【專訪】Mollick：AI 弄壞了培養白領新人的學徒制
華頓商學院教授 Ethan Mollick，是《時代》雜誌選出的 AI 百大人物，也主持華頓的生成式 AI 實驗室。他說，GPT-4 當年只能自己做四分鐘的工作，成功率一半。現在的 AI 已經能連做十七小時以上。他班上的外科醫師，軍人和金融人，都動手做出了真東西。主持人問他：新人沒時間練基本功，就得直接拿出判斷和品味，市場是這樣走嗎？
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Mollick 說，四千年來培養白領的學徒制，已經被 AI 弄壞了。新人用 AI 交出好成果，不正是效率嗎？他的答案落在新人和主管各自的算盤上。他也談到怎麼管 AI 才不被它牽著走，以及為什麼想點子要先自己來。
◎新人交 AI 的答案，主管乾脆自己問 AI
Mollick 先把學校的問題放一邊。他說，大學正處在暫時的 AI 危機，但解法大致有了。把 AI 當家教很好，拿它抄答案就學不到東西。他說真正的麻煩在職場，因為品味和判斷，向來是在工作裡學會的。
他描述這套交換：新人急著證明自己，願意拿低薪，接下中階主管不想做的事。主管把工作脫手，新人換到回饋，慢慢學會門道。現在新人的誘因是交出最好的成果，而比他強的是 Claude，ChatGPT 或 Gemini，交上去的就是 AI 的答案。主管也想通了，何必花時間指導人，自己叫 AI 做就好。
他說，這跟是不是數位原住民無關，新人根本不知道自己交出去的是什麼。他的結論是「we've just broken the entire system」（我們把整套系統弄壞了）。被弄壞的是養成專業品味與判斷的那一套，而替代方案還沒找到。
對個人，他要大家在關鍵處刻意加一點摩擦，否則交給 AI 的技能可能就回不來。對公司，他說有兩條路。容易的是只聘資深的人，他說已有跡象，但還不確定新人職缺真的受威脅。難的是把訓練當成工作的一部分，甚至讓大學多一年客製化訓練。
◎把 AI 當團隊管，選擇權留在自己手上
判斷要在工作裡練，Mollick 自己就刻意把選擇留在手上。他把 AI 當成團隊來管，說最常見的錯是太信任它。他研究故事的形狀時，先要 AI 列出各種做法，不讓它直接做它最愛的那一個。接著四個方案都先做初稿，他挑了第三個，再補上第二個的優點。整理五千個故事這種苦工，才放手交給 AI。他說，就算 AI 選得好，選擇也不該交給它。
◎想點子，先自己來，再問 AI
他說要刻意保留摩擦的地方之一，就是想點子。腦力激盪大約在 1955 年發明，到 1957 年就知道有問題：大家會被第一個說出口的點子綁住。正確做法是每人先各自寫下點子，再一起討論。他們的實驗也發現，就算用力推，AI 想出的點子仍涵蓋不了一群人的範圍。所以他每本書的初稿都自己打，也說用 AI 想點子可以，但要等自己先想過一輪。
新人用 AI 交出漂亮成果，在他看來正是麻煩所在。成果到了，學習卻沒發生，主管也不再給回饋。他說，品味和判斷沒有新的養成方法，就會一路缺下去。接下來值得觀察兩件事：企業會只聘資深的人，還是把訓練當正事。另一件是他一月開學的新學期，學生能用 AI 做到多遠。
ChatGPT 推出後他把整堂課改成教 ChatGPT，有學生在課堂上就寫完整學期的專案；這次班上有外科醫師，醫材，金融，人道組織與軍人，都在做真的產品。
創業課常見，失敗率最高的點子之一是取代房屋仲介，他說仲介在社會，政治與法律上都深深嵌在流程裡。
他說工業革命發財的不是賣蒸汽機的人，創業者不該只想賣鏟子，而是用新技術自己去挖金礦。
肯亞創業者研究：GPT-4 只給建議，就讓表現最好的創業者獲利增加約 18%，原本在走下坡的創業者卻用不上這些建議。
用好 AI 的四件事：深度知識，廣度知識，主動性與品味；GPT-4 能獨立工作四分鐘，現在已超過 17 小時。
白領學徒制如何運作，為什麼被 AI 打斷，以及企業只聘資深者或把訓練當正事的兩種選擇。
腦力激盪約 1955 年發明，1957 年就被發現會讓點子被第一個說法綁住，所以要先個人想，再群體討論，用 AI 也一樣。
他以疫情為例：所有組織突然離開辦公室一年半，但據他所知美國前 5,000 大企業沒有一家因此倒閉，他說人比想像中更能適應。
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