未來會取代你工作的不是AI，而是比你會用AI的人。
我喜歡透過交流聊天來驗證腦中的想法，這是在港大養成的習慣，但到了職場上，卻往往成為別人攻擊批評的藉口，說我「說多做少」，然而實際上工作這麼多年完成將近50個專案好像也夠負責任了⋯
我一直不是個動手能力強的人，但我很愛思考（幻想），把邏輯流程想通後就接著想著怎麼實踐，如果有團隊還好，一些事情可以交給團隊去實現，而團隊的建立非常耗費資源跟時間，有時候階段性的目標達成但是不盡如人意還想著要砍掉重來就會引發問題，上層的質疑、資源的浪費、團隊的士氣⋯等等。
這其實也讓自己在想法實踐的過程中有點辛苦，比如說需要靠別人抓資料給我才能做下一步觀察，無形中我也練就產品經理的技能，但過程中與某些IT溝通上還是很累，大多是對想法的不理解造成的誤會，也往往會脫口而出「還是我會寫我還要你幹嘛？」這種情緒性言論。但有些很基礎的想法該怎麼去實現呢？所以我這兩年花了不少時間在學習python跟機器學習，但還是寫得不好，頂多是入門等級，跟高手遠遠談不上。
我甚至觀察過我的學習特性（畢竟是做這一行的），我發現自己無法光從了解理論，強記公式就能獲得好成績，只要一個知識點環節卡住，無論是公式或是定理，無法理解就我無法繼繼續學習下去，也就是理解細節的過程比較長，這大概也從側面反映我以前的學業成績表現，都是終結性測驗比過程性測驗的成績好，所以我很討厭老師講那句話「這解釋起來很複雜、先背下來就對了。」現在想想當初老師大概也沒弄懂。
所以有時候學習成績不好真不一定是學生自己的問題，有時候老師的問題比較大，尤其後來聽了一些大師的課程，那種深入淺出融會貫通又信手拈來的解釋真的會讓人醍醐灌頂啊。最近我開始學習ChatGPT，學習跟它對話，指導它做事，我發現在與GPT交流的過程中其實也是在學著拆解跟講清楚自己的問題，隨著GPT版本的迭代，它對自然語言的理解逐漸清晰，我能讓它做的事情也越來越多，最近我終於透過GPT實現了一組爬蟲程式，其實也沒什麼，就是爬一些商品內容，很多人都會寫，但我一直在糾結如何讓程式更有效率蒐集整理我要的結果，這也是第一次有「人」可以無怨無悔的跟著我一遍又一遍改寫程式碼，測試抓取效能，最後當然是成功實現在降低1/3時間成本下得到相同的結果（不然打這篇幹嘛～喂）。
不禁想到N家老黃的一句話：「會取代你工作的不是AI，而是比你會用AI的人。」還好我的腦袋還很靈活，還保有一定的創造力。
