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【實戰觀點2】從井字遊戲到 AlphaZero:為何「填鴨式強者」在真實世界會慘敗?

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論第一性原理與現實社會的生存博弈 許多人認為「第一性原理(First Principles)」是物理學家或哲學家的專利,但事實上,它是現實世界中最殘酷也最有效的生存法則。從簡單的兒童遊戲、職場生存、教育體系的盲點,一直到頂尖 AI 的演算法,貫穿其中的核心邏輯只有一個:先定義「結果」,再反推「路徑」。 1. 井字遊戲的啟示:以「終局」為起點 讓我們從最簡單的「井字遊戲」說起。這個遊戲的核心規則極其單純:誰先將 O 或 X 連成一線,誰就是贏家。 這就是基於第一性原理的「結果目標取向」。在這個系統中,每一個落子的動作,都必須服務於「連成一線」這個最終目標。如果您不懂這個本質,只是死記「先下中間、再下角落」的口訣,一旦對手不按牌理出牌,你就會陷入混亂。贏家從不看譜,他們看的是結局。 2. 職場的本質:不是「做完」,而是「搞定」 這個邏輯完美映射到了職場生態。 很多職場新鮮人常犯的錯誤,是把「工作」當成「寫考卷」,認為只要依序完成清單上的待辦事項(To-Do List),就應該得到滿分。然而,職場的「公司懲處機制(如扣薪、裁員)」從來不是因為您沒填滿格子,而是因為您沒有達成「預期的結果」。 真正的職場高手,運用的是與井字遊戲相同的邏輯: * 鎖定目標: 先搞清楚在老闆或客戶眼中,什麼狀態才叫「待辦工作已忙完(Done)」?判定標準是什麼? * 逆向推導: 基於這個判定標準,將多個雜亂的工作項目重新組合,找出達成該結果的最短路徑。 * 動態調整: 遇到突發狀況時,因為心中有最終目標,所以能靈活變通,而不是死守 SOP。 這不是任何一張證照考試會考的題目,這叫「局」的邏輯。 3. 填鴨教育的崩塌:當「考卷範圍」消失之後 這正是台灣傳統「填鴨式教育」與「考前衝刺班」最大的盲點,也是為何許多高學歷人才進入社會後會「倒一片」的根本原因。 考前衝刺班的商業模式,是建立在「考試範圍標準化」與「題庫公版化」的前提上。他們販賣的是針對特定範圍的「最佳解(Overfitting)」,目的是拿到「證照」這個結果,而非培養「解決問題」的能力。 然而,現實市場是一個「開放世界」。 * 沒有範圍: 每天的問題都是新的,沒有考古題可背。 * 沒有標準答案: 只有解決方案的優劣,沒有絕對的對錯。 當這群習慣了「死背題庫」的人,被丟進一個沒有題庫的殘酷市場時,因為缺乏基於第一性原理的推導能力,他們無...

【實戰觀點1】AI 時代的殘酷真相:為何「江湖一點訣」點破後,你的千年資歷可能歸零?

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在充斥著各種 AI 寫腳本、生成影片的行銷炒作中,我們往往忽略了最本質的自動化落地實戰邏輯。 自古以來,職場與技藝界流傳著一句話:「 江湖一點訣,點破沒價值。 」 許多人對這句話嗤之以鼻,認為是為了保護秘密的託辭。然而,在 AI 與自動化技術井噴的今天,這句話卻成為了判斷人才價值的試金石。如果不理解這句話背後的邏輯,即便你號稱擁有「一千年的工作資歷」,在 AI 面前,本質上也等同於「零工作經驗」。 這不是誰被 AI 強行取代的悲劇,而是一場單純的「自願被取代」的淘汰賽。 (相關閱讀: 【實戰觀點2】從井字遊戲到 AlphaZero:為何「填鴨式強者」在真實世界會慘敗? ) 一、 過程與結果的脫鉤:從「按鍵精靈」看懂自動化本質 為什麼資歷深厚的人反而可能「歸零」?因為舊時代的價值計算公式是「投入時間 × 熟練度」,也就是我們常說的「苦勞」。但在數位時代,只有「結果」被買單。 讓我們用一個最經典、最接地氣的例子來解釋什麼叫做「目標結果取向」: 情境: 你是一名學生,你的目標有兩個: 不能被記曠課(需要出席率)。 想要提升網路遊戲的角色等級(需要練功經驗值)。 傳統思維(過程導向): 你親自去上課,下課後熬夜手動練功。結果是身心俱疲,兩邊可能都做不好。 自動化思維(結果導向): 既然目標是「不被記曠課」,那你必須親自去學校(肉身在場);既然目標是「升等級」,你可以導入「按鍵精靈」(自動化工具)掛機,甚至花錢找代練。 在這個例子中,懂「訣」的人做了一件關鍵的事: 解耦(Decoupling) 。 他將「我在場」與「執行動作」分開了。他理解到,遊戲要的是「滿級帳號」這個結果,至於這個結果是由你的手指點擊出來的,還是由腳本跑出來的,對於系統而言毫無差別。 回到職場,如果你工作了 20 年,依然堅持「親自手動」處理那些如同「練等」般的重複性報表、資料比對,那麼你引以為傲的 20 年熟練度,在 AI 能夠一秒生成的時代,確實毫無價值。這不是 AI 無情,而是你選擇了停留在「過程」,而拒絕了對「結果」負責。 (相關閱讀: AI是否真的會搶走人類的工作?(這篇有實際使用中的職場案例可以解惑) ) 二、 落地最難的不是「效率」,而是被忽視的「精確度」 既然自動化這麼好,為什麼企業導入 AI 或 RPA(流程自動化)時,失敗率依然居高不下? 這引出了九成職場工作者都沒有意識到的盲點:...