現在打開社群媒體，到處都是「AI 速成班」、「三天精通某某 AI 工具」，真的會讓人產生嚴重的資訊焦慮（FOMO），但這時候，保持冷靜很重要，我們該想想的是：到底要怎麼學才對？
這邊我就分享我這兩年多來對於學習 AI 的一些看法：
1. 看懂局勢：投資「慢變量」，別追「快時尚」
物理學有個詞叫「半衰期」，我覺得拿來看知識也蠻適合的， AI 領域應該大致可分為兩層：
- 工具層（快變量）：像是「Midjourney 的參數怎麼調」或「某個 GPT 外掛怎麼用」。
- 半衰期：超短（大概 3-6 個月）。版本一更新，這些知識馬上過時，甚至直接歸零，就像快時尚單品，穿一季就不流行了。
- 心法層（慢變量）：像是「怎麼把問題定義清楚」、「結構化思考」、「人機協作的流程怎麼設計」。
- 半衰期：超長（5-10 年甚至更久）。不管 AI 怎麼變，邏輯推理、批判性思考這些東西是不會變的這些是「經典款」，不管 AI 怎麼進化，這些底層邏輯永遠有價值。
很多課程教的是前者，而你真正該投資的是後者。
2. 職場對照：你是「操作員」還是「設計師」？
把這套邏輯套到我們的學習策略上：
- 操作員思維（Operator Mindset）： 這種人會去上「教你 100 個爆款 Prompt 模板」的課。
- 風險：等模型能力變強（比如 GPT-5 出來，聽得懂模糊指令了），這 100 個模板瞬間變廢紙，你越認真學，被淘汰越快。
- 設計師思維（Designer Mindset）： 這種人會去學「怎麼拆解複雜任務」或「人機協作流程怎麼設計」。
- 優勢：工具越強，你的設計只會執行得更好，你在訓練自己的腦袋怎麼指揮 AI，而不是死記 AI 的指令。
舉個簡單例子： 與其背「怎麼寫出完美 SEO 文章指令」，不如去搞懂「什麼樣的內容結構能解決用戶問題」，前者是工具，明天演算法一改就沒了；後者是心法，永遠管用。
3. 行動策略：先「弄髒雙手」，再「尋求解藥」
既然工具變那麼快，那課程就完全沒用嗎？不是，有用，但我們「進場的時機」要挑一下，很多人的學習路線是：焦慮→買課→聽不懂/沒場景→放棄，這就像還沒下水就先背游泳力學，下水後還是會沉。
比較符合大腦認知的「建構主義學習法」應該是：
- Step 1. 亂玩：別管對不對，先去「弄髒你的手」，直接拿 AI 來解決工作上的爛事，你會碰壁、會做出垃圾，這超棒。
- Step 2. 發現短板：碰壁的過程中，你會發現自己缺的不是「指令」，而是「邏輯」，比如：「為什麼我沒辦法把模糊的想法變成精準的 Prompt？」這就是你的痛點。
- Step 3. 針對性吸收：這時候再去選課，你會發現，課程不再是無聊的資訊堆疊，而是你急需的「解藥」跟「槓桿」。
所以，我的建議很簡單：
- 別把買課當成緩解焦慮的贖罪券，在還沒親手玩過那工具至少 10 小時前，別輕易付費。
- 抱緊「底層邏輯」，與其購買 100 個會過期的 Prompt 模板，不如去搞懂那套能生出 100 個模板的「思維框架」。
在這個 AI 瘋狂更新的時代，「動手做」是最好的老師,「撞牆」是最快的捷徑，先讓自己在泥巴裡滾過，導師遞過來的毛巾，你才知道怎麼擦最乾淨。
