AI讓你的工作成果８０分起跳？台灣人工智慧學校執行長陳伶志：真正拉開彼此差距的是這４種能力
AI把職場成果基準線拉到80分，剩下20分才是人的價值。台灣人工智慧學校執行長陳伶志解析，工作者如何用品味、共情、叛逆與差異性避開AI平均答案，並判斷哪些工作能交給AI、哪些必須由人把關。
AI時代，人人都能快速做到80分，但真正拉開差距的，反而是80分之後的能力。台灣人工智慧學校執行長陳伶志指出，面對AI生成的平均答案，工作者更要培養品味、共情、叛逆與差異性，學會判斷哪些工作交給AI、哪些必須保留人的決策，並透過持續檢視與調整，讓AI成為放大個人價值的工具，而不是取代思考的捷徑。
以下是天下學習主編吳佩旻與台灣人工智慧學校執行長陳伶志在《快樂工作人》第264集的精采對談片段摘錄。
主持：天下學習主編 吳佩旻 （下簡稱：吳）
來賓：台灣人工智慧學校執行長 陳伶志（下簡稱：陳）
80分起跳之後，你的20分在哪裡？
吳：老師，依您的觀察，大家在工作職場上運用 AI 時，最常面臨什麼樣的問題？
陳：現在職場上幾乎人人都在使用 AI，因為不使用 AI，產出的文件報告可能立刻落後別人一截。
然而，當我們大量閱讀這些 AI 生成的文件時，會發現內容讀起來大同小異。這是因為目前的生成式 AI 給予的是平均值（Average）的結果。
除非你能與 AI 進行更深度的對話交流，並將其對齊（Align）至你的個人特殊需求、價值觀與獨到觀點，否則 AI 給的就是極為平庸一般的內容。僅交出這類缺乏個人思想的作品，甚至會給人一種「大腦已經被外包」的負面印象。
吳：您曾提到 AI 讓每個人都能輕易達到 80 分的水準。這讓許多工作人感到不安，也就是當所有人靠 AI 工具都能達到相似品質，是否意味著個人的能力正在貶值或「實力虛胖」？原本優秀的人反而不易突出，您對此有何觀察？
陳：AI 並非把大家的真實能力拉平，而是把產出的「基準線」大幅拉高了。過去我們靠受教育與閱讀可能達到 60 分，現在加上 AI 則是 80 分起跳。
因此，不用 AI 就等於輸在起跑點；但如果只會基本操作，就只能守在 80 分。現在大家必須學習的是如何從 80 分跨越到 100 分。
這 20 分的跨越正是「人的價值」所在：包括如何精準定義問題、評判 AI 給出的結果、與 AI 進行深度溝通，並將解答引導至你想達成的核心價值上。
這是大家必須加速練習與提升的能力。
哪些事交給 AI？給上班族的AI判斷原則
吳：可不可以給我們一個很實用的判斷原則？對上班族來說，要怎麼判斷哪些事情應該交給 AI 來做，讓我們比較省時、又可以做得比較完美？又有哪些事情最好留給自己來做？
陳：判斷的原則很簡單。如果這件事有標準答案，也就是剛剛講的知識性、背誦性的事情，你就放膽交給 AI 去做。
反過來，如果這件事牽扯到比較多公司的文化、公司過去跟不同客戶之間的往來，可能有一些眉角，例如跟哪個客戶往來的時候，要特別注意他在意什麼點，這些事情，人的成分就應該放比較多一點。
另一個評估的標準是：這件工作如果搞砸了，造成的影響和結果，你承擔得起嗎？如果是小錯誤，例如翻譯得不是那麼漂亮，可能沒關係；但如果是跟國外客戶簽約的文件你翻譯錯了，那可能是很大的事情，你就不能全部交給 AI，必須把人放進去。
我們可以把這些不同的面向，自己評估一下這件事大概是一分、兩分、三分、四分；評估出結果之後，再判斷要放多少時間，因為我們每天上班的時間是固定的。
有些比較不重要，或是 AI 可以做得很好、出錯了也無傷大雅的事情，就放手讓 AI 去增加你的效率。
另外，我們可以讓 AI 先提供初步的意見、觀察，但人要維持很清醒的狀態，去做判斷、取捨，決定這個東西要不要、要怎麼改。
品味、共情、叛逆、差異，才是人的價值
吳：您曾提到 AI 時代職場最稀缺的四項能力分別是：「品味、共情、叛逆、差異性」。這四項能力各自代表什麼？為什麼是 AI 無法取代的？
陳：AI 產出的永遠是平均（Average）結果，而這四項能力則是突顯人類價值的核心：
品味：正如我們偏好不同歌手的聲音情感與文章脈絡，個人就是專屬品牌，多融入個人審美與風格才能彰顯品味。
共情：指對人際關係中的同理心，能讀懂弦外之音（例如理解訊息中「哈哈」、「哈哈哈」的不同情緒折射）。
叛逆：敢於堅持己見與提出不同觀點，不被平均化。在職場上勇於跳脫既定選項、堅持對的選擇。
差異性（去除 AI 味）：當前 AI 文本充斥著固定套路與特定詞彙（如「護城河、支柱」），容易造成審美疲勞。唯有質疑 AI 內容、進行人工精修，才能打造具備獨特性的個人品牌。
吳：這四個核心能力可以透過日常練習來鍛鍊嗎？如果工作者習慣直接微調 AI 給出的第一版答案，是否會逐漸喪失定義問題與判斷的能力？
陳：我自己也會用 AI 來做練習。我們不要只是把 AI 拿來獲取答案，也可以讓它來當一個好奇的小朋友。
譬如，我會用 AI 幫我調查某個新的技術、寫個報告，但寫出來之後，我一定會問它：是不是有什麼目前沒有注意到的點？或者我會說，我現在要面對的是一群專家，他們會更在意最新的發展，你可不可以告訴我哪個是最新的發展？
或者我會跟它說，我要面對的是一般社會大眾，所以不可以有這麼艱澀的東西，你這樣講太艱澀了。我會跟它再更深一層地討論裡頭的內容。
品味、共情、叛逆這些，在跟 AI 討論的過程當中，也要適當地放進去，以下為舉例整理：
面向 怎麼做 目的 叛逆 如果覺得 AI 生成的背景不好看，可以直接告訴它：「我不要藍色，我要紅色。」 不照單全收 AI 的平均結果，加入自己的判斷。 共情 如果知道 A 同事和 B 同事不適合分組，可以直接告訴 AI：「這兩個人不要放在一起。」 把 AI 不知道的人際脈絡與情境納入考量。 評估與調整 AI 產出內容後，不直接交付，而是保留時間進行 evaluation（評估） 與 adjustment（調整）。 讓成果不只是 AI 的平均答案，而是更符合人的需求。
這個階段，大家把它稱為「RER」的工作流，也就是：AI 生成 → Review 檢視 → Evaluate 評估 → Reshape 重塑 → 交付。
AI讓80分提前，我們要如何面對焦慮？
吳：AI能讓剛畢業的人一進職場就做出約80分的成果，卻也可能跳過從60分一路學習、犯錯到80分的過程。少了這段「大腦的摩擦力」，我們是否也可能少了自我肯定與成就感，逐漸對學習無感，不曉得老師的看法是什麼？
陳：我想這是這個時代大家共同的焦慮，特別是剛踏入社會的新世代，焦慮會更嚴重。
首先，我們應該很慶幸可以很快達到 80 分，所以用正面的角度來看待這個問題：它並不是一個威脅，也不是一個不好的事情。我們應該想的是，當起跑點突然往前移了之後，我怎麼可以跑得更快。
我們應該善用這 80 分，很快得到很多不同的知識；接下來要趕快學習的是：我要如何去消化這些知識？它可能只是好像家裡買了一套百科全書，但我要能夠從百科全書裡找到我要的東西、放在對的地方，所以我們要學會怎麼用這個工具。
我很喜歡荀子說的一句話：「君子役物，不為物所役。」有了這個工具之後，我們常常想的是這個工具可以幫我帶來什麼事情，但我們應該回過頭來想：我們就是要完成一件事情，所有的工具只是來幫助我完成這件事情。
以前沒有 AI，所以我要去圖書館找，要查很多文獻、報導；現在有 AI 把速度加快了，你回到原來要完成這件事情的步調上，你走得更快了，那你應該要走得更遠。
所以我們把它當成一個工具，善用它。我覺得這對我們每個人來說，都是千載難逢的機會，我們可以做比以前更多、更有意義的事情。
（本文節錄自天下學習Podcast【快樂工作人Ep.264】AI時代，最值錢的能力竟是「叛逆」？ft. 陳伶志）
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