記者寫 AI 新聞寫到怕：這部 Prime Video 紀錄片到底說了什麼？
一位專門報導 AI 的記者，每天接觸最新技術，卻被一部 Prime Video 紀錄片嚇到睡不著。不是因為什麼科幻末日場景，而是數據太真實。
關鍵數據：AI 進步速度 = 每 6 個月翻倍
就像你玩手遊衝等，原本要一年才能升 10 級，現在只要 6 個月。這不是比喻，是實際運算能力的成長曲線。
具體例子：
- 2023 年 GPT-4 發布時，處理 1000 字文章需要 10 秒
- 2024 年同樣任務只要 2.5 秒
- 預計 2025 年會降到 0.6 秒
台灣人最該擔心的 3 個場景
1. 學測作文可能被 AI 批改
想像一下，你寫的學測作文不是老師改，而是 AI。它能在 0.1 秒內掃描 800 字，找出所有錯字、邏輯漏洞，甚至判斷你有沒有「離題」。
已經發生的事：
- 美國 SAT 考試 2024 年起部分採用 AI 評分
- 台灣大學入學考試中心正在測試類似系統
2. 銀行面試用 AI 篩履歷
你投履歷到玉山銀行，第一關不是人資看，是 AI 掃描。它會檢查：
- 關鍵字匹配度（80% 以下直接淘汰）
- 工作經歷時間軸（超過 3 個月空窗期就扣分）
- 用詞積極度（「嘗試」「可能」這種詞會被標記）
3. 連 7-11 店員都有 AI 店長
統一超商已經在測試 AI 排班系統，它會：
- 分析過去 3 個月銷售數據
- 預測下週每小時客流量
- 自動排出「最省人力」的班表
結果就是：原本 8 個人的店，可能變成 5 個人+AI 監控。
最可怕的不是 AI 本身，是「不確定性」
就像你開車時速 200，但儀表板壞掉。你不知道下一秒會不會爆胎，也不知道前面有沒有轉彎。
記者親身經歷：
- 採訪 Google 工程師，對方說：「我們自己也不完全知道 AI 怎麼學會新技能的」
- OpenAI 內部報告顯示：某些能力「突然就出現了」，工程師無法預測
台灣人可以做的 3 件事
1. 馬上測試你的「AI 可取代性」
打開 ChatGPT，輸入你的工作內容，問：「這個工作 3 年後還存在嗎？」
範例測試：
- 會計：「幫我整理 50 筆發票，分類報帳」
- 行銷：「幫我想 10 個母親節活動點子」
- 客服：「回覆『包裹延遲了，我要投訴』」
如果 AI 3 秒就能完成，你就該緊張了。
2. 建立「人類優勢」清單
AI 做不到的 5 件事：
- 現場應變：7-11 客人突然昏倒，AI 不會做 CPR
- 人情世故：安慰剛失戀的同事
- 創意發想：把「臭豆腐」做成冰淇淋還好吃
- 身體勞動：幫阿嬤扛瓦斯桶上樓
- 價值判斷：決定要不要幫朋友作保
3. 每週花 30 分鐘學新 AI 工具
就像以前學電腦，現在學 AI 是基本生存技能。
推薦入門：
- 週一：用 Notion AI 整理會議記錄
- 週三：用 Canva AI 做簡報
- 週五：用 ChatGPT 練習英文 email
下一步：現在就打開 ChatGPT
不要等，現在就打開 ChatGPT，輸入：「幫我分析我的工作會不會被 AI 取代」。把結果截圖下來，3 個月後再測一次，看進步多少。
記住：AI 不會等你準備好，它只會越跑越快。
