經營「超閱者」部落格邁入第四年了！
每年我都會寫一篇文章，記錄這一年經營超閱者的心路歷程。
過去的文章：
今年讓我真正感到焦慮與迷茫的，是 AI Agent 的出現。
過去的聊天型生成式 AI 只能一問一答，2026 年開始，AI 轉向能「自主規劃、操作工具、執行複雜任務」。
社群媒體上的人都在分享 AI Agent 的內容，拿它來大量產文章、透過 vibe coding 做些小工具、拿它把工作自動化。看到這股趨勢，我也忍不住想親自試試，想了解 AI Agent 到底強在哪。
一開始，我先使用 Google 的 Antigravity，後來才轉去訂閱 Claude Code 的 Pro 方案。我想要知道 AI Agent 到底能幫助我什麼、到底強在哪裡，這需要實際使用過後才知道。
如今，網路上出現越來越多 AI 生成的文章、圖文、影片，剛開始看到還覺得有些新鮮有趣，但看久了又會覺得視覺疲勞。
模型雖然不斷迭代，越來越強，但隨著執行能力上升，產出的內容也越來越有 AI 味。
透過餵給 AI 過去的文章來訓練，能夠讓 AI 寫的內容越來越像自己寫的一樣，但是否也延伸出新的問題呢？
今年我就在不斷使用 AI 的過程中，一直反思著：如果 AI 已經可以寫得像我，代替我完成許多任務，那我還剩下什麼價值？
1. 當產出文章變得容易，就看一個人的策展品味
過去，我寫一篇書評，從讀完書、整理筆記到把文章寫出來，不算看書時間，大概要花兩到三天，前前後後十幾個小時。再加上做 IG 圖文的兩三個小時，還有上傳部落格、發 IG 的半小時到一小時，產出一篇文章就要花掉我一整個週末。
在今年我導入 AI 協作後，AI Agent 幫我潤稿，甚至幫我把文章上傳到部落格、發到 IG，那些重複性的排版與上傳工作，AI 都能代替我完成，我只需要在發布前確認就好。
雖然產出變快了，我卻沒有更滿足。不是因為流量沒有變好、文章產量沒有更多，而是我不想把時間花在寫更多的文章上。
我不再需要把時間花在「怎麼把文章寫出來、產出更多文章」，而是花在「這篇文章要寫什麼、想解決什麼問題、提供什麼價值」。
當 AI 大量產出一堆 60 分及格水平的文章後，剛開始大眾一定會感到新奇，覺得 AI 把寫作能力的差異給縮小了，但這也只是提高了下限。
當一堆中庸的文章大量出現，讀者就會從好奇轉變成抗拒。
網路上很多 AI 生成的圖文，剛開始我還覺得 AI 好厲害，整理得很好、有條理，風格也滿好看的，但是看久了卻覺得了無新意。我還會懷疑這到底是 AI 寫的，還是本人親自撰寫的。
在這個時代，策展能力會變得越來越重要。你不能只當內容生產線的員工，還要作為一個企劃者，透過蒐集、篩選、整理、賦予價值，從龐大的資訊海中，挑選出理念或觀點，並分享給別人。
《寫作，是最好的自我投資》作者陳立飛就提到：觀點中庸，等於平庸。
AI 從海量的數據萃取出大眾常用的寫法，所以寫出的文章會符合大眾的平均標準。生成的內容雖然觀點、邏輯上正確，卻難以引起共鳴，看不出個人的價值觀與堅持。
這時一個人的品味就顯得重要。品味是在某個領域累積知識與經驗後，形成的判斷與決策能力；由它創造出的觀點與主張，會讓人更加獨樹一幟。這也是為何有些人之所以會關注特定的創作者，就是因為他具備了獨特的觀點，是難以被 AI 完全取代的。
很多人認為品味是一種天賦，實際上品味的誕生需要的是知識與經驗的累積。在《品味，從知識開始》中作者水野學就指出，當你在日常生活與工作中，不斷地仔細觀察、加深理解，品味才會逐漸形成。
想要擁有品味，大多一開始從效仿開始，學習別人怎麼寫一篇文章、畫一幅畫；模仿之後，開始嘗試自己創作，逐漸累積好與壞的尺標，這時品味會慢慢成形；品味有了雛形之後，就是根據自己的品味來挑選並持續創造，也持續累積品味，賦予事物新的觀點與價值。
這幾年讀了很多書、寫了很多書評之後，我體悟到不是每一本書都該被寫成一篇心得，我更想找回的，是閱讀這件事本身的樂趣：那種認知被打破重組的快感、小說劇情帶來超出預期的震動、還有純粹找書、選書的樂趣。
今年我因此推掉了不少書籍合作邀約，把時間留給自己真正想讀的書。在寫文章時，也會帶入更多個人的觀點與經驗，不再只是整理、詮釋書中的內容而已。
AI 或許加速了生產力，但是卻不能加速培養品味。
在不斷挑選書籍、閱讀的過程中，我會持續思考：哪本書想要分享（選題的眼光）、要分享哪些內容（判斷力）、怎麼表達（觀點與價值觀）。
2. 生產力不是終點，玩下去才是沒有邊界的選擇
我很喜歡 James Carse 在《有限與無限遊戲》提到的：「世事遊戲，至少兩種。一種是有限遊戲，一種是無限遊戲。有限遊戲以取勝為目的，無限遊戲以延續遊戲為目的。」
這個概念很簡單：有限遊戲的目的是分出勝負、抵達終點後就結束了；無限遊戲的目的，是讓遊戲可以繼續玩下去。
AI Agent 誕生後，你會看到兩種玩家。有限遊戲的玩家使用 AI，想要的是「我可以更快抵達終點」，用它日更文章，把訂閱數、按讚數當成唯一的計分板。無限遊戲的玩家使用 AI，想到的卻是「如何玩得更久」。
我今年做的選擇，比較靠近後者。
使用 AI 能快速抓一本書的重點、快速收集網路資訊，把一篇書評生出來，但我還是選擇自己慢慢讀、慢慢思考，自己把一本書的邏輯順一遍。雖然這個方法比較慢，但收穫也比較多。那個「慢慢想清楚」的過程本身，才是我真正要的過程，書評只是成果而已。
史蒂芬．平克（Steven Pinker）說過：「寫作之難，在於把網狀的思考，用樹狀的語法結構，轉換成線性的字串。」面對一份空白的文檔，要從零到一寫出文章，想必很多人會打退堂鼓。然而，AI 能幫助我快速產生文章的架構、內容，節省我們從頭發想的過程，但 AI 無法取代我的思考。
我認為寫作最大的價值，在於梳理自己的思考，把自己發散的思緒收斂成線性的思考，而非追求更多的產出。
因此，我逐漸不在意社群媒體的流量、按讚數等指標。這幾年演算法一直在變，單純的圖文越來越難被推送給追蹤者，我也就把重心放回部落格，而不是社群曝光上。
此外，我今年也開始嘗試寫電子報。
很多人都說經營自媒體強調要「變現」，先打造一個商品或服務，這樣才能長久經營下去。金錢或許是能否堅持下去其中一個因素，但這不是絕對的。
但我覺得想把流量轉化成「變現」，就像是把讀者當成賺錢工具。當你不斷推銷自己的商品，讀者很容易從中感受到你想要賺錢的意圖。雖然商業的本質是價值的交換，但是過度推銷，反而讓人容易建立出防禦的心態，尤其是你和讀者之間的信任尚未穩固建立之前，更容易出現。
雖說這幾年經營自媒體，多少有賺到一些錢，但也只是勉強夠維持經營部落格成本的程度。
也有人跟我說過，光是寫書評其實很難創造出差異化，更何況是從寫書評中賺取收入。
基本上，有出版社找我協助推廣書籍，若是我感興趣的書籍，我會願意免費推廣。因為閱讀與寫文章本身，對我來說就是一件愉快的事。
未來，我想要繼續研究有興趣的主題，並持續寫出有個人觀點的文章。這就是我想要的無限遊戲。
3. 區分自己「動手做」與「AI 做」之間的邊界
今年在 AI 協作的使用過程中，我能感受到：AI 是放大你思考的工具，不是取代你判斷的工具。
它能幫我把效率拉高，把重複的工作變成一套工作流的 Skills。但它沒辦法完全代表「我」怎麼想、怎麼寫。
很多人都在用 AI 學習自己的寫作風格，並用它代替自己來寫作，我也嘗試過了，但 AI 寫出來的內容，我都不太滿意，仍不太像是我會寫出來的內容，還要自己親自反覆修改。
AI 背後運作的是模型的邏輯，加上我餵給它的資料。一旦資料不夠充分，它不會老實說不知道，而是會用一個看起來很合理的答案把空白處補上。
有一次我請 AI 幫我查一份研究資料的參考文獻，它列出來的文獻看起來完全正常，格式、期刊名稱都像那麼一回事。我實際去 Google 搜尋，但怎樣都搜尋不到，才發現是 AI 亂編出來的。
AI 最可怕的地方，在於它能把不存在的東西講得完全合理。如果我沒有回頭查證，這份編造出來的資料就會被我當成真的，可能會寫進文章裡。若錯的東西被散播出去，會把假的當成是真的，這是一件很恐怖的事。
也因為這樣，我現在做研究判斷時，會把 AI 的建議當成一個方向參考，而不是答案本身。AI 能夠提供實驗上的建議，要不要真的照著做，還是取決於我自己的判斷。畢竟 AI 沒有拿到我完整的情況，它只能用既有的知識去回答，所以還需要靠我過去累積的經驗來判斷。
閱讀也是同一個道理。我很少讓 AI 幫我整理一本書的重點。它能輕易幫我完成，只是我不想讓它做。
一本書真正該留下的，是我自己讀到最有共鳴的內容，不是 AI 幫我摘要出的重點清單。讓 AI 讀完一本書替我整理，雖然能省下時間，卻賠掉了「思考」與「理解」的過程，而那個過程是無法外包給 AI 的。
這幾年累積大量閱讀後，我了解到：光有知識是不夠的，還要有連結與實踐。例如：社群上撰寫讀書心得的人太多了，雖然寫閱讀心得的門檻很低，但要突顯差異，就需要一些策略。
《躍遷》這本書曾提到差異化切角、從身邊的頭部做起。我本身具有嚴謹的科學訓練，所以有些內容可以從科學的角度來寫。此外，平常做研究就會用到各種學術工具，可以寫成教學文分享出去。
我透過閱讀學到的概念與方法，運用到自己累積的經驗。這種連結，AI 沒辦法代替我做，因為它沒有經歷過我踏過的那些路。
現今 AI 能幫助我們快速獲取答案，一旦有問題就問 AI，卻也讓我們失去思考的過程，變得急於求得答案。
我不反對使用 AI，但是如何正確使用 AI，何時使用，如何正確提問，都是我們要面對的課題。
但這段時間使用 AI 後，我逐漸能夠判斷，一些瑣碎、重複的工作能夠交給 AI 執行，而我享受、只能由我完成的閱讀、內容篩選，則由我來做。
判斷哪些要由自己做與 AI 做的邊界，才不會讓 AI 完全取代你的思考。
4. 如果你才剛起步，該怎麼使用 AI 呢？
我剛才提到，AI 是放大你思考的工具，但這前提是，你已經有累積專業知識與經驗。
AI 放大的是你這幾年累積下來的判斷，那剛進職場、什麼都還沒累積的人呢？他們手上根本還沒有東西可以被放大啊！
我認為 AI 能夠加速我們輸入與學習這一塊。你可以把 AI 當作私人教練，請它查資料、把看不懂的概念請它講一遍，幫助你快速了解一個陌生的領域。AI 在分析與整理方面做得又快又好。它能幫你把學習的速度加快，比起從頭毫無頭緒地摸索，能更快入門。
我們真正要累積的，正是經驗與判斷力。就像前面那個被 AI 編造的文獻，我能一眼發覺不對勁，是因為我過去做研究的經驗，習慣做查證，也發現 AI 回答的內容有些奇怪。但對於缺乏經驗的人，可能就會把 AI 的答案當成真的。
你可能會說：「可是我就是什麼都還不會，才需要 AI 幫我判斷啊。」但判斷力這種東西，沒辦法用看的學會，只能自己從實踐中來學習與修正，這個過程只能自己親自走過，AI 無法取代。
所以如果你才剛起步，我會建議：用 AI 加快你的輸入，但把判斷與輸出留給自己親手做。AI 把執行的成本降低，所以我們要做的是快速累積經驗，這只能在不斷嘗試、失敗、修正的過程中，慢慢培養。
5. 擁抱失敗
AI 能夠把事情做對，可能會導致我們越來越少體會到「失敗」的過程。
我認為體驗「失敗」是個很重要的經歷。
我在研究所時期做實驗，我失敗的次數遠比成功多。一個實驗試了又試，結果常常不如預期，有段時間我幾乎交不出什麼像樣的成果，心裡也很挫折。但現在回頭看，正是那一次次的失敗，讓我一步步修正，才慢慢找到實驗真正的方向。
網路上「成功」的文章太多了，願意好好分享自己怎麼失敗的人卻很少。事實上，失敗的經驗往往才是最有價值的部分，因為你真的會從裡面學到東西。同時，也會讓人體會到，很少有人是一次就成功的，大多數人都是在反覆試錯中，一次次調整、一次次改善，最後才走到今天。
因此，比起看到一個人的成功經驗分享，我更想知道一個人在過程中碰撞的心路歷程。
因為人很容易自圓其說。我們會把成果歸功於自己的努力、眼光、天賦，卻常常忘了環境、時機、運氣這些因素。那些看起來能夠輕易學習的成功方法，很可能不能複製到你的狀況上。唯有一些底層的心法或許才能套用到你身上。
失敗的經歷，能夠幫助人培養心理的韌性，這是只有在實戰當中才能獲得。當然我不是鼓勵你去追求失敗。只是當你遇到失敗時，需要擁有正確的心態。能夠有勇氣正視失敗，不替自己找藉口。能夠審視失敗的原因，成為下次改進的踏腳石。
說到底，我們都是在不斷「適應」中慢慢成長的。成功會給你成果，但失敗會給你方向。
結語
這幾年大家都在說，不用 AI 很容易被取代。AI 確實能幫助我們完成很多事情，但真正重要的，還是你有沒有持續在累積經驗，不管是成功還是失敗。失敗的經驗尤其重要，關鍵是你怎麼把那次失敗，變成下一次成長的養分。
接下來這幾年，我想做的事很單純：持續累積自己的觀點、方法、思考，把它們應用在生活裡實驗、實踐，再分享出來。我想寫的是自己真的有觀點、有體悟的文章，這是 AI 寫不出來的，因為讀一本書之於你自己人生的意義，沒有人可以替你體驗，AI 也不行。
所以我還是會持續閱讀、持續分享，把每次閱讀後寫下的筆記、寫下思考的過程，連結到我的經驗，這些都是一次次的累積。但累積不能只停在筆記裡，得把這些思考帶回生活裡去行動、去實踐，這才會內化成為自己的一部分。
原本今年想把電子報經營起來，但工作一忙，加上有其他想寫的主題正在研究、也投入不少時間在學 AI Agent，電子報就有很長一段時間沒更新。而且要維持每兩週產出一篇新內容，得想主題、想素材，其實蠻累人的。比起硬要擠出「最近讀了什麼、學到什麼」，或者沒什麼內容的文章發給讀者，浪費他們的時間與注意力，不如先好好沉澱自己的思考，寫成像這篇一樣，真正屬於我自己的觀點。
我曾提到，我喜歡玩薩爾達、原神這類開放世界遊戲，它們都沒有限制遊玩的目標。你可以照著自己的步調來遊玩。你可以選擇按照主線一路破關，遊戲就到此為止；你也可以在破關之後，繼續在地圖裡探索那些從沒發現過的風景、人物、對話。
經營部落格，對我來說就是這樣的開放世界。AI 能加速我完成各種事情，但它無法替我決定要不要繼續探索。
很感謝你把這篇看完，希望我這個部落格未來能夠繼續生存下去。
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