最近，越來越多利用 AI 工具的創作案例讓人驚艷：有人用 Replit 做出記帳 App，有人用 Runway 生成廣告動畫短片，也有人用 ChatGPT 設計出完整的網頁。
這也讓我們需要重新思考一個問題——當 AI 已經能即時存取全球知識，甚至是產出內容、模擬人類思考流程，那麼在 AI 時代，到底什麼能力才是最重要的？
我相信，未來，真正拉開差距的，不是誰學得多，而是誰能學得深、學得靈活，並且主動去學——也就是深度學習（Deep Learning） 和自學力（Self-Learning）。
深度學習（Deep Learning）指的是，能不能把吸收到的資訊整理成自己的理解方式，並在不同情境中靈活應用，而不是停留在記憶或複製的層次。自學力（Self-Learning），講的是能不能主動探索有興趣的問題、遇到卡關能不能自己找到解法。
而透過 AI 工具，具備這兩種能力的人，能把過去需要大量時間才能完成的事做得更快、更精準。
以創業為例，很多創業者不是沒有好想法，而是常常卡在「不知道市場需不需要」的階段，以往得花大量時間做市場研究，但現在只要會問問題，AI 就能幫忙盤點競品、整理需求、模擬情境，像多了一位有經驗的產品經理，讓想法更有機會落地。
又或是，過去要做一個產品，光靠一個人很難自己學完設計、前後端、UI / UX 等技能，從 0 到 1 的過程很長。但現在有了 AI 工具輔助，自學的門檻和時間成本已被大幅降低。很多時候，不再需要先成為某個領域的專家，而是可以邊做邊學、邊做邊優化。
這幾個月備受關注幾款 AI 工具，剛好展現出這樣的趨勢。例如在開頭提到的 Replit，讓用戶只要輸入一句話（例如「我要開發一個聊天機器人」），就能自動生成程式碼並部署。這在科技圈引發一股「Vibe coding」（氛圍編碼）浪潮，也就是直接用自然語言描述目標和需求，AI 就能自動把程式寫出來。
這些工具，不只改變了我們創作的速度，也改變了學習的方式——從需要先準備好知識，變成從實作中理解，邊做邊調整；學習和創作是同步進行，而不再是先學完、再開始。
同樣的道理也可套用在創業上。創業的流程可大致拆解成：有想法（ideation）、做出產品（productization），到最後走向市場（commercialization）。以前，這三個階段都需要不同領域的專業分工，但現在 AI 工具正把這三段的距離拉近。
回到一開始提到的，AI 幫我們處理了許多過去需要時間累積的知識和技能，但也正因如此，現在最有價值的，已經不再是誰記得多、背得快，而是誰能把學到的東西消化成自己的理解，進一步定義出對的問題、提出解法，並善用工具把想法實作出來。
而深度學習力與自學力，正是在這個過程中，不可或缺的兩項關鍵能力。這不只是為了跟上 AI 時代，更是讓我們有機會在這個快速變動的世代裡，成為真正能創造價值的人。
