不想被 AI 取代，你在 AI 時代要培養的兩個能力

最近看了一部瓦基訪談李佳達老師的影片，聊的不是哪個工具好用，而是那 6% 能真正用 AI 創造價值的人，跟其他人到底差在哪裡。

麥肯錫的調查數據很殘酷：全球只有 6% 的人能用 AI 創造 10 倍以上的價值，剩下 61% 的人投進去的時間都石沉大海。

我自己聽完後，沉澱出兩個卡點。

一、思考方式的升級

很多人以為會用 AI 工具就是高手。但思考沒升級，你餵給 AI 垃圾，它也只是用更快的速度、吐出更漂亮的垃圾。

真正需要升級的，是三個層次的遞進：

【了解自己的思考慣性】每個人面對問題都有預設的反應模式。你習慣從哪個角度切入？你的偏見在哪裡？大多數人從來沒有認真問過自己這個問題。

【學習他人的思考框架】人類過去累積了很多底層的思考習慣，像是多層次分析、系統動力學、批判思考。透過 AI 作為陪練的教練，可以在具體的場景中，用不同的框架重新審視同一個問題。

【在日常選擇中淬鍊個人品味】AI 可以幫你生成十個版本，但最後出去的那一個，必須一眼就看得出來是你的判斷、你的風格。這種品味不是天生的，是在無數次微小決策中慢慢沉澱出來的。

二、技能的打包與跨域

影片裡有一個警告很震撼：這是一場技能革命。只要你現在做的事情能被寫成標準 SOP，不管你會不會用 AI，遲早都會被取代。

解法不是學更多工具，而是三個層次的能力遞進：

【培養解決問題的能力】真正學到東西，往往是試圖解決真實問題的副產品。不是背誦知識，而是在實戰中面對未知、對練、反覆優化。

【提煉自己的解題模式】當你用某種思考方式解決了某個問題，接下來要能把這個模式結構化，變成一個可以帶著走的「大腦壓縮檔」。

【應用到更多層面與領域】一個 IC 設計師用多層次分析找到了工廠大當機的 Bug；一個中醫師把批判思考融入辨證開藥。底層的思考習慣一旦內化，遇到新的場景，就能像指揮家一樣調度不同的技能包去應對。

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這兩個能力的關係，我現在理解是這樣的：思考方式是作業系統，技能包是跑在上面的應用程式。作業系統沒更新，應用程式再多也跑不快。

影片來源：別再煩惱 AI 工具學不完，你該建立的是「思考習慣」（瓦基 × 李佳達）