AI 變革的下一步，關鍵在從「模仿」到「重塑」

[大衛選讀] 最近 Anthropic 執行長 Dario Amodei 跳出來警告，AI 可能在五年內取代多達 50% 的初階白領工作。看著專訪影片，真的可以感受到他心中那股濃濃的急迫感。

對於未來 2-3 年內職場將有大變革，我是早就這麼看了。所以急迫感背後，我真正會去思考的問題是：顛覆後的下一步到底會怎麼走？

在這問題上，我覺得設計師的視角，遠遠比技術專家來得更有前瞻性。包含從歷史上來看，技術變革是怎麼進展的，分成哪些階段，我們現在又處於什麼狀態，該突破些什麼？

本文選讀彙整了多篇文章，內容整理如下，原文連結則放在留言中。

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歷史上所有的技術變革，都需要經歷一段歷程才會真正融入人類社會

面對 AI 這樣子的顛覆性技術，不用慌，重點是了解整體的脈絡階段。知道現在身在何處，以及未來可能會往哪裡去。

IDEO 前執行長 Tim Brown 就將技術顛覆 (disruption) 描述為一段持續演進的歷程，而不是單點瞬間的跳轉 (a journey, not just a momentary shift)。

他認為歷史上任何新技術的誕生，最初往往只有少數人能夠理解當中的部分意義。隨著時間的推移，當越來越多的人開始掌握這項技術，那些關於如何應用這些新技術的想法，就會如雨後春筍般湧現，這也才會開啟真正的變革旅程。

以馬車到汽車的轉變為例。第一批的汽車被稱作「無馬馬車, horseless carriages」。這名稱真的很好笑但貼切，因為它們僅僅是模仿了舊的馬車形式，但是多配備了引擎。

隨著時間演進，車輛的形式不斷發展。從過往馬車的設計，以人與動物互動為基礎，強調人與馬匹的溝通、控制與安全。再到福特T型車，著重如何高效率地製造和使用機械，提供標準的操控系統如方向盤、踏板等，以確保一般大眾都能容易且經濟地掌控這項新技術。這才讓人人都買得起，而且可以放心在路上開。

汽車技術漸趨成熟，進一步引發了整個汽車生態系的蓬勃發展，包含州際公路、加油站和修理廠等，整段發展旅程歷經了數十年。

雖然現在 AI 技術發展速度更快，但這種技術顛覆仍然遵循著類似的階段模式：新興 (Emergent)、演變 (Evolved)，然後是影響擴及整個系統的成熟 (Mature) 階段。

技術帶來的顛覆，可以拆解成為三進程

Tim Brown 將技術顛覆的歷程，切分為三個可理解預測的階段。首先是新興 (Emergent) 階段，人們最初會被新技術的神奇特性所吸引，甚至出現過度宣傳，認為它將改變一切。

然而，技術的早期應用往往只是以不同的方式，去模仿過去的做法。「無馬馬車」就是一個很經典的例子，而當前火熱的Gen AI，也正處於這樣的萌芽階段。

現在哪一個 AI 應用，不是用聊天對話框呈現？對話互動形式到處都是，但很大程度上還是在「用新方法做舊事情」，只是順勢延續了我們跟舊技術間的的互動操作模式。

現階段的 AI 人工智慧發展，最大程度也只是在新興的第一階段而已。

從新興、進化，再到成熟

再來是進化 (Evolved) 階段。隨著人們對技術的理解逐步加深，就會意識到，新技術並不會一下子就徹底改變所有事情 (won’t completely change everything)。人們會靜下來想一想，進一步去學會如何利用新技術的特性，將它發展成新的事物。

在軟體領域上，電子郵件最初也只是比較快的傳統郵件，顯示在螢幕上，然後按個鍵就可以即時送到，如此而已。

當人們進一步意識到電子通訊的真正潛力時，我們才真正迎來了社交媒體時代。像是 Facebook 這樣的社交網絡，它們極大地擴展了通訊量，並且建立起人與人之間更緊密的連結。這就是技術進化過後的結果。

最後則是成熟 (Mature) 階段。當技術發展到成熟階段，它將不再局限於單一功能，而是深刻影響整個環境，形成一個新生的、完整的生態系統。

汽車工業最終催生了州際公路、加油站和修車廠等龐大的配套體系 。同樣地，我們也應該要期待，AI 人工智慧的技術，應該能夠演化出全新的生態體系。那個變化會是巨大的，而不僅僅只是取代了什麼工作、加快了什麼流程而已。

人類的機會，關鍵在從「模仿」到「重塑」

在技術變革中，人類往往有著極大的機遇，能夠創造出前所未有的新事物。

這時候除了技術研發外，如果沒有設計師的投入，技術創新將會停留在模仿階段。手上明明握著新技術，卻只會持續用不同的方式，模仿重現過去的做法 (emulates what we used to do in different ways)。

重塑 (Reinvention) 需要的則是深入的理解、創新的勇氣，跟獨特的品味。

技術本身並不知道我們要什麼。要超越表面去理解人，深入掌握人們的核心需求、動機、情緒與價值觀，這會需要設計師的敏銳洞察跟轉譯。

技術本身也會被馴服包裝成得體得宜的模樣，我們說什麼，聊天機器人就呼應什麼。要敢於挑戰舊有模式與現有觀念，勇敢地提出大膽的設想，這個也會需要設計師對於現況的果斷批判。

最後則是品味與獨特性。

品味是一種動態的特質 。作為人類，我們的品味會隨著時間、經驗和社會文化的變遷而不斷演進。我們會對重複的潮流感到厭倦，並本能地尋求新奇與創新。

一個值得警惕的現象是，人工智慧生成的藝術作品已經開始呈現出一種可識別的風格 (recognizable style)。看多了，一切都會變得無趣了。

近期英國的一項研究，提供了更具體的佐證。該研究將約300名業餘作家分為兩組，一組獨立構思故事，另一組則借助 AI 的輔助。結果顯示，生成式 AI 顯著提升了個人的創造力，尤其對於經驗較少的初學者來說，AI 帶來幫助是最大的。

然而，從整體的角度來看，生成式 AI 可能會從一開始就給出了特定的參考錨點，從而限制了作者自身的想法、抑制了創意。所以研究結果發現，那些使用生成式 AI 的組別，產出的內容在新穎性、多樣性上，反而都因此下降了。

從模仿到重塑，設計師需要深入的理解、創新的勇氣，跟獨特的品味。這些很明顯地，必須先獨立於技術，才有辦法進一步去重塑技術。

大膽打破 AI 生成的中規中矩、平淡無奇

想一想，你現在會去挑戰 AI Deep Research 產出的結論與建議嗎？你有企圖心做出比 AI 生成更具吸引力的作品嗎？

人類最大的危險是，還在 AI 發展的新興階段就先躺平了。如果我們只是拿 AI 去模仿人類的既有產出，那就只會帶來平庸的替代。

從模仿馬車的階段開始，我們接下來應該會正式迎來一長串技術顛覆的轉變歷程，當然也應該會伴隨大規模的就業衝擊。

然而跟過往歷史不同的是，這次的進展看來會超級快。希望人類能早點衝破平淡無奇的模仿階段，趕快往重塑 (Reinvention) 的路上加速前進。

進化得越快，衝擊影響就越短越小。

寫著寫著，我似乎懂 Dario Amodei 的焦慮了 🙂

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