人工智慧（Artificial Intelligence，AI）的發展常被比喻為再一次的工業革命，新的技術淘汰舊的技能，科技的發展推動著時代，不停地往前滾動。這種推進感好像進擊的巨人一樣，從計算機科學甚至是第一次有了對於「人工智慧」的想像開始，我們就注定要一直前進。
在我的大學時期，被稱讚為優秀的其中一個標準是「產出」。A 同學只用一個下午就寫完兩份作業，B 室友晚上回宿舍後只花兩個小時就做完簡報，這可能是很多人學生時期的共同經驗。但是在人工智慧被普遍的應用之後，「產出」變成了最稀鬆平常的能力，無論是在學校裡、在職場上，會使用人工智慧工具僅是最低標準。學習的成本變得非常低，我們只需要跟 AI 對話就能獲得答案，但是隨著獲得專業知識的門檻下降，加上高效產出的能力不再稀有，優秀的標準變得非常高。
甚麼樣的人能夠把 AI 用得好？筆者認為是善於溝通與思考的人。
第一個原因，AI 發展之快速已經難以用每個月，甚至每天來跟上進度。因此我們學習 AI 的歷程更像是思考邏輯的建構：使用目的、溝通對象、最終成果，無論使用哪一種 AI 工具都需要先釐清問題的架構。
第二個原因，在許多情境中，AI 已經漸漸從工具轉而被視為合作夥伴，在過去沒有人工智慧時我們和夥伴需要花費的溝通成本，現在我們與 AI 協作時同樣必須承擔。當我們懶得完整跟 AI 表達任務架構時，很難責怪它給出的東西不如預期，AI 的回饋比人類夥伴更誠實、更直接。
我們跟 AI 的工作模式可以視為「投入 (input)－產出 (output)－成果 (outcome)」三個階段，其中 output 是 AI 的產出，而 outcome 是你的成果。舉例來說，AI 依據你的提示詞生成一份提案的企劃書是 output，你判斷產出結果是否符合需求並調整，才是 outcome。在產出－成果的階段，體現了整合性思維的重要，也凸顯了專業經驗的重要。如果只是一昧地將人工智慧的產出當作最終的成果，沒有經驗思考與判斷，我們的思維會越來越弱化，也會越來越缺乏獨立思考的能力。
科技生成了一個子宮，我們在羊水裡找不到岸。
－馬欣
我們很難預測人工智慧是否會像物聯網，或是區塊鏈等等的新興科技一樣逐漸淡去，還是這次將會徹底掌控與改變人類的生活軌跡。在科技的巨大浪潮裡，當找不到岸依靠時，別想著站在巨人的肩膀上，巨人會倒。我們的安全港是保有思考的能量、不斷的溝通與說話。
縮圖來源：Photo by Pawel Czerwinski on Unsplash
註：本文為筆者參與楊傑年顧問《AI 工具實作與數位轉型導入》工作坊後的筆記與反思，同時感謝楊顧問的Z分享與啟發。
