這波GenAI浪潮，為什麼讓人如此焦慮？
如同上篇文章（參考﹔從計程車大戰看網路如何重構商業模式：十年後的GenAI啟示）所述，越來越多人近期會聊起一件事。
現在生成式AI工具爆炸、課程資訊滿天飛，都在說：「這一波是新的時代轉變，你再不學就會被淘汰。」
不管你是上班族、創業家、自由工作者，彷彿只要沒跟上這一波，就會輸在起跑線，這種氛圍不僅在商業界，連在學術圈也可以嗅到一樣的味道。
這種感受，確實讓很多人感到焦慮。
不是因為這個技術不好、太難，而是因為：
我到底該怎麼用？跟如何把握與跟上，該怎麼判斷它對我來說，是機會，還是風險？
不是第一次面對這樣的「新東西」
其實，新技術剛出來時，又好奇又焦慮的感覺，我們都不陌生。
還記得2022年年底，ChatGPT開始出圈，快速積累大量用戶，大部分人的第一反應與我一樣「哇，這個聊天機器人好像蠻厲害的，似乎可以做很多事」。
但那時，大部分人使用的方式，就像在玩一個新玩具：
- 問它一些腦筋急轉彎
- 測試它懂不懂幽默
- 透過一些奇怪的問題，試圖引導與誤導它，看它會不會答錯
無形中，有數量龐大的使用者不約而同地對這個免費服務進行「圖靈測試」。當時的感覺是很神奇與新鮮，至於對我們實體世界的影響，坦白說談不上有什麼感覺。
這其實跟幾年前紅及一時的 Clubhouse 狀況很像。
曾經也瘋狂過：Clubhouse 的啟示
2020年四月，記得那陣子，有一個IOS的應用Clubhouse 突然在全球爆紅。
大家一窩蜂開房間、分享、聊天，熱度高到連深夜都有一堆人在線上討論，在當時屬於一個新興的語音社交產品，短時間內吸引全球眼球，異常火爆。 當時我自己為了研究，也自己開始使用，曾經主持過幾場討論，加入過各式各樣的房間，也沉迷在「聲音社交」的新鮮感中。
但很快的，這波熱潮就退去了，而且不知不覺的降溫。
當初那種「我們正在參與一件歷史性新事物」的感覺，現在回想起來，竟有種模糊的記憶感。
當熱度褪去，才發現：原來只是另一個過渡型應用工具，但在當時，只要有使用過的人應該都曾短暫的沉迷過。
這樣的經驗，也讓很多人這次面對 GenAI 時，變得更加「小心翼翼」。
不是不願嘗試，而是多了一種「會不會只是一場短命狂熱？」的猶豫。
然而這一次，情況可能有些不同
如果仔細觀察，會發現：這一波生成式AI的發展，早已不是「一個新工具」的規模。
不只是OpenAI一家公司、ChatGPT一個App爆紅，而是整個產業層級的投入與重組。
像微軟，不只投資OpenAI，還直接把GenAI整合進Office 365產品線，推出Copilot服務，讓每個辦公室應用程式，像Word、PPT、Outlook都能有AI助手。
Google的Gemini （前稱：Bard）、Meta的LLama、Anthropic的Claude，搜尋的Perplexity這些科技巨頭的全面參與與AI軍備競賽，包含中國的 DeepSeek、文心一言、豆包、智譜、Kimi等多個大語言模型，也不斷突破邊界。
這段時間不僅是模型算法的飛速成長，也帶動基礎設施算力層的快速發展。
不單單是技術堆疊的問題，而是資源、平台、工作流程全數「AI化」的開始。
GenAI+，不是「更快」，而是「思維革命」
這時候我們要反問自己：
我們是「+GenAI」，還是「GenAI+」？
如果只是 +GenAI，就是把AI當工具、當外掛，用它來幫你完成原本要做的事。
充其量就是多了一個厲害的工具，替代掉一些重複性與低價值的工作。
但如果是 GenAI+，就會從GenAI的能力出發，重新定義我們要做的事。
如同前一篇文章說的「+互聯網 vs 互聯網+（參考﹔從計程車大戰看網路如何重構商業模式：十年後的GenAI啟示）」的差別。
如果用寫報告的簡單例子來看﹔
- +GenAI：本來就要撰寫，現在用AI幫我多寫一些、寫快一點，是一種效率的優化，讓我們節省時間做其他重要的事。
- GenAI+ ：透過拆解報告產出流程，把其中生成式擅長的部分給它做，進而達到質量與品質的數量級提升，可能因為成本結構改變，進而嘗試做到一些以前不可能，但現在可以的事。就像最初的電腦是超級電腦，但當成本與設計結構改變，進入個人電腦時代時，一切就都不同了。
這中間的差別，不是效率，而是思維的起點位置。
理解AI本質，是決定能否真正用好的關鍵
要理解 GenAI+，不能只看功能，要先理解它的「技術邏輯」。
生成式AI的運作機制，與人類大腦非常類似，這邊簡單舉幾個範例：
(1) 注意力機制：像人腦一樣判斷「重要性」
GenAI 會依照資訊的「關聯性」與「時間序列接近度」來決定哪段文字更重要，並透過猜測來長出結果，這種短期記憶行為，幫助我們聚焦在眼前要解決的重點，和人腦的短期記憶排序邏輯幾乎相同。
(2) 遷移能力：跨領域的無限可能
過去我們常說「舉一反三」，是形容一個人瞭解知識底層的具體展現。而GenAI現在可以做到舉一反無限可能：你問它教育的問題，它能從行銷、設計、心理學、遊戲、飛機、賽車等跨領域給出不同視角，這種知識遷移產生的價值不可估量。因為這種遷移，可以讓人與機器的溝通變成可能，大大改變人機交互的難度與界限。
(3) 多模態能力：資料形式的轉化
更強的是，因為技術演進，它能處理語音、圖片、影片、文字這些不同型態的資料，讓他們在同一個意義上的串聯。過往我們會說有些人是文字形思考、有些人是圖象型、有些是語言型，現在都可以彈指間完成轉化，這樣就可能快速的把語言模型與物理世界做出整合，產生許多可能性。
機器真的懂嗎？真的有智慧嗎？這在哲學上是個大哉問，但透過數量龐大的語言模型加上極大的算力，硬生生逼出了我們所謂的智慧。
還有許多GenAI的技術特性值得我們去理解，這就是技術素養的重要性，有了足夠好的技術素養，才可能有火眼金睛看出商業的可能性。
+GenAI只是放大鏡，GenAI+才是重塑者
因此，如果只是「問AI問題」，它只能幫你加快一點、節省一點。
但如果你能從它擅長的地方出發——模糊、開放、需要語意理解與生成的地方——那就能開始設計新的流程與交付模式。
比如你是一家跨國的汽車租賃公司：
- 過去客服只能在上班時間處理客戶問題、並且需聘請大量人力
- 現在你用AI設計一套多語系、24小時、無間斷的即時回應系統
- 不只是節省成本，而是讓「客服」這個概念被重新定義
- 就能夠讓租車的事故處理助手，在客戶有需要時隨侍在旁，並將此服務加值到自己的產業，實現差異化
這時候，AI不是你的工具，而是創新的起點。
這讓我想到一個印象深刻的小故事，100多年前，英國的交通依靠馬車，當時，倫敦有約30萬匹馬，每天有5萬匹馬支撐著城市的交通系統，當時大家迫切需要解決的是馬糞的問題。
然而汽車的出現，從另一角度解決了這個問題，故事裡，有些馬車伕選擇學習駕駛汽車，但大部分都被淘汰，對比現在的日常，公路交通系統、交通法規、紅綠燈號誌、高速公路、駕駛證照機制、才是讓汽車產業真實改變整個社會基礎。
我們現在的心情或許就是當年矗立在倫敦街頭的看客或是馬車相關從業者，站今天的我們，或許透過這個回顧可以給自己一個正確看待GenAI的視角。
錯用AI，反而更低效
不過我們也要知道，AI有它的限制。
並不是萬能的創作引擎，而是一個「機率生成系統」。
如果給它一個確定性任務，例如：「精準算出這份報價單的稅額與成本結構」，
它有可能會亂算、甚至給出錯誤結論。
這不是AI不好，而是因為它並不是善於這樣的問題。
所以我們要學會怎麼設計「AI負責生成與溝通，其他工具負責執行」的交互架構，也就是學術上常講的REACT的機制：
- 用AI幫我們轉譯語意 → 生成機器看的懂的程式語言 → 丟到確定性系統或程是中產出對應結果 → 再由AI調整成我們熟知的語言界面或架構。
- 把「GenAI擅長模糊交互」與「決策系統擅長精準邏輯」結合，才是生產力提升的真諦。
這一波浪潮，讓獨立思考變得更稀缺
這一波GenAI的變革裡，真正珍貴的，不僅是會不會用工具，而是用工具的人能不能清楚識別：
- 你要解決什麼問題？
- 你的價值交付是什麼？
- 哪些地方可以交給AI？
- 哪些是只有你能決定的事？
這些思維上的「定義能力」，才是這個時代真正稀缺的核心。
技術越普及，思考越重要，因為生成式GenAI的隨機性，可能產出難以辨識的錯誤內容，假使我們沒有夠強的底層知識，不知不覺就可能被帶到溝裡，卻渾然不自知。
每個人都能用GenAI，但不是每個人都能讓GenAI為自己的價值所用。
這不僅是工具轉換，是一場價值再定位的選擇
這場變化不是突然發生的，而是早就悄悄開始、並且持續擴張的過程。
接下來的 5 到 10 年，可能會有一場更高速的產業重組與價值分配的重新洗牌。
你是要站在浪頭上，順勢而為用 GenAI+的思維重新定義角色與價值？
或是被動地把+GenAI當成工具，直到有天發現自己慢慢被它取代？
都可能比什麼都不做來的強，這是一場無法迴避的變化，正深刻的影響著現在的我們。
這篇文章想要提醒的，是一種觀點，也是一個選擇：
我們不無法阻擋技術前進，但我卻可以選擇如何面對。
如果你也有類似的經驗、也正為此波生成式AI變革做類似的努力，歡迎留言分享你的思索，也可以轉發給正在經歷焦慮的朋友們。 這也許不是解答，但可能是另一條重新啟動的思考線索。
