2026/02/02 23:33:30
經濟日報 王薇瑄（聲鮮時采科技營運長、科技媒體專欄作家）
在精密製造廠房或尖端手術室深處，總存在一種神祕傳承。老匠人僅憑觸碰機台的微弱震顫，便能預判故障；資深醫生在翻開組織瞬間，憑藉某種「說不清」的觸感，便能避開儀器尚未偵測的病灶。
這類難以編碼、難以言傳的智慧，正是哲學家邁克爾·波蘭尼（Michael Polanyi）於1966年在《隱性維度》書中定義的「隱性知識（Tacit Knowledge）」。
所謂隱性知識，是指那些無法透過文字、公式或數據完整傳遞，必須經由親身實踐、模仿與長久經驗累積才能內化的認知。它深植於人類的下意識與肌肉記憶中，是一類「知其然，卻難以言傳其所以然」的動態智慧。
知識如冰山，水面上的「顯性知識」僅是尖端，而巨大且不可用程式碼執行的水下部分，則是透過感官、身體經驗與文化浸潤習得的真理。
隱性知識在2026年生成式AI全面接管世界的當下，面臨悄無聲息的滅絕。隨著大型語言模型將人類書面遺產數據化，我們迎來「顯性知識」極度繁榮的時代。
法律、編碼或架構，都能在秒內生成。然而，AI捕捉的是機率與頻率，而非意義與洞察。其本質是「模仿表達」，擅長處理符號化資訊，但人類最強大的資產，往往藏在無法被數據化的手感、直覺與情境反應中。
當我們過度依賴AI提供的「最優解」，我們正親手裁撤培育直覺的土壤。這不僅是技術更迭，更是一場關於認知深度的斷代危機。這種轉變讓當代人才進入「跳過過程」的時代。
過去，大師需經歷漫長學徒期，那段時期充斥著低效率的嘗試與失敗，卻是在大腦建立複雜連結、內化直覺的必經之路。現在，透過精準提示詞，初學者能瞬間產出80分成果。這種高效掩蓋了殘酷事實：他們獲得了結果，卻喪失獲得結果的「體感」。
沒有經歷過萬小時的掙扎與摩擦，大腦便無法學會在數據不足、壓力巨大的極端情境下做出關鍵判斷。當我們選擇最快捷徑，也同時剪斷通往大師之路的火種。
隱性知識流失，進一步導致商業競爭中的「高效平庸化」。當所有企業依賴相同模型與路徑，創新便陷入集體同質化。這導致戰略平庸，因為最優解往往也意味著最無趣、最容易被競爭對手預判。真正的產業壁壘，往往藏在AI抓不到的雜訊與非理性偏離裡。如果組織知識都能被模型化，意味著這項優勢可被輕易複製，企業核心價值將隨之崩塌。
未來產業天平上，最昂貴資源將不再是算力，而是「無法被建模」的經驗。領先決策者不應只思考如何用AI提升生產力，更應守護那些看似低效率的傳承過程。
這反映一種反直覺微趨勢：當環境向極致自動化傾斜時，反向的「人性溢價」就會產生。這種數位訊號無法觸及的生命厚度，將成為未來稀缺資產。頂尖人才將是既能駕馭AI，又保留原始感官靈敏度的跨界物種；他們知道何時該信任演算法，更知道何時該聽從內心那份毫無根據、卻準確無比的「不對勁感」。
科技本質是消除摩擦力，但人類靈光往往誕生於摩擦之中。我們必須在追求效率的洪流中，有意識地保留一點「繞路」空間，守護那些存不進硬碟、卻能讓人類之所以為人的隱性智慧。這不僅為競爭力存續，更為在科技浪潮中，保留住最具人文溫度的火種。
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