AI 不會毀掉你明天的工作，但會拉開別人和你的差距
最近，我從社群上面感受到滿滿的 AI 焦慮，讓我想起 Bill Gates 有一句我很喜歡的話：
“We always overestimate the change that will occur in the next two years and underestimate the change that will occur in the next ten.”
翻成白話就是：我們總是高估兩年，低估十年。
這句話，剛好可以拿來當我們看待 AI 的心情調節器。
2023 年我寫 AI 長文心得的時候，大家被 ChatGPT、GPT-4、Midjourney 震撼到，問的是「Google 會不會被毀滅？」2026 年的現在，反而 Google 呈現了完全反超的局面。
這也是我想先說的結論：你不用被很多販售 AI 焦慮的人嚇到睡不著，但也不能繼續當沒發生。真正重要的不是這兩年 AI 會不會「爆炸」，而是你接下來十年要不要把 AI 用到變成自己的一塊肌肉。
AI 在這三年多的演進
- 2022 年，AI 連基本算術都做不好，還會信心滿滿地告訴你 7 × 8 = 54。
- 到了 2023 年，它已經能通過律師高考。
- 2024 年，它可以寫出可正常運作的軟體，還能解釋研究所等級的科學概念。
- 到 2025 年底，世界上最頂尖的一些工程師表示，他們已經把大部分寫程式的工作交給了 AI。
- 2026 年 2 月 5 日，新模型問世（Codex 5.3, Opus 4.6），讓之前的一切看起來都像是另一個時代的產物。
我自己也是這幾天明顯有感，簡單幾句話就直接升級了 KryptoGO Payment 讓它融入了 AI Agent 的工作流，但如果你不在這圈子，體感可能只有：「欸，現在 AI 好像比較會寫簡報、比較會寫信。」
這就是 Gates 那句話的影子：我們一開始高估兩年內會不會直接出現 AGI 大爆炸，卻低估了兩年內「日常工作被改寫」的程度。世界沒有突然被 AI 接管，但你一天有多少時間，其實已經是在和某種模型互動，可能比你想像中來的還多。
比較殘酷的現實是：
中期來看，幾乎所有發生在螢幕上的工作，都不再是穩定的。法律、金融、醫療、行銷、寫作、客服、甚至管理工作，只要核心是閱讀、寫作、分析、決策、透過鍵盤溝通，AI 都已經「有能力」接手相當大一部分。
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正確面對 AI 的態度
目前擋住它的，不是技術，而是法規、責任、制度、客戶信任，以及我們自己的惰性。這些東西會讓變化變慢一點，卻不會讓它消失。但這不代表你要每天刷 X、看恐慌 thread、把自己嚇到焦慮癱瘓。
我反而覺得，有兩件事可以把心情拉回比較健康的位置。
- AI 目前沒有自己的「動機」和「責任」：它可以幫你寫合約、做報表、出策略簡報，但要不要真的簽字、押錢、開槍，還是人類要負責。這一層「願不願意背書」短期內不會消失。
- 社會系統永遠比技術慢好幾拍：從「技術上做得到」到「制度上允許大規模取代」，中間會卡在一堆非常人類的東西：法律、習慣、政治壓力、組織文化。這些會變成你的緩衝時間。
差別在於：有人拿這段時間來假裝沒事，有人拿這段時間來練功。
所以，我不想再用「這是史上最大威脅」的語氣嚇你，也不會用「別擔心，人類永遠不可取代」來麻痺你。
而是，面對這種正在發生中的變革，我們能做的只有從現在就該把自己當成或在 AI 原生世界的人，然後設計一個你撐得住十年的節奏。節奏的起點可以非常小。
我很喜歡 Matt Shumer 在 "Something Big Is Happening" 那段話：「每天花一個小時實驗 AI，六個月後，你會比 99% 的人更知道未來在發生什麼。」
每天留 60 分鐘給一件事
不是「玩玩看」、也不是「問它幾個新奇問題」，而是挑一個你本來就會做的真實工作，強迫自己讓 AI 參與進來：
- 你本來要寫會議紀錄，今天改成先丟錄音給 AI 抓重點、產出初稿，你只負責修。
- 你本來要自己設計簡報結構，今天改成先請 AI 幫你生三種 outline，你挑一個再改。
- 你本來要自己讀 30 頁法規，今天改成先叫它整理成幾個 scenario 和風險點，再回頭對原文。
關鍵不是你用了哪個產品，而是你開始用「導演」的角色看待自己：
你負責定義目標、設計流程、審核品質，AI 負責把中間很多重複又瑣碎的步驟接走。這種轉換如果每天都做一點，半年後，你對 AI 的「直覺理解」會完全不一樣：你會知道它哪裡真的強、哪裡還是不可靠，而不是被每一則新聞牽著情緒跑。
再往長一點看，未來最大的分水嶺，可能不是「會不會寫程式」或「懂不懂 prompt」，而是：你會不會願意多次「砍掉重練」。
先承認 AI 可能會做得比你更好
AI 的進步逼我們面對一個很生硬的問題：你願不願意承認自己過去人生投入的專業，多數 AI 都會做，而且在很多地方可能做得比自己還更好？你還有沒有能力，在 35、45、甚至 55 歲時，重新當一次初學者，改寫自己的工作流？
但承認這件事，不等於承認「自己從此沒有價值」。反而是反過來問：在一個寫程式、寫文件、做分析的「執行成本」被 AI 壓到幾乎趨近於零的世界裡，什麼才是真正稀缺、真正昂貴的東西？
也承認什麼還是只有你做得到
我自己的答案，除了過去我講的願景、品味、和愛，還多了幾個在 2026 年之後變得越來越關鍵的能力。
(1) 判斷力
當所有人都可以用差不多的模型、叫出差不多品質的產出，真正拉開差距的，不再是「會不會 prompt」、「懂不懂架 LLM」，而是：你知道該做什麼、不該做什麼、先做什麼嗎？在商業裡，技術已經越來越不是護城河，真正的護城河變成了「你選題目的品味」和「你在資源有限時做取捨的判斷」。AI 可以幫你把一百條路都模擬出來，但最後要踩哪一條，還是要靠人。（延伸閱讀：做一個有方向感的人）
(2) 信任與商譽
第二個是信任與聲譽。在一個匿名性更高、加密技術更普及、AI 內容氾濫的網路經濟裡，個人品牌變成一種「信任錨點」。AI 可以無限生成內容，但只有少數人，是你會願意把機密交給他、讓他幫你一起做決策的人。也因為盜竊、詐騙在加密世界裡更難「追回」，人們會本能地偏好只跟誠實、有紀錄、講究品質的人做生意。這讓「誠實、把事情做好」突然有了非常具體的經濟價值，變成一種新的「信任的道德」。在這種世界裡，比起一個不知道誰在裡面的百萬粉絲池，一個彼此真正認識、願意彼此背書的小社群，反而更值錢。
(3) 垂直與深度
通用大模型會把「通用問題」掃一遍，這一層紅利裡面，大部分人只要會用工具就吃得到。真正長期的機會，會慢慢移到垂直領域：你是不是對某個細分行業，有足夠深的理解，深到可以把那個行業的語言、流程、風險、KPI，都變成一套專屬的 AI 工作流？無論是牙醫、古董修復、跨境貿易還是合規審查，這些垂直領域裡的「深知識」，是通用模型很難一口氣取代的東西。
如果把這幾件事加總起來，未來的核心競爭力其實正在從「掌握技術本身」轉向「你怎麼利用技術，做出更好的判斷、建立更深的信任，並在特定的上下文裡高效解決真實問題」。
結語
回到 Bill Gates 那句話。兩年，很容易讓我們不是過度恐慌，就是掉以輕心。十年，才是我們真正要重新設計人生軌道的時間尺度。
消除焦慮最好的方式就是行動（如：我自己架設 OpenClaw 後分享的心得）。如果你願意給自己一個很小但認真的約定：從今年開始，每天留一小時給 AI，留十年給自己；那麼未來的某一天，你回頭看 2026，可能不會記得哪一個模型版本號，也不會記得哪一篇恐慌貼文，
你只會記得：這是你正式決定，不再只是旁觀 AI 故事，而是開始用它，慢慢改寫自己十年故事的那一年。只是那時候你會發現，你改寫的其實不只是「工作流程」，而是你對判斷、信任、深度、以及「什麼才是人類真正獨有的價值」這幾件事的理解。