工作效率

AI原生工作必備的「抽象化與具體化能力」

用了程式碼代理之後，個人的工作明顯變快，組織的效率卻沒有提升。在METR的實驗裡，開發者相信自己快了20%，實測卻慢了19%；2026年的調查中，自評的「速度」是3倍，「價值」卻只有1.4到2倍。原因有兩個：加速的地方不是瓶頸，以及AI持有的脈絡越多，越傾向給出「符合這個脈絡」的答案，反而給不出抽象層次更高的答案。本文以一手資料整理：抽象化與具體化的來回如何在人與AI之間分工，以及如何鍛鍊「察覺事情不對勁、並把違和感說清楚」的能力。