在經歷一些浪潮後，開始看到歷史不斷重複，只是每次更換不同的工具或名字。 記得自己學習 Microsoft Office 的時候，很多人排斥辦公室軟體，認為沒必要特別去學。那時候的Office在市場上還有競爭對手，選擇不只一種。但慢慢地，「會用 Office」變成找工作的加分項，許多公司願意花錢讓員工上課、請講師來開班。等到我大學畢業，會用 Word、Excel與Power Point 已是基本職能要求。 網際網路也是一樣。先不談基礎的域名與IP資源分配，在應用上，網路路發展初期會架設網站是專業，是可以收費的能力。後來出現架站工具、有現成的模板服務、內容管理工具，慢慢降低架站的門檻。現在，一個使用者只要懂得使用 AI，幾分鐘就能生出一個網站，還可以快速切換版型和配色。 疫情之後，許多公司急著招募「會用 AI」的員工，但因為沒有清楚的標準，招進來的人良莠不齊，之後又陸續裁員。這個過程，跟當年搶招「會用電腦」的員工，幾乎如出一轍。 我自己也在摸索 AI 工具，做一些每天都會使用的應用程式，但我不會說自己是開發者。我也很清楚，有些人對 AI 的認識，還停留在聊天機器人的階段。進一步，可能會用用排程功能，但要做出自己的應用，感覺還是有一段距離。即使工具已經很努力在降低門檻，面對一個空白的輸入框，很多人還是不知道要從哪裡開始。 這讓我想到一件事：每一次新工具出現，都會有一門生意是幫人跨過那道門檻。教人用 Office 是生意，教人架站是生意，出版相關書籍是生意。不是每個人都需要成為專家，但每個人都需要有人扶一把。 最近常聽到有人說，AI 時代最後比的是品味、是判斷力，但品味是「用」出來的，判斷力是撞牆幾次之後長出來的，都是累積下來的經驗。回頭看那些被工具的浪潮淹沒的人，多是因為太晚決定要不要踏進去，多數人只需要工具夠用，夠用來解決自己的問題、完成自己的工作就好。 那 AI 這一波呢？ 工具每天都在更新，資訊不對稱的差距愈來愈小。當「會用 AI」也變成基本能力之後，真正稀缺的東西會是什麼？ 人類真正需要的，又是什麼？
轉變的開始 我在2023年開始使用 AI 工具協助處理工作後，逐漸把心思轉向可以使用 AI 開發的應用。最直接的是建置一個整合多國政府開放資料庫的研究平台，目的預測全球科技發展趨勢，同時我也開發一個半自動化工作流程，讓例行性的法遵工作由AI自己執行。 這樣的經驗讓我看見一個現象：從電腦、通訊、網路到人工智慧，每一波科技進步都在做同一件事—降低資訊門檻，讓人無法利用資訊不對稱剝削他人。 因為完全沒有工程師的相關背景，我在2025年底到現在開發的平台，其實一直讓我有許多挫折，可能是硬體資源不足，也有可能是軟體資源不足，還有自2023年就被引發的焦慮與挫折，非常需要與「真實的人」交流，而很感謝有一個「AI取暖會」的社群活動可以讓工程師與非工程師的人可以實際面對面交流。 孤獨與挫折 這一年多來，我也經歷很多挫折。沒有工程師背景，我在開發過程中遇到硬體資源、軟體資源的瓶頸，還有從2024年就開始累積的焦慮。最難的是一個人做決定時的無力感—我需要的不是更多教學或是引發焦慮的文章，而是有人說「我也遇過這個問題」。 直到我發現「AI取暖會」。 技術社群的力量 第一次參與時，主辦人 Jeremy Lu 分享他的個人經驗與工作方法。我學到把單一 Agent 拆成5、6個 Agents，避免不同領域知識交叉污染。第2次聚會， 一位工程師 分享怎麼用 AI 與 Figma 與客戶一起製作網站，讓 AI 成為工作坊的一員，這些是真正的實務。 這場分享也讓我想起去年在鴻海科技展看到的案例：他們開發可以在診間與醫生共用的生成式 AI平臺（用於乳癌患者諮詢用），患者與醫生間多一個提供意見的第三方角色。這才是 AI 應該被使用的一種方式。 我的分享與未完的對話 參與2次後，我決定主動分享 自己的經驗 。站上台前我很害怕，畢竟我離開網路治理社群已經有一段時間，很久沒公開分享自己的經驗，而昨天的分享定位只有實務經驗，沒有複雜的技術或是實務展示。 現場工程師問我的問題很有意思：不是「你怎麼做到的」，而是「責任歸屬是誰」、「使用資料的規定與限制是什麼」。這說明了一件事：技術問題的背後涵蓋公司治理問題。 但我也意識到有些重要的東西沒有回答完整，特別是安全性。 沒完的答案：安全 前幾天發生的 Axios供應鏈安全事件 讓我很憂慮。我的平台串接開放政府資料，但我看不出來哪個API裡有什麼後門。AI 會執行使用者...