觀點|為什麼高手都在做「AI斷食」?按下生成前,試著讓自己痛苦一次
觀點|為什麼高手都在做「AI斷食」?按下生成前,試著讓自己痛苦一次

最近麻省理工學院媒體實驗室(MIT Media Lab)一篇超過200頁的研究論文引起了不少討論。研究團隊觀察使用AI協助撰寫文件的3種情境,發現使用方式不同,會對人的參與程度與記憶產生明顯影響。

他們設計了3組實驗條件:

  1. 測試對象使用AI撰寫文件。
  2. 測試對象不使用AI,但可以上網搜索。
  3. 完全由測試對象自行撰寫。

結果不令人意外,第1組的參與度最低。

許多人在完成撰寫後接受測驗時,不僅記不住內容,有些甚至不認得自己「寫」過的東西。這類使用者像是把任務直接外包給AI,過程中幾乎沒有投入思考。相較之下,第3組的參與度和記憶最為出色。

在之後的一期實驗,他們要求一開始就使用AI的第1組測試對象,在新一組實驗時不用任何AI或搜索引擎。

同時,他們也讓全部自行撰寫文件的第3組測試對象,在新一組實驗時使用AI。結果「先用腦再用AI的」測試對象比「先用AI再用腦」的測試對象,其大腦激發的程度以及對完成文章的回想能力都更強。

這項研究結果引發2種對立觀點。有些人擔憂,AI若無限制地進入教育與工作流程,將削弱人類的思考力與創造力。尤其對學生而言,過度依賴ChatGPT、Copilot等工具寫作或解題,可能會讓「做中學」的機會逐漸消失。

但是也有另一派聲音認為: 關鍵不在AI本身,而在於我們如何使用AI。AI並不會主動讓人變笨,錯誤的使用方式才會。

面對AI,你該問自己的第一個問題是:這件事,我還希望自己有能力做到嗎?

以我個人為例,我早已放棄記住大多數朋友的電話號碼,只記得幾組關鍵聯絡人的電話號碼。不過對於寫文章、簡報表達,這些我認為是職涯核心能力的項目,仍舊選擇親自動手,僅使用AI做潤稿或發想不同角度。

小心AI成癮,有些判讀不可割棄

這其實也是一種自我分工策略:什麼該保留?什麼能外包?

此外,就算是選擇外包的工作,偶爾也應該嘗試自己動手。有時候「刻意不使用AI」反而是對自己最好的訓練與保養方式。

其他領域同樣有類似例子:有人實踐「間歇性斷食」,讓身體在短時間內適應無食物的狀態,藉此啟動自我清潔與修復機制;有人進行「社群媒體/電子產品排毒」,一段時間內不碰手機、不接觸感官刺激,讓大腦重新找回深度專注與長距思考的能力。

諸如此類的「AI斷食」可能有益於我們的心智。刻意讓自己在特定專案中不依賴AI,反而能重新鍛鍊直覺、批判思維與創造力。

這種壓力訓練不僅是挑戰自我,也是提醒自己哪些能力值得被保留。

開車、寫作、創意,都是技能選擇題

我最近在美國進行了一次長途自駕之旅,開車穿越多州,經常在完全不熟悉的地區行駛。過去遇到這種情況,我通常是攜帶紙本地圖,或有個朋友幫忙導航。同時事先研究路線,盡量把主要的開車路線背起來。

但現在很難找到紙本地圖了,大家幾乎全靠Google Maps或 Apple Maps導航。這已不只是方便,而是結構性改變:地圖產業已經全面數位化,紙本不再是主流。

類似的還有Tesla的FSD(Full Self-Driving)技術,以及Waymo的無人計程車服務。這些系統已開始在舊金山、德州進行實地營運。根據報導,Waymo的用戶滿意度甚至高於人類司機。未來,開車或許會變成少數人才保有的技能,而不是每個人都必備的日常能力。

與其擔心AI會奪走什麼,不如思考你想要保留什麼能力。對於創業者、工程師、設計師這樣的技術人才來說,能與AI共創價值,將成為未來的競爭優勢。同時為了避免過度依賴AI,每個月也找幾天實施AI斷食吧!

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責任編輯:蘇柔瑋

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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