ChatGPT 是 AI 的 iPhone 時刻——黃仁勳，NVIDIA 執行長。
上禮拜有人問我：「你做《怪獸科技公司》是想讓大家知道科技變化很快，必須了解到這些應用以及如何因應，不過我們文組也早就知道 ChatGPT、Midjourney 這類 AI 了，你到底想要告訴我們什麼？」
AI 帶來的瘋狂相信很多人都體驗過了（如果還沒看完這篇趕快去試），但具體而言，AI 對於每個人來講是怎麼樣的存在？我們現在到底可以做些什麼？
3+1大巨變：便宜、秒殺、門檻消失，以及十倍速
在你出生以前的發明，對你來說是自然的；英國科幻小說家 Douglas Adams 的科技三定律雖然幽默，但也確實道出新科技勢必會讓某些人難以承受（所幸本人還介乎在自然和革命性之間XD）。
35 歲以前的發明，是革命性的；
但 35 歲以後，這發明會是反自然的。
因為網路效應，ChatGPT 只用兩個月便達到億次用戶，OpenAI 研發的快速更是讓 GPT-4 做到可以用 Bing 連網整合，並透過 Plugin（外掛）做到堪比大學程度的邏輯推導。
AI 解放了過去我們對於「專業」的定位，就連像是 Excel 函式、程式碼，抑或是多語言文本這些必須花上多年經驗累積而成的技能，也能在幾分鐘內就交給 AI 全數轉譯完畢，甚至精準度比初心者還要好上許多。
如今，AI 生成內容的品質已經好到分不出來是「真」是「假」（人工／智能），成本低、生成快速的特點，似乎也鬆動了我們過去的一些既定思考方式。
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舊思維需要改變
過往我們總會想說，「打造護城河」會是讓自己無可取代的關鍵，這樣的思維到底有沒有問題？我們來看 AI 可能造成的兩大對比。
對比 ①：90% 工作＝0 元 vs. 10% 工作＝x1,000 倍
美國著名軟體工程師與作家 Kent Beck 說到，我們過去認為的「專業」，現在已經是任何人都可以做到基本門檻（甚至更高）的程度，只要懂 AI 的每個人都可以用萬分之一的價格來做 90% 的工作。
舉例來說，如果只是要出圖，AI 快速生圖完就只要花時間鑑賞和溝通而已；如果只是要翻譯，AI 翻譯（90%）＋校閱（10%）的配置就足矣。
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對比 ②：被稀釋、取代＝無用階級 vs. 變稀有、賦能＝贏者全拿
贏的人，會繼續贏下去。
從市場需求來看，客戶當然只要最好、最便宜的方式。以前需要自己做工程（訓練 AI 模型）、做內容（製圖、文案），現在有 API（別人做好的模型），如果只具有前兩者的能力，相較 AI 的價值為何？
再次回到對比 ① 的例子，當翻譯、做圖能力被稀釋，有校閱能力、鑑賞能力和溝通能力者可以提升效率，提供市場更多的價值——這樣的能力，像是同理心、信任和經驗變得更加稀有；而當 AI 經驗變成稀缺資源，擁有經驗者會更容易找到機會，從而累積經驗並持續擁有新的機會，形成「贏者全拿」的壟斷。
此外，當 AI 解放語言阻礙，中文市場或能開拓為全球市場的當下，你應該選擇的是打造護城河站在原地防守，抑或當成新的機會向外探索？
所以，我們到底要做什麼？
回到文章開頭提出的問題，AI 裁員浪潮很大程度地讓我們感到恐懼，但關鍵在於，我們要能意識到 AI 的存在，然後想辦法應對它。
你可以 ①：健康恐懼
恐懼給我們最糟的東西，就是讓我們做出錯誤的決定。
面對新事物，有些人或許會感到害怕決定躺平放棄。
儘管躺平是理性的選擇，但它並不是個最好、最保險的選擇。我們必須思考，這是有用的恐懼，還是你的擔心其實是無用的？與其一直擔心無法改變的事情，不如保持健康恐懼，找到現在可以做的事，及早注意並採取行動。
你可以 ②：學 AI 語言（Prompt Engineering）
學習 AI 語言的目標是「長肌肉」。
有別於程式語言，與 AI 溝通的重點在於了解 AI 如何運作（語言的單字與文法）、如何詠唱以及它的限制是什麼。
從自己在乎的主題下手，有目的性地學習，累積技能、品味與自信，同時檢驗成果好壞。這是一場長跑，我們不只要知道怎麼跑，更是要持之以恆地跑下去，讓自己適應整個世界變化的節奏。
你可以 ③：找到屬於自己的社群
自己跑覺得很孤單的話，可以找戰友（俗稱同溫層XD）！
原因是，現在技術發展很快，我們不可能什麼都學，很多時候必須與他人合作交流，並從其他人身上看到自己的盲點，又或是自己不曾想過的觀點，這便是社群最大的效用（看到這，快來追蹤怪獸科技公司！）。
總的來說，未來會長什麼樣我們不得而知，但毫無疑問地，就算超前部署、提前準備，這個世界永遠都有意想不到且無從預測的新東西跑出來，我們能做的，就是適應這些浪潮，開闢出每個人自己最能走下去的路。
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