奕酉的閱讀、學習與觀察 #038｜2026 知識衛星高峰會：在集體加速的時代，你拿什麼定義自己？

嗨 我是奕酉。

這個周末，我剛結束知識衛星高峰會的一場對談，對談人是瓦基。

這是一場以「加速的時代，如何建立觀點、用結構放大影響力」為主題的對談，在準備時我也在思索：已經這麼多人在談 AI 的各種面向、各種應用技巧，我們還能說些什麼？什麼又是前來參加的聽眾想要聽到的？

「肯定不是網路上查得到，也不會是你問 AI 會得到的內容。」

抱持著這樣的心情，我和瓦基決定以各自扮演的角色說些自己的深刻感受，包括創作者、學習者，還有自雇者、商業顧問的視角來回答「加速的時代，如何建立觀點、用結構放大影響力」這個問題。

不知道前來聆聽這場對談的你，最有印象的是哪個部分？又有哪句話在你心中留下了一個位置？

這期的電子報，我想和你分享這場對談的重點摘要，還有沒說的部份。

我會聚焦在對談中我所分享的三個思考核心，希望能幫助你從「時間輸出」的勞務中解放，拿回人生的主導權。

．．．

集體加速、各自焦慮：你是在前進，還是有效率地迷路？

「兩位認為 AI 時代最常見的盲點有哪些？」

在對談中的這道問題很有意思。如果是你，會想到什麼？

瓦基認為，最大的盲點是：大家把 AI 當成金雞母，但它其實是放大器。

但其實 AI 並不會無中生有、自己生出價值，它只能放大你餵進去的東西。很多人用了 AI 之後產出變平庸，不是 AI 的問題，是因為他餵進去的東西本來就很稀薄。

我完全認同瓦基分享他觀察到的一個現象：AI 正在縮小表達差距，但也放大了思想差距。當大家的文章都一樣流暢好看，真正的競爭力就變成內容背後的思想跟洞察。表達的門檻消失了，思想的差距反而被攤在陽光下。

「我們把自己訓練成了機器，才會輸給機器。」

在和瓦基溝通的過程中，我對他說的這句話也反思了許久。讓我想到了之前分享過的一句話：機器越來越像人，人卻越來越像機器。

然而機器不用休息、沒有情緒，和機器的優點比，我們完全沒有勝算。但也並非完全如此，只要我們懂得找會身為人的優勢，並將其放大。

但是轉念一想，為什麼只能是競爭？我們可以是協作、優勢互補啊。

聽完瓦基的分享，我想到了用八個字：集體加速、各自焦慮。

我用這句話來總結觀察到的盲點，或者說是忙點與茫點。

我請大家想像一個場景：如果你在開車的過程中，車速突然提高了兩倍、三倍，會發生什麼事？原本熟悉的道路變得有些挑戰，更不用說開到陌生的道路上，壓力想必極大。

「如果車速提高到十倍呢？」

我想多數人都覺得不可置信，這肯定會暴衝失控，發生不好的事故吧。但為什麼，我們會覺得工作效率十倍、二十倍，甚至更多是合理的呢？

這就是我想點出的第一個盲點。

以為更快會更好，卻忽略了自己是否能駕馭它。

沒有方向的人，不自覺的把大腦完全外包給工具，看到什麼資訊都想塞進腦袋，聽到的、說出來的，全都是差不多的標準答案。這是因為他們沒辦法辨識與消化眼前所看到了一切，只能照單全收；但越是如此，就越會失去大腦的思考能力。

對他們來說，沒有方向的加速，只是更有效率的迷路，所以感到迷茫焦慮。

有趣的是，清楚方向的人，往往會感到更焦慮；這是我想說的另一個盲點。

因為你有方向，AI可能會讓這個方向變成了清晰、巨大的待辦清單。

更要命的是，AI 的速度太快了，每天都在逼著你前進。效率提升十倍，意味著進入工作流的資訊也變成十倍，但你的大腦未必準備好了。

當工具的效率遠超我們可以負荷的執行速度時，所有理想的完美策略都會變成沉重的時間債務。你會害怕自己走得不夠快、害怕手上的底牌做出的選擇不夠好。

這種焦慮，更像是在高速的跑步機上，無法停下來的恐慌。

那麼，該如何跳脫這些盲點，拿回我們的主導權呢？其實我們的答案，就在另外兩到問題的回答中。

「AI 出現後，你覺得自己工作或思考方式最大的改變是什麼？」
「該怎麼避免自己被資訊流推著走？」

對我來說，有了 AI 之後，大腦的主導意識反而變得更強。

以前我可能有八成時間花在資料收集和整理上。但現在，這些工作被極大程度的壓縮了。這表示，我不需要這麼快動手去做，我可以多花一些時間在思考上，甚至是思考過去沒有思考的問題，比方說：我該思考什麼？

但更多我會去思考為什麼要做這件事、我是在解決誰的什麼問題？還有，反過來想不做會怎麼樣？

這件事其實沒有改變過，在沒有AI之前，我就是這麼做的。但AI出現之後，我發現我可以把這件事做得更好，而在與AI對話的過程中，我可以找到更好、更值得解決的問題。成為自雇者多年後，我越來越難找到可以請教、討論的對象，不是說沒有這樣的人存在，但我不太可能會有機會和他們互動。

但現在，我好像找回了「求知」的樂趣。

我可以更快驗證自己的想法，用更少力氣、創造更大的價值；但不是做更多事。

方向盤仍然在我手上，用我獨特的框架去引導它、挑戰它。讓AI 負責加速執行，而我定義方向，這幫我創造了更多的餘裕。

有了餘裕，你可以更從容的嘗試不一樣的挑戰，用平常心面對結果。

「AI 省下來的時間，決定了我們是誰？」

我沒有給出答案，而是以這個深刻的提問做為我的回答。

瓦基也對「餘裕」的說法感到共鳴，並提出他的看法：AI 帶來最大的改變，是它讓我能站在更高的維度思考，也讓我活得更從容了。

而最讓他意外的是省下來的時間去了哪裡。沒有變成更多的產出，反而變成了更多的閱讀、更多的思考，還有更多與人對話的機會。有更多時間跟朋友好好吃一頓飯、跟讀者深入交流、慢慢消化一本好書。

因此 AI 的出現，反而讓瓦基有很深的體會、更懂得享受人生。

瓦基補充，當你不再對每件事都有反應，帶著自己的問題框架去面對資訊洪流，自然就不會隨波逐流。就像帶著食譜去買菜的主廚，再熱鬧的市場都干擾不了你，你自然能精準挑出你要的食材，累積出獨一無二的觀點。

我相當認同這個精妙的比喻。

當所有人都能得到相似答案，我該如何給出獨特的觀點？讓人一吃就知道，嗯，這就是瓦基或奕酉做出來的料理。

．．．

高勝算不是為了贏，而是思考如何創造選擇的厚度？

「你常講高勝算，AI 時代下高勝算真正的核心是什麼？」

當瓦基問到這一題時，其實我腦中閃過了至少十種以上的回答吧。畢竟當時在寫《高勝算的本事》這本書時，我花了很大的心力在讓它淺顯易懂，對於高勝算我自然能侃侃而談。

但我反問了一個問題：瓦基，你認為「高勝算」代表什麼？

他曾經閱讀過這本書，也和我做過一次訪談，我想他應該有他自己的看法。如果沒有先定義「高勝算」代表的意思，其實接下來我的回答也只是自說自話。這也是我希望在場的聽眾能思考的一件事：任何回答背後都有一個大前提。

彼此的大前提沒有共識，其實我們的對談就是在雞同鴨講而已。我說：高勝算簡單來說，你得有選項、你能辨識得出哪個選項的勝算更高？

我提出統計上的「期望值」是用來估算勝算的一個工具，並以下雨是否帶傘為例，說明什麼叫做高勝算的選項。有趣的是，瓦基困惑的是：關於帶傘這件事，我們真的會想得這麼複雜嗎？

這個效果太棒了，正是我要的。我相信在場的大部分聽眾也有同樣感受：你知道自己在說什麼嗎？這也是我期望的結果。

所以我話鋒一轉，帶出：如果場景換作工作的選擇、合作機會或投資呢？

瓦基懂了，我相信在場的聽眾也懂了。

真實場景中，帶不帶傘，我們不會想這麼多，因為還有很多替代選項，像是選擇不會淋到雨的路線、搭車，或是租界共享雨傘或買把傘。這並不是一個做錯會讓我們感到後悔的決定。

但面對我們承擔不起的選擇時，期望值可以幫我們更客觀的做出合理的判斷。

以前你不懂統計、不知道如何量化，就無法做出合理的評估；但現在，AI 可以幫你搞定複雜的計算與沙盤推演，你只需要懂概念、做選擇，還有負起責任。

然而，我更想說的是，當試錯與模擬的成本大幅降低時，高勝算的真正價值就在於：不只能幫你辨識出既有的選項，更能幫你創造出新的、更有勝算的替代方案。

以前我們會說高勝算，是從既有選項中找出勝算較高的那個；但現在我認為高勝算不僅於此，更應該是扭轉賽局，改變選項的勝算或創造更好的選項。

看懂了局勢，有了選擇的厚度，即使大環境發生變動，你也有調整的彈性和餘裕，而不是陷入單一選項的恐慌。

每一次行動都是一場高期望值的賽局，即使這一步不完美、這次看錯了，你也能從中賺到經驗與數據，讓下一張牌變得更有勝算。

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進入知識資產化時代，學會用「系統交付」取代時間輸出

這次的對談，因為時間的緣故，最後的兩道問題沒能有機會對談到。

「2026 年最重要的知識趨勢會是什麼？」
「如果只能給大家一個 AI 時代的提醒，你們會說什麼？」

但我覺得這些問題真的很棒，所以在這裡分享我準備的想法。如果有機會，我也想聽聽瓦基的想法，還有你的想法。

對我來說，如果站在自雇者和商業顧問的視角來看，我會認為 2026 年最關鍵的知識趨勢：是我們正式進入了「知識資產化」的時代。

知識的價值，正在從過去的「技能展現」轉向「系統交付」。

大家可以觀察一下，過去這兩年，大家都在瘋狂學習怎麼寫 Prompt、怎麼用 AI 幫自己寫文案、做簡報，這些都只是「技能」的數位轉型。

只是運用數位工具，讓一項技能更快、更輕鬆的完成目標。注意！我說的是完成目標，但不一定有解決問題、帶來效益。

但到了 2026 年，大家突然發現一件事：當每個人都能用 AI 寫出一篇 80 分的公版文章時，你個人的寫作技能，就再也不值錢了。

我自己就深刻的感受到「高產出、會說話、能做簡報」變得不值錢了；但另一方面我也意識到企業或個人對於「解決問題」的系統化需求有增無減。

過去我們可能為了把東西賣出去，要學會銷售、學會簡報、學會提案、學會各種能幫我更好的「把東西賣出去」的技能；但現在，我們更希望知道，有沒有一套系統化的做法，讓我不只把東西賣出去，還能賣得更多、更貴。有沒有一套系統化的做法，讓我在面對主管、客戶或任何對象，都能言之有物、言之有理，不管我今天是要提案、報告，還是爭取資源。

所以 2026 年最關鍵的趨勢是什麼？我認為是「組織知識的維度」改變了。

不再是點、線、面，而是一個整體、一個系統。我想大家從今年比較熱賣的線上課程或書籍，也可以印證這一點。就像瓦基的新課給大家的不是很多技能，而是由不同場景的專案包所建構起來的，系統化的解決你的工作流問題；我接下來會推出的新課程也是如此。

對於像我們這樣的創作者與自雇者來說，更是在第一線感受巨大的轉變。

過去，我們是用「單點的勞務技能」在向市場換取報酬，寫一篇文案、做一張圖或上一堂簡報課。但現在，愈來愈多頂尖的創作者或自雇者都在做一件事：

「把大腦裡的隱性經驗，用結構化思維與 AI 協作，」
「封裝成一套對方帶不走的知識資產系統。」

這表示他們提供的不只是知識系統，也包含了實務經驗與人生智慧；別人可以模仿知識系統，但實務經驗和人生智慧抄不來。你可以寫出萬人點讚的文章，但你能不能站在台上侃侃而談、或是面對真實問題做出立即的回應，決定了差異化。

所以在 2026 年，不要再滿腦子想著去學下一個新工具或新技能了，學不完，也可能還沒學完就被淘汰，你更比不過AI。你該思考的是：如何把你的大腦資產化，結合AI用「系統交付」去取代「時間輸出」。

這個時代最可怕的不是你做錯了什麼，是你什麼都沒做。

過去，我們習慣把一個想法在腦海裡醞釀很久、計畫很久才敢付諸行動，因為失敗的代價很高；我們也習慣，用付出的時間與勞力，來證明自己的價值。

但在今天，產出與試錯的成本一直在降低；最差的策略，就是停留在原地，繼續等待一個完美答案；或是付出更多努力、做更多事來換取報酬。

如果有機會我想提醒大家的一件事就是：

「當工具讓生產力變得無限大，勞務產出的價值就會被稀釋到無限小。」

如果你今天只把 AI 當成一個加速器，去加速你原本每天在做的工作，那麼你其實只是在用更快的速度加速自己的貶值，而不是提升競爭力。當你學會用 AI 來取代勞務輸出，用AI協助資產累積，你才會真正擁有更多選擇，拿回人生的主導權。

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有些事不用等，有些事急不來

最後，我想用這兩句話，作為我們在加速時代安頓內心的錨點：

「有些事不用等，驗證想法或產出知識的門檻已經被大幅降低；」
「有些事急不來，像是大量閱讀、持續學習仍需要時間累積才能創造複利效應。」

有些事不用等；最差的策略就是停在原地等待完美答案，你應該大膽去試、去碰撞，累積你的數據。有些事急不來；垂直思考的深度（知識底蘊、情境脈絡）以及水平思考的廣度（創意、品味與跨域整合）依然需要時間閱讀與累積。

AI 給的不是答案，而是眾多「回應」中的一種。

而我們必須自己判斷「回應」是否合適？採取行動、為結果負責的也是我們。要做好這件事，就仰賴我們的知識系統（第一大腦）的提升，好好生活、體驗生命，這些最終都會反映在你大腦的主導權與選擇的厚度上。

祝你，用更少的力氣，創造更大的價值，找回求知的樂趣。

我們下期電子報見。

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劉奕酉｜鉑澈行銷顧問策略長、企業培訓顧問、暢銷書作者

擁有高科技產業十多年策略行銷與高階幕僚經歷，為台灣少數具有深厚實務背景的商務顧問，專注提供企業與職場工作者在思考、表達與問題解決領域的培訓與顧問服務。同時也是職場生產力作家，多家出版社、社群媒體指定邀稿對象；一年閱讀百本書、寫作百篇以上職場文章，以知識萃取、高效產出與全息圖解而廣受好評。

線上課程：《劉奕酉的職場致勝賽局》

相關著作：《我用模組化簡報，解決99.9%的工作難題》、《高產出的本事》、《20道資料視覺化難題全解析》、《高勝算的本事》、《看得見的高效思考》、《自律到自由的本事》

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