AI 取代不了什麼？從現場討論整理出的幾種能力

文／阿舟（AI 方舟計畫）· 發布 2026-10-16

AI 取代不了的，不是某一種職業，而是幾種跨職業的能力：把模糊的問題定義清楚、在一堆產出裡判斷哪個是對的、把為什麼這樣做講給別人聽，以及在出事時站出來負責。這些能力 AI 可以輔助，但沒辦法替你承擔。工具人人都能用，差距就落在這幾件事上。

「我是不是快被自己的專業取代了？」

這是 AI 方舟計畫參與的社群聚會裡，最常聽到的一句話。8 月的 Lenny's Newsletter Meetup 台北場，有一桌的討論就從這裡開始：如果設計能被生成、程式能被 Claude Code 寫出來，支撐一個人專業價值的到底是什麼？完整討論在這場聚會的紀錄。

6 月 TWiDS 與台灣微軟合辦的職涯工作坊，48 位參與者匿名投票，最高票的問題也幾乎一樣：AI 降低了很多門檻，要怎麼建立自己的護城河？見工作坊回顧。

這個焦慮是真的。但連續幾場討論下來，大家收斂到的答案很一致：會被追上的是「操作」，追不上的是「判斷」。

同一套工具，三個人用出三種結果

8 月 20 日，AI 方舟計畫辦了第一場「AI 時代能力共創工作坊」。現場有人分享一個例子：公司裡三個助理用同一套 AI 工具，有人覺得很好用，有人覺得產出總是跑歪。

深入討論後發現，差別不在誰比較熟工具，而在提問的邏輯清不清楚。如果你自己想問的問題就是模糊的，AI 只會把模糊放大，不會幫你收斂。完整過程在工作坊回顧。

這是第一種能力：把問題定義清楚。在把任務交給 AI 之前，先回答三件事：要解決的到底是什麼、做到什麼程度算完成、有什麼不能做。這一步做好，後面工具用哪一個反而沒那麼重要。

AI 不會替你扛責任

Lenny's 那場聚會，有人講得很直白：你可以用 AI 算報表、寫規格，但老闆問「這個數字為什麼是這樣」的時候，AI 不會替你回答，也不會替你扛。

「用工具讓我加分」跟「工具替我負責」是兩件完全不同的事。這也是為什麼信任感在 AI 時代變得更重要：產出變便宜了，願意為產出負責的人反而變稀缺。

這帶出另外兩種能力：

• 判斷：AI 一次給你十個版本，你要知道哪個能用、哪個看起來對其實錯
• 溝通：把「為什麼選這個」講清楚，讓主管、客戶、合作夥伴願意相信你的判斷

八種核心能力，在實際案例裡長什麼樣子

AI 方舟計畫把這些能力整理成八項：判斷力、好奇心、積極度、美學、品牌思維、創意、協作能力、溝通能力。抽象講很容易變成口號，所以人才卡上每個案例都有一欄「哪些判斷是你做的」。看幾個實際例子：

• 判斷力：CJflux 一週做出 WordPress 健檢顧問的落地頁，發現文案暗示的服務範圍超出自己能扛的部分，主動拿掉。見 CJflux 的人才卡
• 美學與品牌思維：Qmoa 沒有設計背景，把自己的美感判斷寫成一份 AI 讀得懂的品牌規範，讓所有素材看起來像同一個品牌。做法見品牌規範這篇
• 把問題定義清楚：塔克發現公司美術看到 ComfyUI 的連線介面就不想碰，所以要做的不是更強的工具，而是把操作藏起來、只留幾個必要欄位。見塔克的人才卡
• 知道哪裡該放手：Harry 用一週做完原本要一個月的開發，他說靠的是知道哪裡該花時間雕、哪裡可以讓 AI 去跑。見 Harry 的人才卡

這些判斷沒有一個是工具做的，但每一個都決定了成果好不好。

怎麼練：從記下「我否決了什麼」開始

這些能力沒辦法上一堂課就學會，但可以在每天用 AI 的時候練：

1. 交代任務前，先寫一句「做到什麼程度算完成」：寫不出來，代表問題還沒想清楚
2. 每次否決 AI 的產出，記下為什麼：這些理由累積起來，就是你的判斷標準
3. 把選擇講給一個人聽：講不清楚為什麼選這個版本，代表判斷還沒成形
4. 做完留一份紀錄：任務是什麼、結果如何、你決定了什麼。怎麼寫可以參考 AI 作品集怎麼做

8 月那場工作坊的後半段，就是讓每個人從能力清單裡挑一項最想精進的，跟其他人一對一交換做法。比起一個人想，跟正在用 AI 的人一起比對，會更快看到自己的盲點。

常見問題

AI 會取代哪些工作？

與其問哪些工作會消失，不如看一份工作裡哪些部分是重複、規則固定的。那些部分最先被 AI 接手，而需要判斷、溝通、負責的部分會留下來，甚至變得更重要。

不會寫程式，在 AI 時代還有競爭力嗎？

有。AI 方舟計畫人才卡上的很多案例，主角都不是工程師。他們的共同點是清楚知道要解決什麼問題，並且能判斷 AI 做出來的東西對不對。

這些能力要怎麼讓別人看見？

說「我判斷力很好」沒有用，要用案例說。把一件事的任務、結果和你做過的判斷寫下來，別人自然看得出你會什麼。