概要

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如果 AI 最先拿走的，是那些讓新手慢慢變厲害的工作，那未來的資深人才，要從哪裡長出來？

來到《劉軒的 How to 人生學》第 500 集，我想談談一個愈來愈現實的問題：當 AI 開始接手初階工作，我們失去的可能不只是職缺，還有一整套「從做中學」的機會。
有些能力，可以讀書學會；但有些判斷力，只能真的做過、犯過錯，才會慢慢長出來。
如果原本的練習場正在消失，我們能不能自己造一個？
這一集，我們從 AI 對初階工作的衝擊，談到「內隱知識」、職涯適應力，以及怎麼用小規模的實驗，替自己打造一座職涯的 flight simulator。
未來看不清楚，也不代表我們只能原地等答案。

💡 重點段落
(03:57) AI 衝擊就業：真正改變的可能是「入口」正在變少
(07:37) 什麼是「內隱知識」？有些能力只能從做中學
(10:11) 第一台 flight simulator 的故事：沒有練習場，就自己造一個
(12:04) 一個好的「職涯練習場」需要哪三個條件？
(14:35) 不要只讓 AI 替你飛：把 AI 當 simulator，而不是 autopilot
(15:46) 面對未知需要的四個 C：什麼是「職涯適應力」？
(18:50) 「雛型實驗」：不用押上整個人生，也能測試一條路
(19:09) 〔本集練習：打造你的職涯飛行模擬器〕

〔打造你的職涯飛行模擬器〕
寫下一個你現在最想測試的可能性。
接著問自己：
七天之內，我可以做出什麼來測試它？
我要拿給誰看，得到真實的回饋？

先飛一圈，再決定下一步。

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🗒️ 研究出處

Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2025, revised 2026). Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Stanford Digital Economy Lab. https://digitaleconomy.stanford.edu/publications/canaries-in-the-coal-mine/

Hosseini Maasoum, S. M., & Lichtinger, G. (2025). Generative AI as Seniority-Biased Technological Change: Evidence from U.S. Résumé and Job Posting Data. SSRN. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5425555

Polanyi, M. (1966). The Tacit Dimension. Doubleday. https://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/T/bo6035368.html

Arrow, K. J. (1962). The Economic Implications of Learning by Doing. The Review of Economic Studies, 29(3), 155–173. https://doi.org/10.2307/2295952

Savickas, M. L., & Porfeli, E. J. (2012). Career Adapt-Abilities Scale: Construction, Reliability, and Measurement Equivalence across 13 Countries. Journal of Vocational Behavior, 80(3), 661–673. https://doi.org/10.1016/j.jvb.2012.01.011

Link Trainer 史料：ASME National Historic Landmark. https://www.asme.org/about-asme/engineering-history/landmarks/210-link-c-3-flight-trainer；San Diego Air & Space Museum. https://sandiegoairandspace.org/collection/item/link-trainer
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