「物理學家費曼："科學哲學對科學家的用處，跟鳥類學對鳥的用處一樣。"鳥不需要鳥類學指導，科學哲學也一樣無法指導科學。」
「量子力學告訴我們，規則不能決定所有事情。」
「物理理論都是一些臨時的模型。物理學並不是在探究真實世界的本質。物理學只是在試圖描寫世界的運行方式而已。」
「世界是怎麼回事，取決於“你”對他的解釋。不一定非得是世界觀決定方法論，也可以根據方法論選擇世界觀。」
「如果教育相信世界照規則運行，則培養出“工人 Workers"，
如果一個人能認識不確定的世界端，他可以成為“玩家 Player"，
如果一個人認知到我們對世界的解釋永遠是主觀的，他會成為“塑造者 Shaper”。」
「AI 是工人的敵人，是玩家的幫手，是塑造者的工具。」
這段討論，節錄自萬維綱老師的精英日課第六季[1]，
引發我對人與AI之間如何協作的深度思考。
眾所皆知，2024年這一年，
關於「數據科學 Data Science」的「初階職位 Entry Level Position」相當難找工作。
如此，許多貸款來美國唸數據科學的碩士生，就只能哭了。
這個現象的背景，主要在於AI讓「平均水準」的智慧變得相當廉價。
從前「初階職位 Entry Level Position」的角色，
是作為「資深職位 Senior Level Position」的手指，
去幫忙執行一些如拿拿橘子，抓抓麵團的簡單任務。
但AI出現後，這些簡單任務非常簡單就可以快速完成，
幫助「資深職位 Senior Level Position」的人員直接跳過與「初階職位 Entry Level Position」角色的溝通成本，其實也就不需要這些初階職位的人了。
這個現象，用萬老師的比喻，正好可以看到，
這些碩士，就像是工人一樣，AI成為了他們的敵人。
而受過訓練的博士，他們成為玩家，AI成為了他們很好的幫手。
而敢於擔責任，擴大影響力的博士，則成為了塑造者，
AI 成為了他們的工具，他們可以用更少的人力，
創造出更多的價值，為整個社會帶來更多生產。
蠻期待可以盡快看到工人都沒有工作的那一天。
Reference
[1] 萬維綱-精英日課第六季-工艺品、玩家和主人翁