你有想過 1000 天後，世界會變成什麼樣子嗎？
在閱讀《未來 1000 天》時，我一直在思考，AI 能夠快速搜尋網路上的資料、處理大量的數據，或是把凌亂的想法整理成有條理的重點。
AI 能夠取代我完成這些工作，還做得比我好且快。
那我還能展現什麼價值呢？
最近網路上，許多人都在分享 AI 幫助他們完成什麼事情，像是工作上的文書處理、內容創作、數據分析，還有人用 Vibe Coding 做出自己的小工具。常看這些貼文會感到焦慮，好像不用 AI 就會被淘汰。
但看完這本書後，我覺得人不會這麼容易被取代。AI 執行力很強，但最終的決策權仍在我們手上。
這本書邀請了 37 位各領域的專家，帶你從工作、教育、醫療、創作、生活、產業六個面向，談 AI 帶來哪些改變。
《未來 1000 天》在說什麼？
《未來 1000 天》的作者是「得到」創辦人羅振宇，過去被稱為「羅胖」，但現在已經瘦了下來。他創辦的「得到」持續策劃新內容、傳播知識，累積了上千萬用戶。
繼去年的《預測之書》，今年羅振宇聚焦於 AI 的趨勢，邀請了 37 位各領域專家，分享他們在各自行業中觀察的世界趨勢與變化，以及我們該如何應對這股 AI 浪潮。
如果你有以下疑問：
- 我的工作會不會被 AI 取代？
- 孩子使用 AI 是否會影響他們的學習與成長？
- AI 是否能夠代替醫生幫助你診斷身體健康問題？
- AI 會寫作、會作圖，AI 內容生產力比我們都強，我們還需要創作嗎？
- AI 會如何影響我們每天的生活？
- AI 會帶來哪些產業的趨勢？機會又在哪裡？
書中一共有六大面向，你可以挑選跟自己最相關或感興趣的先讀。各領域專家會帶給你不同的視角與觀點，或許你能從中獲得一些啟發。
為什麼是 1000 天？
1000 天大約是三年的時間尺度，是羅振宇認為合適預測的時間。如果要預測十年、百年後，不確定的因素太多，寫出來的多半只是幻想。如果只看短期，可能變化太快速，讓人無法馬上適應當下改變，變得越來越焦慮。
1000 天或者說三年後，是剛剛好的時間，足夠作為「緩衝期」，讓我們著手行動，重新探索或發展技能、公司調整經營策略、去適應 AI 融入工作的方法。
接下來，我會分享書中幾個我比較認同的觀點。
成為 AI 的指揮官
AI 再強，還是需要有人來指揮。
未來會有許多「超級個體」或「一人公司」崛起。
2024 年，OpenAI 執行長 Sam Altman 曾提到，未來會有「一人十億美元公司」誕生。也就是說，未來由少數人（可能 1 到 3 人）組成的獨角獸公司將會崛起。
過去一家公司要運作，需要多個部門合力完成開發、銷售、行銷、文案、客服、法規等流程。未來可能只需要少數人加上 AI Agent，就能處理這些工作。
這意味著，未來工作職位或許不需要分工那麼細，可能由一個人搭配三、四個 AI Agent 就能完成。
儘管 AI 能幫助人們完成大量工作，但是 AI 仍需要由人來指揮，所以人們會成為 AI 的指揮官。
作家和菜頭認為：
「也許 AI 是無所不能的，但需要有人輸入正確的指令，或者問出正確的問題，指令和提問正確與否，展現的是人與人之間的差異，並非機器對人的直接替代或者威脅。」
如果沒有給 AI 明確的指引，它就不知道自己該做什麼，每次給出來的答案都不一樣。因為指令越模糊，它可以自由發揮的空間就越大。
因此，AI 的答案品質跟問題的品質有直接相關。你怎麼下指令、對於任務的流程拆解、問題的定義、成果的規格要求，都會影響 AI 產出的結果。
這就是為何明明用的是同一個大語言模型，你得到的結果怎麼樣都不滿意，別人卻用得比你好。
作為 AI 的指揮官，你要下達正確的指令、問對問題，把任務拆解後指派給 AI Agent。它給出的成果要由你查證、由你做決策，最後也由你為結果負責。
書中萬維鋼說了一句話：「AI 或許能計算路徑，卻無法設定方向；AI 或許能模仿理性，卻無法替代立場。AI 或許能出謀策劃，卻無法承擔責任。」
AI 負責執行，人負責決策。
我們要自己想清楚：為什麼要做？要做什麼？該怎麼做？
能不能把 AI 用好，差別就在這裡。
怎麼用 AI 學習，比用不用更重要
未來出生的孩子，生活中可能都會有 AI 相伴。
那麼在 AI 塑造的世界，孩子該如何成長？
最近我看到《經濟學人》有一篇文章〈Does AI stop children from learning?〉引用了一份追蹤研究，對象是 26,811 名中國中學生，追蹤長達 30 個月，指出學生使用 AI 工具後，成績退步了。
其結果顯示：六個月後，用 AI 的學生作業分數上升 18%，寫作業時間從平均 64 分鐘降到 45 分鐘。但是，使用 AI 的學生，他們月考成績比沒用 AI 的同學低 20%。
看到這裡，你可能不太想給孩子使用 AI 吧！
《經濟學人》這篇文章還有引用另外一篇研究，這篇研究有經過嚴謹的隨機對照實驗設計，不是觀察資料而已。一樣分成使用 AI 與不使用 AI 兩組，讓他們在規定時間內學習不熟悉的主題，並寫一篇分析文章，學完後馬上考試。
一週後會在沒有 AI 的狀況下，再測試一次，檢驗到底有沒有內化，還是只是暫時靠 AI 的產出。
結果出乎我的意料。第一次使用 AI 的人成績確實比較高，但更關鍵的是，一週後使用 AI 的人成績還是比較好，他們學習的優勢還在，沒有消失。
研究者檢驗這些學生使用 AI 的方式，發現有兩種用法：
- 讓 AI 當家教，要求 AI 解釋並給回饋的人，一週後成績優勢仍保留
- 直接用 AI 生成內容的，當下考試成績不錯，但是 AI 被拿走之後，短期優勢就完全消失了
兩份研究的結論看起來是相反的，一份說成績退步，一份說優勢保留。但深入探討使用 AI 的方式後發現：問題不在於 AI 這個工具，而在於有沒有把思考外包出去。
所以「要不要讓孩子用 AI」不是重點，重點是怎麼用：可以讓 AI 輔助，但要引導孩子自己思考、探索與表達。
「AI 是工具，不是老師；是助手，不是替身。」
知識不再稀缺，經驗才稀缺
「在資訊超載的時代，提問的藝術、驗證的耐心和質疑的勇氣，與知識的累積同樣重要。」
現今我們都可以透過 AI 快速獲得解答，但有時 AI 給出的答案不一定是正確的。
我研究時，會透過 AI 查一些文獻，AI 講得頭頭是道，看起來信心十足，當我感到不對勁，繼續追問它怎麼得到這個答案，它會自行認錯，因為這個結果是它捏造出來的。我們還是得有充分的知識、判斷力與查證能力，不能完全都靠 AI。
當我們能夠透過 AI 獲取知識，知識的價值就隨之下降。但有些能力的培養卻無法依靠 AI，像是判斷與決策、表達與溝通、建立信任關係等能力，這些能力在日常的課堂學習中學不到，要靠實作才能累積。
如果學校還是依照過去內容背誦、記憶、考試的方式，雖然學生在 AI 輔助下，能在這些日常學習任務中表現優異，但在真實世界中，會遇到很多困難與挑戰。一旦要面對失敗、挫折、承擔後果的情況，學生會對此感到陌生。
失敗之後怎麼面對、怎麼從裡面找出下一步，這件事只能在真實的經驗裡學。
面對失敗的心態，以及從失敗裡累積起來的經驗，或許對孩子的未來更有幫助。這些都不是跟 AI 互動能學到的。
學習的目的是解決問題。AI 幫助孩子獲得好的成果，會帶給他們虛假的滿足感，但也讓他們錯過失敗、挫折、遭遇困難、承擔後果這些成長過程中該遇到的挑戰。
AI 讓嘗試的成本與門檻降低很多，所以更該讓學生多去嘗試，並體驗挫折、失敗，從中累積解決問題的能力。
觀點和創意，比技巧更重要
「當執行即時發生，人們很容易滿足於第一個不錯的結果，而不會進行更深的理解、體悟與深度琢磨。」
當 AI 能夠一個指令就幫你生成精美圖片、有邏輯的文章或是流暢的影片時，那些過去需要花費大量時間累積的技巧瞬間價值下降。
你不必專注在「怎麼做」，這些可以交給 AI 幫你探索。
你要專注的是「為什麼要做」。作為一個策劃人，用自己的品味、觀點與經驗去創作。
很多答案問 AI 就有了。那讀者何必來讀你的文章？
利用 AI 大量生成的內容農場，最終只會變成千篇一律的內容，從中看不到你這個人的靈魂與觀點。
當 AI 可以大量、便宜地製造內容，創作的價值就會轉向不可複製的地方：策劃、脈絡、關係，以及創作者本身。
這不是說你不能用 AI。AI 可以當你的編輯，幫你順流暢度、修邏輯、抓錯字，這些原本要練很久的技巧，現在有人代勞了。
我自己寫文章也是這樣。AI 大多只幫我找錯字、修改邏輯敘述不流暢的句子，但我現在一定會加進自己的見解與經驗，確保這篇文章有我的風格，而不是完全由 AI 代筆。
技巧可以交給 AI，但要講什麼還是得你自己決定。未來創作真正需要的是你的觀點和你自己的經驗，那是 AI 拿不走的。
結語
「人類與 AI 的關係不應是競爭，而是協作與共生。」
網路上常常出現販賣焦慮的文章，讓你覺得跟不上就是落後、就會被取代，然後再賣你一份對未來的美好期待，讓你掏錢去買課程和服務。AI 出現之後這種文章更多了，很多人就是在這種不安裡買了 AI 的課。
但我們應該慢下來，好好思考，到底 AI 該如何幫助我們創造更多價值。AI 是助手，能夠與你協作，放大你的思考，省下你處理繁瑣雜事的時間。AI 的誕生不是要與你競爭，而是與你共同成長。
最近我讀了一本末日科幻小說《華龍之宮》，作者是上田早夕里，這本書拿過日本科幻大賞。故事裡的海洋發生異變，陸地幾乎被大海吞沒，人類分裂成兩群：改造過基因、能適應海洋的海上民，和留在陸地上的陸上民。
陸上民的大腦裝有輔助腦，能連到自己的助理智慧體，像是一個 AI 分身，幫他處理日常事務。
書中那個助理智慧體，就如同我們現在追求的 AGI，能夠輔助我們處理各種事物。同時，它也與主人相互依存，輔助思考、記錄、分析數據、幫助溝通、維持生存等，還會根據主人的個性，發展出相輔相成的個性，例如：主人的個性熱血容易衝動，助理智慧體就會擁有冷靜客觀的個性。
或許未來 AGI 出現之後，我們與 AI 的關係就像植物與真菌的共生關係，可能會緊密依存，輔助我們完成生活中的任務。
今年我正不斷嘗試將 AI 融入到我的工作當中，但我發現 AI 沒有幫助我減少工作，反而更加分心。當我讓 AI 同時在跑好幾個任務，似乎工作效率變得很高，但其實也在耗費大量的注意力，因為我的注意力一直在不同任務視窗之間切換，想完成的事累積越來越多。
我發覺到，我失去了「慢慢做」的耐心，不斷加速、再加速，把「效率」和「效能」搞混了。
這就像書中提到未來孩子可能需要培養「閱讀耐力」。現今的短影音盛行，讓我們漸漸失去「慢慢理解內容」的耐心。AI 能快速幫我們獲取知識與答案，但也得要有耐心去看完 AI 給的敘述。
雖然 AI 能幫助我們減輕資訊爆炸帶來的認知負擔，但是透過閱讀培養邏輯思考、理解力等，仍是需要具備的基本能力。
AI 可能就像雙面刃，但實際帶來的影響還需要更多、更長期的研究才能釐清。不過我不會停止使用 AI，而是持續尋找與 AI 共生共融的模式，同時我也會繼續累積各種經驗，鍛鍊未來仍具有價值的能力：問題解決能力、判斷力、創造力、持續學習、溝通與表達。
我覺得《未來 1000 天》帶我們好好思考 AI 會帶來哪些影響、又該如何適應將來的變化，讓我們能夠從現在起開始做好準備。
其他你可能感興趣的文章：
- 《躍遷》讀後心得：高手的 3 個核心思維
- 《深度工作力》閱讀筆記：Cal Newport 的深度工作 4 原則
- 《學習如何學習》閱讀筆記：5 個高效學習方法、10 個要避開的陷阱
- 《底層邏輯》閱讀筆記：看穿事物背後的底層邏輯
- Consensus：學術研究的 AI 搜尋引擎
