顯而立見／AI 變革 強化第二層思考能力

最近看到新聞說很多人文社會的學科開始跟人工智慧（AI）結合，然後記者下的標題是「文科生不用怕，AI如何賦能」。這讓我想到在東吳大學授課的時候，的確有些商管背景的同學會思考：人工智慧要怎麼運用？但其實，這個時代文科跟理科的差異已經愈來愈模糊。

過去傳統社會以學科分工建構知識體系，其本質是基於「專業壁壘需要長期累積」的假設。但正是AI的普及徹底改寫這項規則：當法律檢索、病歷分析、程式編寫等技術性工作可被即時完成後，專業知識的「稀缺性」正轉變爲「可觸達性」。

這並非否定專業價值，而是將專業能力拆解爲「基礎技術層」與「核心思維層」——前者被AI高效率執行，後者則更顯人類的不可替代性。

AI引發的「專業貶值論」，實質混淆了「技術執行」與「觀點創造」的本質差異。就像攝影技術普及也並未消弭專業攝影師的價值，AI取代的是標準化流程，而非人類的獨特視角與決策能力。醫療領域的診斷準確率提升，不等於取代醫師對病患的整體評估；法律文件的自動生成，也不能替代律師對案件脈絡的訴訟戰略性思考。

因此，AI時代的競爭力關鍵，在於將技術門檻轉化爲思維高度的跳板。專業人的價值並沒有被削減。

AI協作的雙層次進階路徑包括效率工具層及價值創造層。效率工具層：完成資訊處理、格式產出、數據運算等重複性工作，解決「如何做得更快」。價值創造層：通過指令設計、參數調整、結果篩選實現思維延伸，決定「什麼值得做」與「爲何而做」。

這個分類揭示根本差異，如基礎應用聚焦技術掌握，高階協作考驗思維質量。當多數人停留於「使用AI執行指令」時，真正的突破是來自「設計AI的思考路徑」。

思維驅動型學習範式的轉向怎麼做？有三個結構性的重組：

一、知識記憶層：被AI即時檢索與分析取代。

二、技術應用層：逐步自動化爲標準流程。

三、思維建構層（新核心）則有四項：1.邏輯推演：拆解複雜問題的架構能力。2.提問設計：將模糊需求轉化爲可執行指令。3.批判驗證：建立AI輸出的篩選框架。4.價值判斷：在資訊洪流中錨定決策座標。

這種轉變要求學習者從「專業容器」轉型爲「思維操盤手」，例如法律訓練應強化「立法精神解讀」而非條文背誦，醫學教育須側重「個體化治療邏輯」而非標準流程複述。

與AI共存的本質，是將人類智能重新定位爲「元思考系統」，首先，工具型使用，延伸個體能力邊界（如即時跨語言溝通）。其次是生態型影響，以數據反饋與模型訓練塑造AI認知框架。第三爲思維放大器，將AI輸出轉化爲創新觸媒，例如利用程式生成結果反向推導新演算法邏輯。

未來職場上的競爭力將取決於「第二層思考能力」——在AI提供所有已知解方後，仍能提出從未存在的問題與可能。這要求我們將學習重心，從「知識攝取效率」徹底轉向「思維模式迭代」，在AI擴展的認知疆域中，重新定義人類智慧的獨特座標。

（作者是潮網科技產品策略長╱好廣告數據執行長）