去年，我團隊來了一個剛畢業的新人，名校出身，聰明，對 AI 充滿狂熱。
有一次，我讓他處理一個緊急的資料分析任務。半小時後，他興高采烈地跑來，說他用 ChatGPT 寫了一段 Python 腳本，跑完了。
我一看程式碼，差點沒從椅子上摔下來。
那段程式碼，表面上能跑，但它用了一個極其耗費資源的迴圈（N+1），在處理大數據時，效率比老手寫的慢了至少 100 倍。更致命的是，它在特定情境下，會直接算出錯誤的結果。
如果這個結果直接上線，公司賠掉的錢，可能比他的年薪還多。
我把他罵了一頓，他一臉無辜：「可是...AI 就是這麼教我的啊。」
這件事，完美印證了我這幾年一直在跟朋友、同事強調的觀點。
那就是：AI 知道全世界的已知知識，但它沒有主動性。你必須清楚、明確地指揮它，而不是天真地相信它的自由發想。
簡單來說，AI 不是來拯救新手的，它是來消滅那些「只有半桶水」的新手的。
而最近聽了「2025劉潤進化的力量年度演講」，看到劉潤老師也提出完全相同的看法，更是讓我心有戚戚焉。他把我一直在講、卻有點零散的觀點，用一個更完整、更系統化的框架給呈現了出來。
這篇文章，就是寫給那些還在幻想 AI 會讓你一步登天的你。
✔ 你以為 AI 是你的救世主？錯，它只是專家的「外掛」
AI 無法從 0 到 1 教會你，
但能幫專家從 100 放大到 10000。
現在的 AI，特別是像 L3 等級的「執行助手」，能力已經強到變態。
你給它一個需求，它能自主規劃、設計、執行，最後給你一個完整的 App。
聽起來，好像人人都能成為開發大神了，對吧？
但劉潤老師在演講中一針見血地指出：AI 雖然掌握全世界的知識，但它沒有「主動性」，更沒有「判斷力」。
這就像給你一台法拉利。
一個專業賽車手（專家），知道如何精準地過彎、何時該加速，法拉利能讓他打破紀錄，成為神。
一個剛畢業、只會開教練車的新手，給他法拉利，他只會因為馬力太大，在第一個彎道就衝出賽道，車毀人亡。
AI 就是那台法拉利。它是一個「能力放大器」，不是「能力替代品」。
你的專業能力是 1，AI 可以幫你放大到 10；如果你的專業是 100，AI 能幫你放大到 10000。
但如果你的專業是 0，那 AI 給你的，只會是「放大的 0」，甚至是一個「負數」——因為你會像我那個新人一樣，產出一個看起來沒錯，但其實是災難的結果。
AI 是能力的放大器，不是能力的替代品。
✔ 為什麼專家用 AI 會超神，而你用只會超煩？
因為專家在「駕馭」AI，而你在「被 AI 駕馭」。
我用寫程式來舉例，你會更有感覺。
一個專家級的工程師，他會這樣對 AI 下指令：
「請幫我用 Singleton 模式，為這個資料庫連接的 Class 寫一個有線程安全（Thread-Safe）的實例，並解釋在什麼情況下可能會出現死鎖。」
AI 會立刻給出一段高品質、幾乎可以直接使用的程式碼，以及一份風險報告。
但一個新手呢？他只會問：
「我該怎麼連接資料庫？」
AI 只會丟給他一堆最基礎、最氾濫的程式碼，裡面可能還混著好幾個過時的寫法。
這不是危言聳聽，最近在 Facebook 技術社群就有一個活生生的慘案。
一位長期推廣「Vibe Coding」（也就是用感覺、用自然語言讓 AI 幫你寫程式）的講師，公開發文抱怨 Google 自動扣款太貴，短短幾天帳單就暴增到一萬多塊台幣。
他原本想帶的風向是「平台好坑錢」。
結果，貼文底下瞬間湧入大量網友吐槽，直接點出問題根本不在平台，而在他自己身上。
原來，他用 Google AI Studio 做一個教學 App，雖然設計了介面讓使用者輸入自己的 API Key，但他完全沒有做到「專家」最基本的一個動作：驗證 AI 產生的程式碼。
AI 把他自己的 API Key 直接寫死在了程式碼深處。
導致所有使用者都在用這位講師的帳號瘋狂發送請求，上演了一齣「我做 App、別人玩、錢我付」的悲劇。
更諷刺的是，當事人一開始還沒意識到，先怪罪平台。社群上許多人批評，這暴露了講師「連基本 debug 能力都沒有」。
這就是新手和專家的思維差距。新手遇到問題，第一反應是怪工具、怪平台；而專家會立刻回頭審查程式碼，找出問題的根源。新手看的是「功能有沒有實現」，而專家看的是「實現的對不對、有沒有坑」。
這就是劉潤老師觀點的殘酷之處：
▍ 專家有「定義問題」的能力
他非常清楚自己「要什麼」，所以能給出極度精準的提示詞（Prompt），把 AI 當成一個隨時待命的頂級顧問。
▍ 專家有「篩選答案」的能力
AI 給出答案後，專家掃一眼就知道哪些是對的、哪些是錯的、哪些是陷阱。他能快速從一堆礦砂中，撿出那顆鑽石。
▍ 專家有「驗證結果」的能力
專家能用自己的知識體系，去驗證 AI 給的答案是否真的可行，有沒有隱藏的 Bug。他信的不是 AI，他信的是自己的判斷。
▍ 專家有「迭代優化」的能力
他能把 AI 的初步成果當作一個半成品，然後快速地進行修改、優化，最終變成完美的成品。AI 是他的副駕駛，但方向盤始終在他手上。
新手呢？他把 AI 當成神，AI 說什麼，他就信什麼。
結果就是，他被 AI 帶到了溝裡，還以為自己正走在高速公路上。
關鍵差異在於「提問的品質」與「驗證的能力」。
✔ 在 AI 時代，你的「護城河」到底是什麼？
投資你的「專業判斷力」，這才是 AI 永遠無法取代的核心資產。
聽完劉潤老師的分享，我對 AI 的焦慮，轉變成了對「半桶水」的恐懼。
在 AI 時代，最危險的不是不懂 AI 的人，而是那些「略懂一點，就以為自己全懂」的人。
那具體該怎麼做？
▍ 1. 先蹲馬步，再求加速
別再幻想用 AI 抄捷徑了。你應該先透過最傳統的方式，在一個領域裡蹲好馬步，建立起最基本的專業判斷力。當你腦中已經有了「正確」的框架，再用 AI 來幫你加速，才不會走火入魔。
▍ 2. 把「提問」當作你的核心技能
在 AI 時代，「問對問題」比「知道答案」重要一百倍。而問對問題的前提，是你對這個領域有足夠的深度理解。你得先成為半個專家，才知道該問什麼有價值的問題。
▍ 3. 把 AI 的答案當作「嫌疑犯」來審問
永遠不要 100% 相信 AI 的輸出。把它給你的任何東西，都當作一個「待驗證的假設」。去查證、去測試、去反思，這個「Debug」的過程，才是真正能讓你成長的關鍵。
▍ 4. 你的護城河 = 深度 × AI
與其蜻蜓點水地學十個領域，不如在一個領域裡深耕，成為前 10% 的專家。因為在 AI 的加持下，專家的價值會被指數級放大。你的專業深度，決定了 AI 能為你的人生加幾個零。
你的專業深度，決定了 AI 能為你加速的程度。
總結來說，AI 這波浪潮，淘汰的不是那些「不用 AI」的人。
它淘汰的，是那些「沒有專業，又想靠 AI 走捷徑」的半桶水。
別再幻想 AI 會帶著你起飛了。
在坐進那台法拉利之前，先去把你的駕照考到手，而且最好考到賽車等級。
否則，你連怎麼死的都不知道。
