最近的ChatGPT5、Gemini3的橫空出世，讓我開始認為「編輯學」正在成為一種人人必備底層能力。
日本編輯教父松岡正剛在《知の編集工学》當中說過一個概念：＂編輯＂這個能力是人腦與生俱來的。就像閱讀能力、邏輯能力與寫作能力一樣，這儼然可以視為一種每個人都無法迴避的基本技能。
AI的出現正在快速催化人類發展這種特質。在資訊進化頻度達到前所未有高度的現在，能夠俱備類似理解資訊結構、萃取並重組內容的人，能創造更大的價值。
▌「編輯」不再是指傳統出版的「工作職稱」，而是一種「次世代技能」
如果要說到大家聽到「編輯」的聯想，應該屬於傳統出版業的「編輯」這個職位。
我想試著討論，這個之後不再單純是指「職位」，而是指「能力」。
工作內容加速向數位移動，美國勞工統計局在 2021–2031 的預測裡，編輯職缺下降 5%，這是一個實際存在的趨勢。
然而，同一段時間，網路媒體、影音平台、短影片、社群內容、品牌內容農場、線上課程、知識型內容工作者、AI 製作內容，都在快速擴張。文案、腳本、分鏡、標題、素材轉譯的需求愈來愈多，甚至企業內部的簡報、數據解讀、專案更新，都開始需要「懂資訊的人」協助整理、敘述、包裝。
我看到許多原本從事編輯的人，從出版轉向行銷、轉向企劃、轉向影音腳本、轉向社群、轉向 AI 輔助寫作。他們擅長整理資料、理解結構、抓重點、用更好的方式把內容說出來，所以自然被大量職位吸走。
有趣的是，與此同時，另一個職業群體正在急速增加：資料料學家（Data Scientist）。它是一門利用數據學習知識的學科，目標是從資料中提取出有價值的部分來生產資料產品。美國勞工統計局甚至預測，2021–2031，這類職缺成長 36%。
如果站在更高的角度看，這兩個現象像是指向同一件事：
AI的出現，如果視為輔助而不是取代，反而「增進人類的編輯潛能」，會讓懂得將資訊加工、萃取、重組、呈現的人，變得愈來愈重要。
▌編輯的本質，是資訊與內容的「再譯技術」。
文字、聲音、影像、圖像，看似學科不同，其實都遵循同樣的規律：人們需要理解、需要重組、需要吸收。
松岡正剛稱編輯為一種「解讀目標資訊的結構，再重新設計傳遞方式」的技術。如果把這句話抽象化，它其實像極了資料科學的核心精神——從資訊中找出有價值的部分。
編輯與內容資料工作，在深層層次上是相同的。
雖然一個偏向語言與敘事，一個偏向數據與模型，但兩者都在回答同一個問題：
- 什麼是重要的？
- 什麼需要被留下？
- 怎麼讓內容變得能被理解？
資訊越多，這種技能越稀缺。而AI則是加快編輯呈現的幫手。
▌當內容形式變得多樣化，編輯學變成跨域能力
次世代的內容，絕對不再只有書和文章。
編輯能力可做的事混雜且多源，簡報、會議、影片、圖像、論壇、模型輸出、AI 回應...。 資訊變得立體，人們也正在理解AI如何能協助我們用更立體的方式處理我們想講的事。
- 企劃書需要編輯力。
- 業務簡報需要編輯力。
- 影視劇本需要編輯力。
- 城市計畫需要編輯力。
- 數據可視化需要編輯力。
- AI 的輸出也需要編輯力做選擇與修正。
編輯力成為一種橫向的能力，滲透在每個領域裡。
▌編輯力讓人能與 AI 共存
AI 可以生成內容，卻需要人類來為這些內容賦予結構與目的。
AI 可以提供大量資料，卻需要人類來決定什麼是有意義的。
所以 AI 不會減少編輯力的重要性，反而會放大它。
編輯力是一種「讓 AI 的輸出變好」的能力。
▌所以，編輯力是一種現代人的必備素養。
資訊量會繼續增加、繼續碎片化，工作會持續要求更高的整合力。
在這樣的環境裡，編輯力的價值不會減少，反而會因資訊增加而上升。
編輯學正在從一個專業職位，變成一個普及的能力框架。
它像閱讀與寫作一樣，是文明發展中的基本素養。
▌編輯學是一種與世界連結的方式。
它能組織混亂的資訊，能讓人快速看見意義、能把內容轉化為清晰的價值。
在內容與數據都呈倍數成長的時代，編輯力會成為每個人都需要擁有的技能。
它穩定、實用、跨領域、深度可遷移。
不論科技如何變化，資訊永遠需要被理解，而編輯學恰好掌握了這件事的核心。
能夠編輯，就能夠理解世界。
能夠理解世界，就能創造自己的位置。
