AI 世代的真正壓力：基礎被侵蝕、節奏追唔切 AI 發展得太快，快到唔少年輕人覺得追唔上。最深層嘅衝擊，其實唔係「工具變多」，而係——基礎能力被慢慢侵蝕，同埋 人類節奏追唔切科技。 基礎功被沖走：快咗，但變淺咗 過去嘅學習靠：查資料、核對、分析、推敲、修改。呢啲痛苦嘅過程，其實係構成： 判斷力 耐性 分析力 深度思考 解難能力 但而家： 唔識？問 AI 報告？AI 寫 數據？AI 分析 結果係： 識用工具變得容易，但識諗變得稀有。 速度越快，深度越少；越方便，越難真正理解。未來真正值錢嘅唔係「快」，而係： 邏輯、深度、獨立判斷。 如果基礎再弱落去：下一代會出現咩現象？ （1）判斷力下降 資訊全部由 AI 整合，人會愈來愈難識得分真假、分質素。 （2）專注力碎片化 節奏太快，年輕人愈來愈難做深度工作，一做難嘢就容易放棄。 （3）創意「模板化」 人人都靠 AI 起稿，作品愈來愈似，缺乏風格；真正有深度嘅創作會變得罕有。 （4）焦慮感提升 科技更新太快，驚自己追唔上、成日比較、追唔切的壓力會變成日常。 （5）社會兩極化 未來會變成兩類人： 少數：懂分

隨著生成式AI的普及，「數據煉金術」的價值快速遞減，中層專才正面臨被工具取代的危機。文章指出，職場價值核心已從強調執行效率（How）轉移到決策判斷（What is right）。專才必須從單純的「工具操作員」轉型為「決策質檢員」，核心職責是對AI輸出的準確性、相關性及戰略價值進行深度審視。這要求專才拋棄流程導向，轉向目標導向，運用業務理解與戰略直覺，確保AI的「效率」與人類決策的「有效性」達成平衡，從而在新時代中保持職場競爭力。

面對AI快速發展，許多人感到焦慮和無用感，如同作者在午餐時與年輕助理的對話。文章深入探討了AI帶來的「協作煉獄」，強調人類價值不應建立在可被取代的重複技能上。作者提出，應轉向發掘情感深度、同理心和價值判斷等AI無法複製的「無用之用」。真正的挑戰是學習與AI協作，將其視為能力擴充工具，從而在這場變革中，重新定義人類的獨特價值並找到新的錨點。

AI 已經全面走入學術世界，從文獻整理、資料分析，到寫作構思，都快過人手幾十倍。佢嘅存在本來係為咗幫助學習，但今日卻成為挑戰學術誠信嘅最大變數。越來越多學生用 AI 代寫功課、論文，而全球大學都紛紛收緊規範，從牛津到普林斯頓，都開始強調「負責任使用」同「內容要自己承擔」。 真正的問題並唔係 AI 自己，而係人對捷徑嘅誘惑被放大。學術最核心嘅價值——思考、查證、推理、反思——從來都唔係機械可以代替。過度依賴 AI，就好似跳過壽司師傅十年切蘿蔔嘅基本功，最後失去嘅係自己嘅能力。 AI 可以加速學習，但守住底線、建立判斷力，仍然係每個人嘅責任。

本文以個人視角，探討AI擔任「影子夥伴」帶來的效率革命，同時提出核心反思：在AI能輕易「代筆」的時代，人類對「意義感」的追求何去何從？作者認為AI不應是取代，而是催化劑，鼓勵讀者學會透過精準提問、注入情感和建立人際連結，在效率洪流中為內在價值留出空間。這不僅是技術轉變，更是人生哲學的重塑，引導我們從「代筆」走向更高層次的「共創」。

學AI，懂電腦科學，係優勢，但唔係唯一路 成日都有人問：「冇Computer Science底，咁適合去學AI、甚至深入研究AI嗎？」呢個問題喺AI發展得咁快嘅年代，好多人都會思考。有啲人會覺得冇技術底就難入門，但事實上，AI早已唔再只屬於程式員。 我本身並冇Computer Science背景，但而家已經教緊AI，學生之中甚至有讀過CS嘅人。呢個經驗令我更加確信：學AI唔係靠學位，而係靠思維同方法。 以前，要同機器溝通，真係要靠代碼；而家，AI識得理解語境、聽得明自然語言、甚至能夠推敲人嘅情緒。換句話講——AI嘅「聰明」，唔再只屬於寫程式嘅人，而係屬於懂得表達、懂得提問、懂得整合嘅人。 AI唔止屬於技術圈 以前嘅科技，係一門技術；而家嘅AI，係一門語言。NLP（自然語言處理）令AI學識人嘅語氣同意圖。所以今日，識用AI唔一定要識programming，反而要識得點樣「講清楚自己嘅想法」。 好多非技術背景嘅人都發現，AI唔係睇你識幾多，而係睇你幾清楚知道自己想要乜。你講得清楚，AI就幫到你；你模糊，AI都會迷失。可以話，AI唔係你嘅替身，而係你思

作者文恩澄（Rannes Man）深入剖析當代人面臨的「生產力焦慮」，以及生成式AI如何加劇這種不安，讓人害怕被取代。身為創作者，他強調AI的價值不在於速度，而在於我們如何「指揮」它。文章提出，應將AI視為解放人類從機械性勞動的助手，透過精準指令和智慧判斷，將精力集中在創造獨特價值上。最終目標是重塑生產力的定義，從「做得多」轉向「產出價值多」，讓AI成為放大人類獨特價值的工具。

《由 SEO 到 AEO：AI 瀏覽器時代，搜尋唔再靠關鍵字》 以前大家做生意、搞品牌、寫文章，都講一樣嘢——SEO。「關鍵字擺啱啲，就有人搵到你。」但而家，世界變咗。當大家開始用LLM工具、ChatGPT Atlas、Perplexity Comet 呢啲 AI 瀏覽器去搵資料，你有冇發現——我哋已經唔再「搜尋」，而係「發問」。 AI 搜尋唔睇你關鍵字，睇你答案 傳統 SEO（Search Engine Optimization）教我哋點樣呃到搜尋引擎；而 AI 時代出現咗兩個新名詞——AEO（Answer Engine Optimization，意即「答案引擎優化」，重點係令AI更容易提取及引用你嘅內容）同 GEO（Generative Engine Optimization，即「生成式引擎優化」，針對AI生成內容時點樣更準確呈現你嘅資料）。兩者其實有密切關係，但定位唔同：AEO專注於提升AI回答引擎嘅理解力與引用率，主要針對像ChatGPT、Perplexity呢類以文字回應為主嘅平台；而GEO則範圍更廣，除文字外，仲涵蓋圖像、影片、音頻等

本文以「當代西西弗斯」為喻，探討在AI大幅提升生產力的時代背景下，人類面臨的困境：過度追求效率是否讓我們陷入另一種形式的「徒勞的重複」？作者回憶起過去創作的熱情，對比AI帶來的完美卻空洞的成果，強調真正的創造力源於人類獨有的情感體驗與洞察力。文章呼籲應將AI視為工具而非取代者，專注於釋放自身潛能，並介紹香港AI培訓學院的課程，旨在幫助人們在科技浪潮中找回創造的熱情與價值。