現在說「我不用AI」，反而需要解釋。
社群效應已經把這件事翻轉了——不跟上才是奇怪的那個人。但我觀察到的情緒，大多不是興奮，而是焦慮，和無所適從。
台灣是AI基礎建設的重要來源之一，但這個紅利，大部分沒有落在非科技產業的人手上。如果有投資科技股，至少搭上了話題；如果沒有，這場盛宴感覺是別人的。外面喧嘩，但錢沒有進來，那種「參與了卻又局外」的感覺，我自己也有過。
這週進入DNN和CNN的課程。
老師花了很多時間在底層邏輯，數學公式出現的時候，我的睡意也出現了。但有一件事讓我清醒：這些理論其實從很早以前就存在，真正引爆的，是GPU的誕生。兩個東西撞在一起，才有了現在這一切。
CNN有一個概念讓我一直在想。它不是把整張圖塞進去處理，而是用學到的特徵核去滑動掃描，辨識局部模式，再往上疊加理解。成本低，速度快，因為它知道要找什麼。
我想到自己。
我當初報名這門課，是想轉職，想要更好的待遇。但學到現在，我發現一件事：我似乎已經可以自己創造待遇。找到缺口，補上，一個人實現服務幾百萬人需求的可能性。
但這個發現本身又帶出了下一層問題：會有人為此買單嗎？我怎麼把它包裝成產品？
我一直往下挖，挖到最後剩下兩件事：
買賣，和信任。
這不是AI帶來的新問題。這是從人類開始交易就存在的底層結構，從來沒有被更新過。
用CNN的邏輯來說：我現在才剛確認了自己的特徵核是什麼。
接下來要做的，是拿這兩個特徵去掃描——我手上的專案，我想過的生活，我考慮的每一個選擇：這裡有真實的交換嗎？這裡有信任的基礎嗎？
資料很多。焦慮也很多。
但探照燈對準之後，要看的東西反而變少了。
這是我現在的位置。還在驗證中。
