事件總覽：生成式 AI 日益普及，專家提出「工作」與「健身」的判斷法，幫助人們明智決定哪些任務應交由 AI 完成。

📅 2023年09月：生成式 AI 普及，專家提出判斷法

生成式 AI 的迅速發展，讓許多工作和生活中的任務變得更加高效。然而，哪些任務該交給 AI，哪些又該自己動手呢？資安專家哈佛大學甘迺迪學院教授布魯斯·施奈爾（Bruce Schneier）於《衛報》撰文提出了簡單的判斷法：區分任務屬於「工作」還是「健身」。

📅 2023年10月：「工作」與「健身」的比喻

Schneier 引用了 AI 研究員丹尼爾·米斯勒（Daniel Miessler）的一個生動比喻：搬重物是工作，用堆高機或機器人代勞理所當然；但健身時舉重的目的就是「舉」動作本身，讓機器人代舉毫無意義。同理，若任務只求完成、過程無關緊要，交給 AI 無妨；若過程本身才是重點，就不該假手 AI。

📅 2023年11月：學生作業的價值

他以學生作業為例，撰寫政策備忘錄的價值不在成品，而在思考、草擬、修改論點的過程，這些正是批判性思考的訓練。學生用 AI 代寫等於浪費學費，寫作與推理能力也將退化，不少老闆都注意到了這一現象。

📅 2023年12月：商業寫作與圖像的「工作」性質

多數商業寫作與圖像屬「工作」性質，AI 可勝任，這意味社會所需的人類寫作者與藝術家將減少。然而，這並不意味著所有創意工作都可以完全由 AI 代勞。

至今影響與未來展望

無獨有偶，康乃爾大學教授謝麗爾·史特勞斯·艾因霍恩（Cheryl Strauss Einhorn）也提醒，多數人讓 AI「替」自己思考，而非「陪」自己思考。她提出兩種心智模式：「藍寶堅尼駕駛模式」是方向未明就把方向盤交給 AI，只適合開放式腦力激盪，給 AI 下重要決策十分危險；「外科醫師模式」則是明確知道需求，像手術刀般精準取用 AI 資訊後，回歸自身判斷，才是聰明用法。

多數失誤源於把開放式決策直接丟給 AI。Einhorn 建議三原則：先自行定義問題再問 AI；把 AI 答案當草稿而非決定，重要決策務必查證來源；主動要求 AI 提出最強的反方論點，避免 AI 迎合偏好、窄化視野。她強調 AI 是「預測引擎」而非「真相引擎」，語氣自信不代表正確。

兩位專家共同警告：如同肌肉不用會萎縮，判斷力長期外包 AI，認知能力終將退化。AI 能說出「什麼可能」，卻無法決定「什麼重要」──它不能替你選擇目標、權衡價值，或決定哪些風險值得承擔。

從產業面來看，AI 的普及確實帶來了效率提升，但我們不能因此忽略人類思維的重要性。在教育和職場中，應該更多地培養批判性思考和創新能力，而不是將所有任務都交給 AI。唯有如此，我們才能在 AI 時代保持競爭力。

面對 AI 的普及，我們需要更加明智地使用這項技術。思考哪些任務是「工作」，哪些又是「健身」，才能在享受 AI 帶來的便利同時，不失去自我成長的機會。希望讀者能從這篇文章中獲得啟發，並在日常生活中實踐這些原則。

本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。

常見問題 FAQ

什麼是「工作」和「健身」的區分法？

「工作」是指那些只需要完成結果的任務，可以交給 AI；而「健身」是指那些過程本身具有價值的任務，應該自己動手完成。

學生用 AI 代寫作業有哪些負面影響？

學生用 AI 代寫作業會浪費學費，寫作與推理能力也可能退化，這會影響他們的批判性思考能力和未來職場表現。

如何聰明地使用 AI 進行決策？

聰明地使用 AI 進行決策需要遵循三原則：先自行定義問題再問 AI；把 AI 答案當草稿而非決定，重要決策務必查證來源；主動要求 AI 提出最強的反方論點，避免 AI 迎合偏好、窄化視野。

※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。