域的專才跟較偏好廣度的博學家。博學家可以把現有的已知知識，跟專才科學家的研究串接起來，發展出新的產品。
並不是要大家都不要當專才，重點是不要討厭無法深入研究單一事物的自己。每個人的大腦擅長的事情不一樣。當社會要求每個人都一樣的時候，反而會停止成長。
但當然每件事情都三分鐘熱度可能也有原因，如果一直沒有學習的耐性，也不一定是一件好事。書中的博學家，或是很多才能的人，也是曾經深入了解或親身體會過那些東西，並不是每件事情都單純的淺嚐即止。取得這之間的平衡，或許是個不容易解開的課題，但這也是生命美妙的部分。
不要停止嘗試！未來AI的世界，或許更能讓個人獨特的創造力飛翔。所以，不要停止嘗試！我們都一起努力吧！
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