The Next Decade of AI: Letting Go of Old Habits and Rethinking How We Work

我們的「腦系統」該換代了

我們正處在一個知識折舊率極高的時代。過去幾年，AI 和自動化工具的發展，已經證明了重複性的「執行思維」將會被淘汰。2026 年，擺在我們面前的挑戰，不是「工具換代」，而是「思維模式必須換代」。

你的身體進入了 2026 年，但你的「腦系統」是否還停留在過去的版本？這個舊系統充滿了 Bug、效率低落，並且會自動將新機會過濾掉。它讓你感到努力，卻無法帶來價值。

AI 對很多人來說，已經不是遙遠的新技術了

它開始出現在工作裡。有人拿它整理會議紀錄、寫信、做簡報；有人用它寫程式、分析資料、整理市場資訊；也有人只是打開對話框，問一個原本不知道該問誰的問題。

AI 當然不是從 2026 才開始

但我覺得，這幾年可能會是它真正變得普遍的起點。它不再只屬於工程師、研究者或少數公司的實驗室，而是慢慢進到每個人的工作流程、學習方式，甚至日常決策裡。

接下來十年，改變的可能不只是工具

是我們怎麼工作、怎麼學習、怎麼和人協作，也包括我們怎麼看待自己的價值。

以前，做得快、記得多、能處理大量重複工作，往往就是一種能力。未來這些能力還是重要，但不再足夠。因為很多事情，AI 已經能比人更快開始，也能在不累的情況下處理更多資料。

所以我最近一直在想…當 AI 慢慢變成基礎工具後，我們是不是也該換一套腦內系統？

不是把自己逼得更有效率，而是重新決定，什麼事情值得花時間，未來十年，我想放下幾個過去很容易掉進去的慣性。

第一個想放下的，是一直被外界推著走

以前很容易覺得，忙就是有在前進，訊息一來就回、信件一封一封處理、會議一場接一場，突然出現的事情也立刻接住。一天結束時很累，會覺得自己今天應該做了很多。

但回頭看，有些忙碌只是反應很快，它不一定真的讓事情往更好的方向走。

AI 普及後，這種被動反應可能會更嚴重。因為資訊會更多、內容產出會更快、每個人都能更容易做出報告、提案和分析。以前一週才看得完的內容，未來可能一天就會湧進來。

如果沒有自己的判斷，AI 不會讓人更自由，反而可能讓人更忙。

它可以幫你整理一百封信，但不能替你決定哪十封根本不該花時間看。它可以列出十個產品方向，但不能替你判斷現在的團隊、資源和市場，到底該先做哪一個。

所以未來十年，我想練習的不是把每個空檔塞滿，而是留一些時間，不立刻回應。

留時間想一件事到底重不重要，留時間看一個問題背後是不是還有別的問題，也留時間做那些短期看不到成果、卻可能慢慢累積的事情。

• 不是所有訊息都要馬上回。
• 不是每個邀請都要答應。
• 不是每個看起來有機會的題目，都要立刻追。

專注不是把事情做更多，有時候，是知道哪些事情可以先不做。

第二個想放下的，是一直想找出誰對誰錯

很多事情一出問題，大家第一個反應都是找答案。

• 哪個決策錯了？
• 誰沒有做好？
• 哪一個部門卡住？
• 到底是 A 的方法比較對，還是 B 的方法比較對？

但很多時候，討論太快掉進對錯，事情就開始變成防衛。每個人都在保護自己的立場，也都想證明自己原本的判斷沒有錯，最後花了很多力氣，卻沒有真的回到問題本身，接下來十年，我覺得很多決策會變得更複雜。

AI 可以幫我們整理更多資料，模擬更多情境，提供更快的分析。但資料更多，不代表答案就更單純。有些產品方向看起來都合理，有些策略沒有絕對正確，只是每一種選擇都會放棄一些東西…..

• 選擇速度，可能放棄完整性。
• 選擇低成本，可能放棄體驗。
• 選擇穩定，可能放棄突破。
• 選擇做更多功能，也可能讓產品失去焦點。

與其一直問誰對誰錯，我想慢慢學著問…

• 如果選擇這條路，我們願意承擔什麼？
• 又會放掉什麼？

這不是讓決策變得模糊，反而是更誠實地面對現實。AI 可以協助把選項攤開，也可以幫忙找到我們漏掉的資料，但最後還是要有人決定：我們想成為什麼樣子？現在最值得守住的是什麼？

這些不是模型可以替人決定的。

第三個想放下的，是以為知道很多就等於在成長

現在學習太容易了。

每天都有新模型、新工具、新課程、新影片、新觀點。你可以看很多人整理 AI 的趨勢，也可以很快知道最新的產品消息、技術名詞和市場案例。

有時候看完會覺得自己跟上了，但過幾天，可能又忘了，資訊一直進來，真正留下來的卻不多。

我以前也很容易陷在這裡，一直覺得要再多看一些資料、多知道一些事情，才有資格開始做，可是後來發現，很多東西不是看得夠多才懂，而是做了之後，才知道自己原本沒想清楚什麼。

AI 讓知識取得變得更容易，也讓「知道」這件事不再那麼稀缺，未來比較重要的，也許是能不能把資訊變成自己的東西…

• 不是複製一段 AI 整理好的答案，而是看完後能不能提出自己的判斷。
• 不是收集一堆工具，而是知道它們真正能解決什麼問題。
• 不是一直追著下一個熱點跑，而是能不能留下自己的實驗、方法、文章或系統。

我想讓每一次學習，都有一點輸出…..

• 可能是一篇文章
• 一個小實驗
• 一份整理過的工作流程
• 一個之後還能再使用的模板
  或只是把一個模糊的想法，好好寫成自己看得懂的筆記

這些東西不一定立刻有用。

但它們會慢慢變成自己的資料庫，也會變成以後重新思考時，可以回來看的東西。

AI 不會替我們活得更清楚

我不覺得未來十年會因為 AI 出現，就自動變得更好。

它可能讓有些人更有效率，也可能讓有些人更焦慮。它可以降低開始做事的門檻，但也會讓大量看起來不錯的內容、提案和產品更快出現。

差別不只在於誰先學會哪一個工具

而是誰能在資訊更多、選項更多、速度更快的環境裡，還保留自己的判斷。

• 知道什麼該相信，什麼要驗證
• 知道什麼值得投入，什麼只是短暫分心
• 知道什麼可以交給 AI，什麼還是要自己想
• 也知道當所有人都急著往前時，有時候停一下，不代表落後

未來十年，我不想只把 AI 當成讓自己更快工作的工具。

我更希望它能幫我把一些重複、瑣碎的事情處理掉，讓我有更多空間去理解問題、做實驗、看見人，還有想清楚自己到底想參與什麼。

我們可能沒辦法預測十年後會變成什麼樣子，但至少可以從現在開始，慢慢放下一些已經不太適合的慣性。

不是為了追上 AI

而是希望在變化愈來愈快的時候，自己還知道要往哪裡走。

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