戳破 AI 泡沫化的迷思：問題不在工具，而在我們僵化的創造力

近期，市場上關於「AI 泡沫化」的討論甚囂塵上。許多人滿懷期待地引入 AI 工具，卻發現理想豐滿，現實骨感。最終，在工作流程中處處碰壁，只能無奈地將其歸咎於「AI 不過是炒作」。然而，我們是否忽略了問題的真正核心？或許，瓶頸並不在於 AI 工具本身，而在於我們試圖將其套入既有工作模式時，所暴露出的創造力赤字。

一個真實案例：當 AI 遇上成堆的客訴影像

讓我們先從一個真實的工作場景談起。我的工作內容之一，是需要調閱多台車輛的行車記錄器，找出客訴事件發生的影像證據。

理想中的 AI 解方：許多人會直覺地認為：「這簡單！把所有影片都丟給 AI，讓它去自動辨識分析不就好了？」從技術理論上看，AI 確實具備觀看並理解影片內容的能力。

殘酷的現實流程：但在現實中，這個方法毫無效率可言。我常常需要處理數台車、數十個小時的影像檔案。將這些龐大的檔案逐一下載，再讓 AI 逐幀分析，整個過程耗費的時間與運算資源，遠比我手動尋找來得更慢、更昂貴。這就是一種典型的、不考慮可行性的「AI 幻覺」。

從邏輯上看，這完美地詮釋了理想與現實的巨大鴻溝。如果我堅持糾結於「如何讓 AI 看影片」這一種方法，很快就會撞上效率的難牆，並得出「AI 無用」的結論。[/div][div]

但從創新的角度思考，問題的核心或許應該是：「如何最快地命中事件時間點？」當我轉換了這個思維，解決方案便豁然開朗。我最終放棄了與影像的直接搏鬥，轉而利用 Excel，透過計算GPS軌跡與客訴時間點的時間差，精準地鎖定事件發生的那一秒。這就是創造力帶來的差異——[b]解決問題，而非強行使用工具。[/b][/div][div][b]

泡沫的來源：是技術的無力，還是思維的僵化？

這個案例，正是當前 AI 泡沫化爭議的縮影。市場之所以會高喊泡沫，正是因為太多人將 AI 視為一個可以直接替換人力、無縫接軌的「魔法棒」，而忽略了現實工作流程中的「系統性摩擦」

當理想中的全自動化無法對接上充滿限制的現實時，「泡沫化」就成了最合理的結局。這也是為什麼我鼓勵大家，直接拿著人力銀行的職缺去進行思想實驗：

「如果我今天應徵上了這個工作，市面上有哪款 AI 工具能實質地幫助我？」

當你進行這樣的實戰推演後，如果得出的結論是「任何 AI 工具都無法在我的工作上發揮任何用處」，那只有兩種可能：

1.這個 AI 工具確實被過度炒作， 其功能與真實需求嚴重脫節。

2.我們自己陷入了創意的瓶頸，無法跳出既有框架，為 AI 找到新的施力點。

從風險角度看，將一切歸咎於工具，會讓我們錯失真正提升的機會。我們需要批判性地思考，問題究竟出在哪個環節？是工具性能不足？是公司基礎設施落後？還是我們自身缺乏重新設計工作流程的想像力？

結論：成為 AI 的駕馭者，而非空想家

AI 時代的真正挑戰，並非學會操作某個特定的工具，而是培養一種「AI 思維」——一種重新審視、解構並重組工作流程的創造力。

與其期待一個完美的 AI 來適應我們陳舊的方法，不如主動思考如何改變我們的方法，來最大化 AI 的價值。就像我的案例一樣，AI 或許不適合直接分析影像，但它可能極擅長從文字中提取時間點、或是在龐大數據中識別出高風險模式，從而輔助我的 Excel 分析法。

[/div][div]下一次，當你覺得 AI 不過是泡沫時，不妨先退一步問自己：是 AI 無法融入我的工作，還是我尚未為我的工作，創造出一個能讓 AI 發光發熱的全新舞台？答案，往往在後者。[/div]