試著想像一下，
你走在熙來攘往的台中街頭。
突然，
有位大叔攔住了你。
他手裡緊抓著一張 30 年前的泛黃地圖，
一臉困惑地問你：
「年輕人，中港路怎麼不見了？火車站前的那間百貨公司去哪了？」
當下，你一定覺得這荒謬至極，
甚至有點想笑，對吧？
他手裡的地圖沒錯，但他找錯了時空。
拿著 30 年前的舊地圖，
試圖在今時今日的台灣大道，
尋找那些早已消失的舊地標。
這不就是標準的刻舟求劍嗎？
鏡頭一轉，
回到我們熟悉的職場。
你的身邊有多少人，
正做著跟那位大叔一模一樣的事？
我們總是習慣強調：
「我有十年經驗」
「我在這行做了二十年」
但在 AI 快速迭代的今天，
如果沒有更新你的「認知作業系統」，
那些過去引以為傲的資歷，
就像是你手裡拿著一本紅白機的攻略本，
卻面對著 PS5 的 4K 畫面，
這種無力感，你能想像嗎？
更諷刺的是，
在職場上，
我們還緊緊抱著 10 年前的成功案例，
要老闆買單。
你可能會想：
「難道我過去累積的汗水與經驗，在 AI 面前都一文不值了嗎？」
當然不是。
經驗就像舊地圖，它能證明你走過多遠，
但不能保證你未來不迷路。
重點不在於否定過去，
而是在於如何「轉化」。
我們得先搞懂，
為什麼同樣用 AI，
有人覺得它是廢物，
有人覺得它是神隊友？
這讓我想到脫不花與快刀青衣的一席長談中，
快刀青衣點破的一個關鍵：
「差別在於，你把 AI 當成對手，還是隊友？」
很多人跟 AI 的互動是「單次博弈」（對手心態），
我出一道題目， AI 答出來了算你厲害，
答不出來就代表你還不行。
這種「一次決勝負」的心態，
讓你永遠只能停留在表面，
覺得 AI 不過如此。
但有經驗的強者，
跟 AI 的互動是「緊密協作」（隊友心態）：
「 AI 回答了這個答案，我這還有個補充資料，你再修正一遍...」
「 AI 的想法跟我不太一樣，這句話是怎麼推理出來的？我們再挖深一點...」
這不是在相互競爭，而是在對齊目標以及思維。
在這種你來我往的緊密互動當中，
你運用你的舊經驗去引導它、修正它。
同時，你也摸清了它的「能力邊界」，
知道哪份工作能放心交給它，
哪份工作必須自己扛。
網路的發展，減少了人們的資訊不對稱。
就像找餐廳，
以前你可能需要騎著車大街小巷繞啊繞，
才知道哪裡有美味的義大利麵。
現在 GOOGLE 關鍵字一搜尋，
你連這些餐廳的評價有幾顆星都能看得到。
而 AI 的發展，讓我們更往前一步了，
它降低的是認知的不對稱，
也就是讓你能瞬間調用專家的知識。
比方說大量的契約範本，
你看不懂那些拗口的法律條文，
不知道哪裡埋了「獨門暗器」，
哪條是對手設下的「霸王條款」。
以前你需要去修民法，
或者花大錢請律師幫你審閱。
但現在，
把整份契約丟給 AI，輸入指令：
請扮演資深法務，
幫我找出這份契約中對我不利的風險條款，
並用白話文解釋給我聽。
一瞬間，你獲得過去需要多年苦讀才能得到的專業洞察。
當 AI 讓知識的調用變得這麼容易，
你死守著舊經驗是不是很危險？
掌握了這一點，
你就不再是那個拿著舊地圖，
在現代街頭迷路的大叔，
而是懂得使用最新導航系統的老司機。
房子老了，
你知道要重新裝修、拉皮，才能住得舒適。
但奇怪的是，
當我們的觀念舊了，
卻很少人想到要「重新學習」。
別讓「資深」成為你拒絕新世界的藉口，
試著去跟 AI 成為隊友，進行一場緊密的互動吧！
你會發現，它不是來取代你的，
而是來幫你把那張舊地圖，
升級成通往未來的即時導航。
